Mélissa Colin
Étudiante en IA · World Models
Ce qui me passionne, c'est de repenser les fondations de l'IA : des architectures inspirées du vivant, capables de se construire un « modèle du monde » et plus sobres que les Transformers, quel que soit leur domaine d'application. En ce moment, je suis en stage de recherche Mitacs Globalink au Vision & Learning Lab de l'Université d'Alberta, où je travaille sur la génération de mouvement 3D guidée par la physique. Mon rêve : devenir un jour Research Scientist chez Google.
22 ans
Élève-Ingénieure
ENSEIRB-MATMECA
Ce qui me passionne
Concevoir les architectures de modèles de demain.
Mon cap : repenser les fondations de l'IA, vers des modèles plus généraux, plus sobres et inspirés du vivant, quel que soit le domaine d'application.
World Models
Des modèles qui apprennent une représentation interne du monde pour anticiper, raisonner et agir.
Architectures bio-inspirées
S'inspirer du vivant pour des modèles plus efficaces, robustes et généralisables.
Efficacité post-Transformer
Repenser l'attention et le calcul pour des modèles plus sobres en énergie et en données.
En stage de recherche Mitacs Globalink au Vision & Learning Lab de l'Université d'Alberta, sur la génération de mouvement 3D guidée par la physique.
Research Scientist chez Google.
À Propos de Moi
Je suis élève-ingénieure à l'ENSEIRB-MATMECA, en parcours ingénieur-docteur. Ce qui m'anime, c'est de repenser les architectures de modèles : les rendre plus inspirées du vivant, capables de se construire un « modèle du monde » et plus efficaces que les Transformers. En ce moment, je suis en stage de recherche Mitacs Globalink au Vision & Learning Lab de l'Université d'Alberta, sur la génération de mouvement 3D guidée par la physique. Et mon objectif à terme, c'est de devenir Research Scientist chez Google.
D'un village de Gironde à la recherche en IA
J'ai grandi dans un village rural de Gironde, dans une famille d'ouvriers. Petite, on m'a dit que je n'étais pas faite pour les études, mais pour le travail. J'ai appris à coder seule : Scratch à 12 ans, Python à 13 ans, puis un bac technologique. Ce qui m'a captivée, très vite, c'était l'algorithmique et la façon dont une machine peut apprendre, bien plus que les sites web ou les jeux.
Le déclic est venu pendant un stage chez Cali Intelligences, une start-up de vision par ordinateur. Je m'y suis lancée à fond, avec une conviction qui ne m'a plus quittée : plutôt que d'empiler des couches, j'ai eu envie de contribuer aux fondations mêmes de l'IA, en repensant les architectures de modèles. J'ai avancé une marche après l'autre, major à chaque étape, jusqu'à intégrer l'ENSEIRB-MATMECA sur titre et m'y classer 3ᵉ sur 93, puis décrocher une bourse Mitacs Globalink pour faire de la recherche à l'Université d'Alberta.
Pourquoi je fais ça
Au fond, mon moteur n'est pas que scientifique. Je veux prouver que c'est possible : qu'une autre fille d'un milieu modeste puisse se dire, en me voyant, « si elle a pu, alors moi aussi ». La science est l'outil, ouvrir la voie est le but. Et je tiens à une ligne rouge : ne pas mettre mon travail au service de la surveillance ou d'usages militaires. Ma devise tient en une phrase de Stephen Hawking : « L'intelligence est la capacité à s'adapter au changement. »
Expertise & Compétences
Un socle technique et humain, tourné vers ce qui m'intéresse vraiment : les architectures de modèles, les world models et les systèmes bio-inspirés. La vision par ordinateur et l'IA explicable, elles, restent des outils.
Conception d'architectures de modèles
World models, modèles bio-inspirés, efficacité post-Transformer, mécanismes d'attention, modèles de diffusion, fine-tuning (LoRA/PEFT)
Méthodologie de recherche
Études empiriques, ablations, métriques et reproductibilité, lecture critique de la littérature, rédaction scientifique
Fondations mathématiques
Algèbre linéaire, optimisation, probabilités, théorie de l'information
Deep Learning & Vision
CNN, ViT, Transformers, modèles de diffusion, estimation de pose, OpenCV
Langages & frameworks
Python, PyTorch, NumPy, Pandas, scikit-learn, C, SQL
MLOps & passage à l'échelle
Docker, Kubernetes, Kubeflow, pipelines d'entraînement optimisés
Éthique & fiabilité de l'IA
Robustesse, biais algorithmiques, RGPD et IA Act
Compétences interpersonnelles
Curiosité, rigueur, autonomie, leadership, collaboration
Langues
Français (natif), Anglais (courant, TOEIC 840), Chinois (notions)
Réalisations Notables
- • Bourse d'excellence Mitacs Globalink : stage de recherche au Vision & Learning Lab de l'Université d'Alberta, sur la génération de mouvement 3D guidée par la physique
- • Mon premier article évalué par les pairs, publié à 20 ans : une étude empirique d'architectures ViT et CNN, présentée à PFIA 2024
- • Classée parmi les 3 premières (3/93) de la filière informatique de l'ENSEIRB-MATMECA, et lauréate d'une compétition nationale d'innovation avec EcoSort
- • Vice-présidente du forum de recrutement Ingenib de l'ENSEIRB-MATMECA (équipe de 22 personnes)