Je suis data-journaliste aux Décodeurs du journal Le Monde.
CV
Expérience professionnelle et recherche
-
Novembre 2021 - aujourd'hui: Data-journaliste aux Décodeurs du Monde, France
Dans l'équipe des Décodeurs, j'écris des articles de data-journalisme, quelques fact-checks. J'écris également des scripts Python pour aider le reste de la rédaction, je crée des outils en Django et nettoie de grandes bases de données à des fins d'enquête. -
Juin 2020 - Août 2021: Doctorat (non terminé) à SIERRA - INRIA/CNRS, France
Etude de la causalité par apprentissage statistique et optimisation de réseaux graphiques. Encadrée par Alexandre d'Aspremont dans l'équipe Sierra de l'INRIA Paris. -
2019 - 2020: Assistante enseignante à Stanford University, USA
Mining Massive Data Sets (Graduate), Linear Algebra with Application to Engineering Computations (Graduate), Partial Differential Equations for Engineers & Vector Calculus for Engineers (Undergraduate)
Classe de plus de 150 élèves. 20h par semaine: correction, séances de questions, création de TDs et d'examens, cours en amphi. -
Juin 2019 - Août 2019: Développeuse Machine Learning à Therapanacea, France
J'ai conçu un nouveau réseau de segmentation pour les organes et les tumeurs sur des scanners. Combinaison de réseaux 3D basse résolution et 2D haute résolution pour atténuer le problème du patch training. -
Avril 2018 - Juillet 2018: Stage de recherche à l'Institute for InfoComm Research, Singapore
J'ai implémenté plusieurs articles state-of-the-art pour les comparer à notre modèle et mené des expériences approfondies sur plusieurs modèles et bases de données. J'ai également travaillé avec l'équipe d'imagerie médicale pour appliquer nos techniques à la détection de pathologies ophtalmiques. -
Juin 2017 - Août 2017: Stage Deep Learning à Pzartech, Tel-Aviv, Israël
J'ai participé à la conception d'un réseau neuronal de reconnaissance RGB-D. Également développé un système de reconnaissance 2D, et mis en pratique mes compétences en vision par ordinateur pour concevoir un pipeline d'apprentissage complet: de la génération de jeux de données à la reconnaissance des pièces. -
Septembre 2015 - Avril 2016: Stage d'éducatrice à Apprentis d'Auteuil, France
J'ai organisé et participé le quotidien de 40 jeunes en difficulté avec activités éducatives et événements caritatifs ; j'ai par ailleurs développé un cours d'introduction à l'informatique en utilisant Scratch.
Formation
-
Master à Stanford University (2018 - 2020)
Ingénerie mathématique et informatique
Statistiques bayésiennes et classiques, Modèles génératifs profonds, Big data, Algèbre linéaire numérique, EDPs, ... Projets : détection de fake news, analyse des sujets sur la télévision par câble américaine, ... -
Diplôme d'ingénieur à l'École polytechnique (2015 - 2018)
Vision par ordinateur et apprentissage automatique - Optimisation, modélisation aléatoire, calcul différentiel, vision par ordinateur, algorithmique, physique quantique et statistique, biologie cellulaire et génétique -
MPSI/MP* au Lycée Saint Louis (2013 - 2015)
MP* option Informatique
Articles
La suite sur le site du Monde
Articles de recherche
- A Bregman Method for Structure Learning on Sparse Directed Acyclic Graphs M. Romain, A. d'Aspremont
- Adversarially learned anomaly detection H. Zenati, M. Romain, CS. Foo, B. Lecouat, V. Chandrasekhar accepté à la IEEE International conference on data mining (ICDM) en 2018
Allez voir mon Google Scholar.
En +
Je parle français, anglais, et un espagnol un peu rouillé.
J'ai commencé l'escalade à Stanford et je ne me suis jamais arrêtée 🧗♀. Sinon, je passe du temps à faire du secourisme et des maraudes avec la Protection Civile.