Marylou Gabrié

Marylou_Gabrie

Comment avez-vous découvert la Fondation CFM pour la Recherche ?

J’ai découvert la Fondation CFM pour la Recherche suite à une rencontre avec son président, Jean-Philippe Bouchaud. Je suis intéressée par ses travaux qui tentent d’apporter un nouveau regard sur les théories macroéconomiques. L’idée qui est portée par ce groupe de collaborateurs est qu’il est possible d’exploiter les résultats les plus récents de la physique statistique des processus aléatoires pour tenter de comprendre, par exemple, la dynamique des crises.

Qu’est-ce que la Fondation vous apporte ?

La Fondation, en m’attribuant cette bourse aux conditions financières avantageuses, me permettra avant tout d’envisager de manière plus autonome des collaborations, des visites scientifiques ou encore des conférences au cours de mes 3 années de doctorat.
Aussi, elle m’offre l’opportunité de rencontrer et d’échanger avec des étudiants aux projets très divers, à l’occasion des réunions de la Fondation. Une thèse est un travail très spécialisé et il est parfois difficile de se rendre compte des sujets qui intéressent les chercheurs des autres domaines, et ceux même au sein de sa propre discipline. Ainsi, les réunions de la Fondation auxquels je serai amenée à participer me permettront d’avoir un aperçu privilégié sur les directions de recherche les plus actives dans d’autres champs de la physique, mais aussi de la chimie ou encore l’informatique.

Pourquoi avoir choisi votre domaine d’étude, qu’est-ce qui vous a attiré dans la matière que vous étudiez?

La physique statistique permet de très nombreux ponts entre les disciplines et invite à une curiosité scientifique très large. Son objet d’étude est la description macroscopique des systèmes complexes composés d’un très grand nombre d’éléments en interaction. Elle est donc utile pour l’étude d’un gaz par exemple, mais elle peut aussi être un formidable outil en biologie, en sciences sociales, ou comme c’est le cas dans mon projet de thèse, en informatique théorique. Pour moi, c’est un avantage indéniable de ce champ : les méthodes de calcul très avancées que je dois apprendre à maitriser pourront m’amener à traiter des problèmes très différents, et à apprendre toujours de nouvelles choses !

Les réseaux de neurones artificiels ont particulièrement retenu mon attention pour deux raisons.D’abord, ils sont devenus en quelques années omniprésents. Par exemple, c’est grâce à eux que nos appareils photos peuvent faire la mise au point automatiquement sur les visages, cette technologie permettant de les repérer de manière immédiate. Dans un contexte tout à fait différent, les réseaux de neurones jouent aussi un rôle de plus en plus important dans la détection des transactions de carte bancaire frauduleuses. Et il y a comme cela des milliers d’applications …Mais malgré leur efficacité, ils restent encore très mal compris sur le plan théorique. C’est la deuxième raison qui m’a poussée à choisir ce projet de thèse. Les réseaux de neurones artificiels nécessitent d’énormes bases de données d’entrainement et une puissance de calcul considérable. Pourtant, aucune théorie ne permet aujourd’hui de prédire le nombre de paramètres réellement nécessaires et les algorithmes d’entrainement ont recours à de nombreuses astuces empiriques pour atteindre leurs performances optimales. Il y’a donc beaucoup de questions ouvertes et de défi à relever.