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Rachel Blin, de l’école d’ingénieur à la thèse.


Rachel BLIN
Rachel BLIN

Merci beaucoup d'avoir accepté l'interview.


Pourquoi avoir choisi de faire une thèse après l’école d’ingénieur ?

Pendant mon cursus à l’INSA Rouen Normandie, je me suis spécialisée au fur et à mesure vers des thématiques de science des données. J’avais un intérêt grandissant pour la discipline au fur et à mesure que j’en apprenais dessus et j’étais particulièrement intriguée par le Deep Learning et par les récents progrès dans le domaine. Pendant mon cursus, j’ai également eu l’occasion d’effectuer deux projets orientés recherche avec une de mes professeurs, ce qui m’a initié à cette méthodologie de travail que j’ai beaucoup appréciée. Lorsque j’ai effectué mon stage de fin d’études dans une entreprise, j’ai senti qu’il me manquait cette dimension de recherche pour m’épanouir dans mon travail. J’ai compris qu’il serait plus difficile de faire de la recherche en rentrant dans l’industrie directement après mon diplôme d’ingénieur et c’est pour cette raison que j’ai continué en thèse.

 

Comment bien choisir son équipe ?

Lorsque je me suis décidée à faire une thèse, je savais de par les témoignages que j’avais entendus qu’il est très important d’être bien entouré scientifiquement. Je me considère chanceuse car j’ai pu avoir pour encadrants de thèse les personnes qui m’ont donné envie de m’orienter vers les thématiques qui m’intéressaient. Tout d’abord, lorsque j’ai décidé que je voulais retourner en thèse, j’ai contacté la professeure qui m’avait initiée à la recherche. Il s’est avéré qu’elle cherchait un candidat pour un sujet de thèse alliant le traitement d’image au Deep Learning afin d’améliorer la circulation des véhicules autonomes dans des conditions météorologiques dégradées. En plus de cela, j’ai eu pour co-encadrant le professeur qui m’a donné envie de m’intéresser à la science des données et plus particulièrement au Deep Learning. Ces deux personnes ayant été mes professeurs pendant mes études d’ingénieur, j’ai appris à leur faire confiance humainement et scientifiquement et c’est ce qui a motivé ma décision de travailler avec eux. Je suis reconnaissante d’avoir eu l’opportunité de travailler avec des personnes qui m’ont beaucoup appris sur le plan scientifique et à ne pas choisir le chemin de la facilité pour développer de réelles compétences. Je suis consciente qu’il n’est pas toujours possible de connaître ses encadrants avant de commencer une thèse et dans ce cas je conseillerais surtout d’aller regarder leurs publications et si possible de recueillir les témoignages de leurs anciens doctorants. Trois années de thèse (au minimum), cela peut être long, alors mieux vaut être bien accompagné.

 

Qu’est-ce que la thèse vous a apporté ?

Il s’agit de la question que je me suis le plus posée pendant mes trois années de thèse, surtout pendant les moments difficiles. J’ai réellement eu la réponse pendant la pandémie lorsque le monde se divisait sur les nouvelles découvertes scientifiques. Même si ces problématiques peuvent sembler très éloignées de mon sujet de thèse, c’est dans mon approche à l’information que j’y ai trouvé des similitudes. Le fait d’aller vérifier des sources, de se forger son avis sur un article en le lisant et sans se laisser influencer par les auteurs et surtout de ne pas laisser la pression ni l’urgence entraver la rigueur scientifique. C’est à ce moment-là que j’ai vraiment compris ce que m’avait apporté la thèse : une méthodologie de pensée et une relation plus forte et plus prudente à l’information. En ce qui concerne mon domaine, je suis fière d’avoir appris à maîtriser les fondamentaux de l’intelligence artificielle. Même si encore aujourd’hui il restera toujours un aspect boîte noire aux modèles de Deep Learning, j’ai toujours le réflexe de ne pas m’arrêter à l’aspect magique des dernières avancées mais de regarder les données qui ont servi à l’entraînement, aux tests et les métriques qui ont été utilisées. Cela me permet d’anticiper les zones d’ombres de ces modèles et surtout de distinguer les effets de communications de ce qui est réellement réalisable.

 

Vous évoluez dans un milieu qu’on pourrait qualifier comme étant plutôt
« masculin ». Cela n’est-il pas difficile ?

Je dirais que la réponse à cette question dépend des jours et des personnes que j’ai pu rencontrer tout au long de mon parcours. Malheureusement, je ne peux pas cacher aux autres femmes qui aimeraient se lancer dans le domaine de l’informatique et surtout dans une thèse que parfois ça sera au prix de commentaires déplacés en conférence et d’un sentiment de devoir toujours en faire plus pour être considérée comme étant là pour ses compétences plutôt que pour des raisons de parité. Cependant, je suis reconnaissante d’avoir rencontré sur mon chemin des personnes conscientes des difficultés que cela peut représenter d’être en minorité dans un domaine. C’est grâce à ces personnes que j’ai espoir qu’un jour il n’y aura plus d’obstacles pour une femme qui aspire à une carrière scientifique. J’encourage toutes celles qui veulent se lancer dans le domaine de le faire, car si toutes celles qui le peuvent s’arrêtent sur ces interrogations et ne se lancent pas, ces questionnements seront délégués à la génération suivante. Il n’y a qu’en normalisant ce choix de carrière que l’on n’aura plus à se poser la question de la difficulté d’être une femme dans ce milieu.

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