Mélissa Colin

Étudiante en Intelligence Artificielle

Je suis une étudiante ingénieure en filière informatique de l'ENSEIRB-MATMECA, spécialisée en IA appliquée à la vision par ordinateur. J'explore les différents systèmes afin de les rendre plus interprétables et fiables ou d'en développer de nouveaux.

À Propos de Moi

Je suis actuellement élève-ingénieure en informatique et intelligence artificielle à l'ENSEIRB-MATMECA à Bordeaux, où je suis le parcours ingénieur-docteur avec l'ambition claire de m'engager dans la recherche en IA.

Un parcours atypique, forgé par la passion

Ma passion pour l'informatique a commencé très tôt. À 12 ans, je découvrais Scratch, à 13 ans, je me formais seule en Python, et à 15 ans, je choisissais un lycée technique. Très vite, je me suis rendu compte que ce qui me captivait, c'était l'algorithmique, plus que la création de sites web ou le développement de jeux. J'ai tâtonné un moment – robotique, développement, projets Arduino – avant de trouver une véritable résonance dans l'intelligence artificielle.

Ce déclic, je l'ai eu lors d'un stage en IA au sein de Cali Intelligences, une start-up spécialisée dans la vision par ordinateur et l'IA. Ce fut une révélation. Je me suis alors lancée corps et âme dans l'étude de l'IA, avec une volonté : contribuer activement à son évolution, en particulier à travers la conception et l'amélioration des architectures de modèles de deep learning.

Une volonté de réorientation et de dépassement

Issue initialement d'un cursus orienté vers la pratique, j'ai fait le choix courageux de me réorienter vers l'académique afin de consolider mes bases théoriques en mathématiques et algorithmique. J'ai intégré l'ENSEIRB-MATMECA, une école réputée pour son exigence académique et sa filière informatique, malgré les nombreux obstacles et doutes exprimés autour de ma candidature. Ma détermination a payé : j'ai intégré la formation en étant admise sur titre, prouvant que la motivation et l'autodidaxie peuvent rivaliser avec les parcours les plus classiques.

Expertise & Compétences

Un spectre de compétences aussi bien techniques que relationnelles, avec un accent sur l'IA explicable et la vision par ordinateur.

Deep Learning et Vision par Ordinateur

CNN, ViT, Transformers, mécanismes d'attention, architectures encodeur-décodeur

Langages de Programmation

Python, C, JavaScript, R, SQL

Frameworks data & IA

OpenCV, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Pandas, scikit-learn

MLOps & Déploiement

Docker, Kubernetes, Kubeflow, pipelines d'entraînement optimisés

IA Explicable (XAI)

LIME, SHAP, Grad-CAM, techniques d'interprétabilité

Recherche & Communication

Rédaction scientifique, présentations techniques, diffusion des connaissances

Droit & Éthique de l'IA

Conformité RGPD, IA Act, éthique de l'IA, biais algorithmiques, responsabilité des systèmes d'IA

Compétences Interpersonnelles

Curiosité, organisation, adaptabilité, leadership, collaboration

Langues Parlées

Français (natif), Anglais (courant), Chinois (débutant)

Réalisations Notables

  • Auteure d'une première publication scientifique à 20 ans présentée à PFIA 2024
  • Organisation de la session de networking d'AI4Industry, avec animation d'une table ronde sur les perspectives post-thèse
  • Publication sur Medium d'un article explicatif sur YOLOv8
  • Vice-présidente du forum de recrutement Ingenib de l'ENSEIRB-MATMECA