Crédit photo Caroline de Pourtalès

Caroline de PourtalèsIngénieure en intelligence artificielle

Caroline de Pourtalès a rejoint l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT - CNRS/Université Toulouse 3 Paul Sabatier/INP Toulouse) en 2021 en tant qu’ingénieure IA.

 

Sur quels types de problématiques en IA travaillez-vous ?

Le PNRIA m'a permis d'aborder des problématiques diverses en IA : à commencer par une parmi les plus classiques - le traitement automatique du langage naturel via les Transformers - jusqu'au développement de stratégies d'apprentissage par renforcement via les réseaux de neurones, en passant par le déploiement sur des clusters de calculs. 
Ces problématiques sont appliquées dans des domaines très divers comme la grammaire ou encore la biologie structurelle ce qui permet des explorations très intéressantes.

 

Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?

Issue d'une école d'ingénieur - IMT Atlantique - après une classe préparatoire à Montaigne, je me suis spécialisée en intelligence artificielle. J'ai d'abord fait un Erasmus en Norvège, étudiant les bases du traitement du langage, l'optimisation, les algorithmes bio-inspirés (Ant Colony, Swarm optimization, Genetic algorithms ...) et le statistical learning. J'ai ensuite continué mon école tout en suivant un master 2 de Data Science.

Ces études m'ont aussi permis de faire un stage en développement de pipelines de machine learning chez ThinkDeep AI puis un autre sur l'étude statistique des mots de pannes sur un radar d'aéronef chez Thalès.

Ainsi à la fin de mon stage de fin d'étude, je voulais me diriger vers l'intelligence artificielle appliquée dans des domaines différents. Le PNRIA était alors l'opportunité parfaite.

 

 

Compétences en IA :

  • Langage : Python, R, Bases de C++
  • Framework de visualisation de données : Dash, Bokeh
  • Librairies d'apprentissage automatique : scikit-learn, Keras, Pytorch

Traitement du langage naturel : 

  • Tagging, name entity recognition
  • Chatbots
  • Transformers : BERT
  • Recurrent neural network : LSTM, GRU

 Apprentissage par renforcement : 

  • Policy Gradients 
  • Actor-Critic
  • Curiosity Driven

Contributions aux projets suivants dans le cadre du PNRIA :

Activités complémentaires à l'IRIT :

Ma présence au sein du PNRIA à IRIT m'a aussi permis de :
- Effectuer des tâches de veille technologique (lecture de documentation et d'articles scientifiques)
- Organiser des rencontres avec les équipes de recherche et gérer des projets
- Utiliser des clusters de calculs et les valoriser auprès des équipes de recherche