Biographie

Je suis une personne engagée dans le développement personnel, qui a à coeur de comprendre sincèrement les autres, qui a un sens aigu de l'équité et qui aime développer des perspectives multiples, résoudre des problèmes, concevoir/développer et partager/échanger. Je suis intéressée par tout défi, si cela peut aider les autres, c'est un grand plus.

Du point de vue de la recherche, je m'intéresse aux technologies susceptibles d'aider les enfants ayant des besoins spécifiques dans leur vie quotidienne. Mes principaux intérêts de recherche se situent à l'intersection du traitement de la langue des signes, de l'accessibilité, de l'éducation, de la technologie orientée vers l'enfant et de l'interaction entre l'homme et l'intelligence artificielle (IA).
L'enseignement fait également partie de mes aspirations professionnelles. J'aime développer et adapter mes présentations en fonction du public. Je trouve qu'être capable d'expliquer des méthodes de manière adaptée et simplifiée en nécessite une compréhension profonde, et être capable de communiquer les concepts sous-jacents favorise leur transdisciplinarité. La compréhension des concepts et l'explicabilité en IA sont également des points fondamentaux dans mes activités de recherche. À cet égard, je pense que l'enseignement est un très bon complément à la recherche.

Après mes études universitaires en mathématiques, j'ai rejoint l'École Professionnelle Technique et des Métiers (Sion, Suisse) pour enseigner l'algèbre, la géométrie et l'analyse dans le programme de maturité. À cette époque, mon désir d'enseigner était hâtif : c'est à ce moment que j'ai réalisé que j'avais encore envie d'apprendre, d'explorer et d'acquérir une expérience essentielle : la pratique. Ce désir m'a conduit vers l'IA, qui me permettait de combiner et d'appliquer mes domaines d'études : les mathématiques, les neurosciences et la psychologie. J'ai réintégré l'Institut de recherche Idiap en postulant pour le projet FNS SMILE dans le domaine du traitement de la langue des signes. Mon souhait a été exaucé, car ce changement de domaine m'a non seulement permis d'acquérir des compétences pratiques, mais aussi de découvrir la réalité concrète des données et des modèles statistiques par rapport à la conception théorique que j'en avais.
Durant mes années de doctorat et de postdoctorat, j'ai principalement travaillé sur le traitement statistique des séquences. Plus précisément, j'ai appliqué les chaînes de Markov cachées à des tâches de reconnaissance, d'évaluation et de génération dans le contexte du traitement de la langue des signes et de la parole. Nous avons également démontré la possibilité de combiner des méthodes de deep learning plus récentes avec des modèles statistiques pour modéliser et évaluer des données multimodales. Ma recherche se concentre à la fois sur l'aspect technologique et sur l'aspect applicatif pour le déploiement d'un outil final. En effet, j'ai pu participer et diriger la création et l'amélioration d'une démonstration en intégrant les algorithmes développés lors de mes recherches. J'ai également pu mener des études d'utilisabilité et d'utilisateurs, ainsi que collecter des données d'experts pour valider le contenu des résultats obtenus, ce qui constitue un atout pour une éventuelle collaboration avec le monde industriel. J'ai eu l'occasion d'évoluer dans un cadre multidisciplinaire à travers différents projets (SMILE-II, IICT, SMILE), de collaborer avec différents groupes de recherche national et international et de développer un réseau suisse et international.

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