À propos

Je suis étudiant en mathématiques appliquées à l’intelligence artificielle (Master 1 Mathématiques et IA à l’Université Paris-Saclay). Mes centres d’intérêt incluent l’apprentissage machine, l’éthique de l’IA, et la sécurité des données.

En ce moment

Actuellement en stage de recherche au LISN, au sein de l’équipe BioInfo, je travaille sur l’inférence d’ascendance locale (Local Ancestry Inference) à partir de données génomiques anciennes.

L’objectif est de développer des méthodes statistiques robustes, capables de traiter ces données fortement bruitées, fragmentées et potentiellement imputées.

Mon travail se concentre sur l’adaptation d’algorithmes basés sur les modèles de Markov cachés (Hidden Markov Models) à ce contexte spécifique. J’explore également d’autres approches probabilistes pour améliorer les performances d’inférence dans des conditions de données dégradées.

Compétences