Stéphane Belemkoabga, promo 2020, fait partie du second lot d’élèves-ingénieurs séléctionnés par l’ESILV pour suivre le parcours bi-diplômant en science des données, avec l’École Polytechnique. En parallèle, il suit également le parcours Recherche dans le cadre du centre de recherche De Vinci Research Center – DVRC, où il poursuit ses travaux autour de l’IA.
Stéphane, en 5ème année à l’ESILV, intègre le parcours “Data Sciences” du Master Mathématiques et applications de l’École Polytechnique et travaille également sur des projets de recherche proposés par des enseignants-chercheurs du De Vinci Research Center. Un emploi du temps bien rempli, qui ne tarde pas à porter ses fruits. Témoignage.
L’ESILV, théorie, pratique et des masterclasses passionantes
Avant d’intégrer l’ESILV j’ai effectué mes études à l’étranger au Burkina Faso, au collège Notre Dame de l’Espérance. Après un baccalauréat Scientifique Mention très bien, je décide de poursuivre mes études en France dans une école d’ingénieurs.
Comme plein de jeunes lycéens j’étais un peu indécis quant à mon projet professionnel. Ayant toujours eu une appétence pour les Mathématiques et la Physique je savais que je ferais des études d’ingénieurs mais le domaine m’était encore imprécis. Mais il fallait absolument se lancer et choisir.
J’ai donc opté après mon baccalauréat pour des études en Ingénierie Financière. Lors de mes recherches, je tombe donc sur l’ESILV qui avait déjà à l’époque une bonne renommée dans ce domaine et en plus proposait un parcours généraliste. C’était le parfait compromis pour moi, d’autant plus que mon choix n’était pas définitif.
J’intègre donc l’ESILV en 1re année de cycle préparatoire. La formation est très axée « théorie et pratique » notamment avec des cours de mathématiques, de physique et d’informatique. Je me savais à ma place. Je commence à prendre goût au cours d’informatique qui me passionnait davantage.
Mais le réel déclic quant à mon choix de la majeure Informatique, objets connectés et sécurité est intervenu en 3e année. Clément Duhart professeur à l’ESILV initie une Master Class sur l’intelligence artificielle plus précisément sur l’apprentissage automatique en 2 017. Ces cours étaient régulièrement animés par des étudiants à l’époque comme Yliess Hati, Medhi Sam de la promotion 2 019. Ma rencontre avec ces personnes a été d’une importance capitale pour moi, puisque j’y ai trouvé ma passion.
Dans ce cadre, j’étais absolument persuadé du domaine dans lequel je voulais évoluer : l’IA, plus précisément l’apprentissage automatique. Sans vouloir perdre de temps, je me suis donc lancé dans un projet en IA, GuideCam, visant la réinsertion des personnes malvoyantes en milieu professionnel. Il s’agissait d’un prototype doté de vision par ordinateur capable de guider vocalement des individus. Ce projet remporte le 1er prix Défi H.
Le parcours Recherche à l’ESILV, une école en école d’ingénieurs
Le parcours Recherche, c’est l’une des meilleures choses qui me soit arrivée à l’ESILV. C’est le cadre idéal pour apprendre en profondeur dans le domaine qui nous intéresse.
Le parcours Recherche, c’est une véritable école. Non seulement on en apprend tous les jours, constamment sur son sujet notamment à travers les travaux de recherche qui sont permanents (lecture d’article, brainstorming constant, track de l’actualité des publications etc.), mais aussi on apprend à apprendre, à fouiller un sujet, à se documenter, à aborder un problème donné, à poser des hypothèses, à essayer de les résoudre, à échouer, et recommencer encore et encore jusqu’à l’obtention de résultats.
En tant qu’étudiant-chercheur j’étais dispensé de certains cours ce qui me permettait une plus grande liberté pour m’investir dans mon sujet. Les étudiants-chercheurs sont suivis en permanence par les professeurs chercheurs du DVRC. J’ai le souvenir avec mes anciens camarades de ce parcours, d’une petite communauté travaillant souvent sur des sujets diamétralement opposés mais partageant quand même les uns aux autres les idées que nous avions, ce qui permettait d’en apprendre sur le sujet de son voisin, ce qui ne fait pas de mal à sa propre culture scientifique.
Le parcours Recherche, c’est aussi des cours dispensés par les professeurs sur des sujets qu’on n’étudie pas forcément en parcours classique mais qui apportent une réelle plus-value en tant que scientifique en herbe ; c’est des conférences et des rencontres avec des personnalités dans le domaine scientifique ; ce n’est pas réservé qu’aux personnes ayant l’ambition de faire de la recherche académique plus tard, mais à toute personne ayant une réelle envie d’approfondir sa connaissance dans son domaine.
Mon rôle dans le DVRC était, tout comme les professeurs chercheurs, de m’accaparer d’un sujet et d’essayer d’apporter ma pierre à l’édifice.
J’ai travaillé avec Christophe Rodrigues, professeur chercheur à l’ESILV, et avec des camarades proches qui suivaient le même parcours, Kévin Sylla et Abdallah Essa. Nous travaillons sur la thématique de la génération automatique de résumés de texte. Nos travaux ont abouti à une publication à la conférence EGC 2020 ; et nous poursuivons pour une publication dans une autre conférence dans les semaines à venir.
Le double-diplôme avec l’École Polytechnique, la voie royale pour se spécialiser dans la « Data Science »
Il s’agit d’un double diplôme avec l’Institut Polytechnique qui octroie à l’issue de ce parcours, un Master 2 en Mathématiques Appliquées, option Data Science de l’institut Polytechnique mais aussi le diplôme d’Ingénieurs de l’ESILV.
Il faut savoir que dans cette formation double diplômante la dernière année se déroule sur le Plateau de Saclay à l’Ecole Polytechnique ainsi que les écoles partenaires comme l’ENSAE, l’ENSTA, Telecom Paris, l’ENS, l’ESILV mais aussi l’école des Ponts ou nous avions la possibilité de suivre certains cours du Master MVA. Les cours étaient partagés entre ces écoles.
Ce master permet une spécialisation pour les étudiants ingénieurs en Data Science. Les cours souvent théoriques mais aussi pratiques m’ont permis d’acquérir une connaissance très approfondie des notions maniées en Data Science. Grâce à la proximité avec les laboratoires sur le Plateau de Saclay et les partenariats avec les entreprises, nous participions aussi à des formations de cas d’application concrètes de la Data Science en entreprise avec WaveStone par exemple, des hackathons comme celui organisé par Carrefour, etc.
En tant que partenaire de ce double diplôme, l’ESILV sélectionne 5 étudiants par an qui pourront poursuivre ce Master. C’est dans ce cadre que je me suis vu octroyer une place pour continuer cette formation.
Le choix des étudiants est assez sélectif et se fait sur dossier. Il est donc très important si l’on a l’ambition de poursuivre dans ce master, de travailler, travailler et travailler pour se construire un bon dossier au fil des ans, et même acquérir finalement les bases requises pour pouvoir valider cette formation double diplômante. Il est possible par ailleurs de candidater directement au Master.
Entre le parcours Recherche et Paris Saclay, un emploi du temps rigoureux, mais enrichissant
La grande majorité des cours se déroule sur le plateau de Saclay à l’Ecole Polytechnique, à Telecom Paris, à l’ENSAE et à l’ENSTA. Il y a aussi des cours dispensés à l’ESILV notamment par le professeur Nicolas Travers.
Mon année entière s’est déroulée pratiquement sur le plateau de Saclay. Ma seule contrainte pour valider mon diplôme d’ingénieurs à l’ESILV était de valider ce Master et le stage.
Il faut savoir que ce master est organisé par trimestre (trois trimestres au total de septembre à avril). Nous disposions d’un très large panel de cours et nous avions le choix des cours que nous voulions suivre et valider.
Très désireux d’apprendre, j’ai choisi pas mal de cours et de projets à réaliser ce qui m’occupait pratiquement tous les jours de la semaine. Cependant nous avions des périodes qui étaient plutôt relax. La proximité entre les écoles rendait plus facile l’accès aux professeurs des autres masters. C’est dans ce cadre que j’ai par exemple réussi à suivre un cours du master MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage) sur les nuages de points et la modélisation 3D, cours qui me sert énormément pour mon stage actuel.
Enfin, étant très engagé au sein du DVRC, j’ai tenu à poursuivre mes travaux de recherche. Je me trouvais toujours du temps entre les cours sur le Plateau pour me consacrer à la recherche au DVRC.
Actuellement, je suis en stage chez Dassault Systems dans le département Data Science en Recherche et Développement. Mon sujet porte sur la vision par ordinateur.
J’ai lancé récemment mon propre blog sur lequel j’écris des articles sur des sujets de recherche en apprentissage automatique ou souvent sur des mathématiques ; mon objectif étant de participer à la démocratisation de notions un peu plus poussées ou souvent trop théoriques en data science.
Par ailleurs, je continue sur mes travaux de recherche et espère une publication dans une conférence les prochaines semaines.
Mon conseil, c’est …
(De) Faire ce que l’on aime et travailler très dur.
Il faut absolument travailler sans relâche en se disant que la récompense est au bout de l’effort et c’est toujours le cas. C’est une pensée que je me rappelle tout le temps à moi-même pour faire encore et toujours plus.
Il ne faut pas se contenter de ce que l’on apprend sur les bancs. Ce n’est jamais suffisant. Nous avons tellement de chance de vivre à une époque ou l’accès à la connaissance sur n’importe quel sujet est presque instantané quand on le veut. Il faut en profiter au maximum, il faut réaliser des projets personnels que ce soit en data science ou dans un tout autre domaine, les mettre en valeur, être toujours en quête de la connaissance. C’est ainsi que l’on se distingue et que l’on excelle dans son domaine.
This post was last modified on 12 mai 2020 10:05 am