• Mister Prepa X

Alexandre Magueresse, étudiant à Centrale Lyon et à Tsinghua : un Data Scientist engagé !

Mis à jour : févr. 23




Peux-tu te présenter (ton parcours etc.) ?


Alexandre, ancien étudiant en MPSI-MP au lycée Chateaubriand à Rennes. J’ai ensuite intégré Centrale Lyon où je me suis spécialisé en informatique, et je réalise actuellement un double diplôme avec l’université de Tsinghua en Chine dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Je suis passionné par les langues, j’en connais 8 et j'en apprends 20 au total. Je voulais faire du traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP) avec de l’IA mais j’ai décidé d’arrêter pour des raisons environnementales et éthiques*. Ayant du temps disponible entre la fin de mon échange en Chine et la fin de mes études, j’ai décidé de réaliser un stage à Paris, dans une start up qui produit des robots de surveillance pour aiguiller les interventions d’agents de sécurité par exemple. Enfin, concernant mes projets pour l’année prochaine, je compte partir faire un PhD en Australie pour appliquer des méthodes de deep learning à la résolution d'équations aux dérivées partielles.


Comment se sont passées les années en classe préparatoire ?


J’y ai trouvé une super ambiance, ça a été un aspect très important pour moi. J’étais à l’internat et ça m’a vraiment plu. On se revoit encore avec mes amis de prépa, pas forcément régulièrement, mais c’est toujours aussi sympa. La prépa ça n’a pas été facile mais finalement je m’en suis sorti. Mon rythme de sommeil s’est progressivement transformé, je finissais par dormir entre 2h du matin et 7h. Aujourd’hui, je me suis habitué à ce rythme. Au niveau scolaire, je n’ai pas trouvé difficile la transition entre la terminale et la prépa. Je pense que mon lycée et mon travail durant l’été m’ont bien aidé. C’était plus dur pour moi en physique qu’en maths mais il y avait toujours des personnes autour de moi pour m’aider. Je voulais intégrer les Mines de Paris, j’avais de l’avance après les écrits mais j’ai un peu raté les oraux. Je ne voulais pas redoubler et puis, je ne m’étais pas mis trop de pression sur le choix de mon école. Je n’ai pas travaillé pour une école en particulier mais je pense que si je m’étais focalisé sur une école, peut-être que j’aurais pu y arriver. Après, Centrale Lyon me convient parfaitement aujourd’hui. Je me suis renseigné sur les assos et j’ai bien aimé le fait que la vie soit plutôt communautaire à Centrale Lyon, vu que l’on est plutôt isolés de la ville. J’ai aussi regardé les universités partenaires pour les double diplômes, cela m’a permis de me conforter dans mon choix étant donné que je voulais déjà aller en Chine.


Conseillerais-tu à quelqu’un cette expérience ?


Il faut être sûr de bien aimer les sciences sinon c’est dur de tenir sur la durée. Cela nous ouvre énormément de portes mais je le conseille seulement à des personnes ayant un goût marqué pour l’ingénierie technique.


Comment se sont déroulées tes années à Centrale Lyon ?


J'ai bien aimé la diversité des cours, je pense avoir une bonne vision globale des domaines de travail de l'ingénieur. Je trouve le tronc commun un peu long, on a beaucoup de cours et beaucoup de TP. Si j’avais pu remplacer certains TPs par d’autres électifs, je n’aurais pas dit non. Il y a plein d’associations aussi, j’étais dans celle qui gère le système informatique des étudiants, le club Chine, la JE, le journal de l’école et le club salsa. Donc il y a de quoi faire ! Je parlais de communauté tout à l’heure car il y a un fort esprit d’étage dans la résidence. Un groupe de 16 personnes qui passent énormément de temps ensemble. On a des petits entretiens informels en arrivant pour choisir l'étage qui correspond le mieux à notre rythme et à nos attentes. Voilà pour la 1A. Pour la 2A, j’étais en coloc dans Lyon, c’était un peu plus calme et au niveau des cours c’est moins compliqué, la sélection était plus libre. À part ça, Lyon est une ville très agréable avec pas mal d’endrois à visiter (musées, expositions, ...), même si je passais la majorité de mon temps sur le campus.


Ensuite, tu es allé à Tsinghua University. Comment se passent les cours là-bas ? Qu’as-tu pensé de Pékin et de la Chine en général ?


J’y étais de fin août 2019 jusqu’à fin janvier 2020, et normalement je devrais encore y être . Mais avec le Covid, je n'ai pas pu y retourner après mes vacances. Ça m’a beaucoup plu même si plusieurs points pourraient être améliorés. En effet, les étudiants chinois et internationaux sont séparés dans des maters différents. J’essayais de faire attention à ne pas trop rester avec les français pour discuter et apprendre des chinois. Connaître le chinois avant de venir m’a bien aidé d’ailleurs à ce niveau-là. Il faut faire l’effort d’aller les chercher, et faire partie de certaines associations étudiantes m’a aussi beaucoup aidé à créer du lien. Au niveau des cours, on choisit ceux qui nous plaisent le plus dans le tronc commun et quelques cours dans d’autres départements si on veut. J'ai choisi de prendre la majorité de mes cours en anglais et certains en chinois. On faisait un peu de maths et d’algorithmique, du NLP (Natural Language Processing), du machine learning, du chinois et de la culture chinoise, parmi d’autres. On a beaucoup de choix. Cependant, les cours ne sont pas très bien répartis : j’avais parfois cours seulement le matin ou seulement l’après-midi. Dans mon temps libre, j’ai pu visiter Pékin et ses alentours, les Philippines et la Mongolie intérieure. Finalement, c’était une super expérience et je serais très heureux d’y retourner si j’en avais l’occasion !


Pourquoi t’es tu orienté vers l’IA et peux-tu nous donner une petite définition de cette nouvelle technologie ?


Depuis le collège, j’ai toujours aimé automatiser des petites tâches et faire des sites internet. Je faisais, également, des petits codes pour des applications mathématiques. Au lycée, j’ai pu faire des choses plus compliquées que des calculs de somme que je faisais au collège. J’ai entendu parler de l’IA au début de ma prépa et ça m’a intéressé. Répondre, à partir de concepts mathématiques, à des problèmes que notre cerveau traite est passionnant. On duplique ce que fait notre cerveau et c’est ce qui m’intéressait. Je voulais apprendre de l’algorithme qui apprend lui-même. Au départ, je souhaitais appliquer l’IA aux langues. Quant à la définition de l’IA, les algorithmes tels qu’alpha-bêta ou monte carlo (des méthodes statistiques qui permettent d’explorer un grand nombre de possibles et de prendre la décision qui optimise un certain objectif) sont des formes d’IA. Donc, pour moi l’IA c’est un peu l'exploration d'un grand nombre de candidats et la sélection du meilleur pour un objectif donné. Quant au machine learning, pour moi c’est obtenir d'un modèle qu'il apprenne des choses qu'il n’a pas été programmé à résoudre explicitement ; le modèle ajuste ses paramètres pour coller au mieux à un ensemble de données.


Aurais-tu des conseils pour les étudiants en classe préparatoire ?


Regarder les écoles assez tôt, afin d’en choisir certaines comme objectif, c’est un des regrets que j’ai. Ça permet de mieux répartir et canaliser son énergie sur certains concours. Pour la vie de la prépa en général, ça peut paraître bête, mais il ne faut pas hésiter à demander de l’aide, que ce soit aux autres étudiants ou aux professeurs. Essayer de réfléchir à ce qui nous passionne vraiment, ça aide énormément à se motiver aussi !


*Raisons environnementales et éthiques : le documentaire Derrière nos écrans de fumée (The Social Dilemma que vous pouvez retrouver sur Netflix) m’a fait ouvrir les yeux sur les dérives de Facebook, Google, etc. qui utilisent des algorithmes de NLP (Natural Language Processing = traitement du langage naturel avec de l’IA) pour nous soumettre à du contenu que l’on accepte ou ce que l’on aime. Je ne suis pas d’accord avec ce fontionnement, donc je n’ai pas envie de contribuer au développement de cette technologie. Également, c’est très coûteux en énergie de faire exécuter les algorithmes de NLP et d’un point de vue environnemental, c’est malheureusement destructeur car les GPU (cartes graphiques) consomment énormément.