Marie-Anne Poursat : former les mathématiciennes et les mathématiciens de demain

« J'ai toujours voulu être enseignante », confie aujourd’hui Marie-Anne Poursat. Cette volonté l'a conduite à l'ENS Paris-Saclay afin de passer l'agrégation de mathématiques après des classes préparatoires scientifiques. Par curiosité pour les applications en mathématiques, elle décide de poursuivre ses études avec un master en statistique et modèles aléatoires à l’Université Paris-Saclay, et elle effectue un stage dans le laboratoire de biométrie à l'INRA (aujourd’hui INRAE). Séduite par cet environnement stimulant, elle s’engage sur la voie de la recherche. « Il y avait non seulement une recherche en statistique propre à la discipline mais aussi de nombreuses collaborations avec les équipes INRAE. Je côtoyais des personnes passionnées, de tous horizons. Ça m'a tellement plu que j'y suis restée. » Bénéficiant du statut d’assistant de recherche à l’INRAE, elle réalise une thèse et en 1992, elle est recrutée à l’INRAE en tant que chargée de recherche.
 

Débloquer les verrous conceptuels

Les premières recherches de Marie-Anne Poursat la plongent au cœur de la théorie statistique mathématique, aux prémices des méthodes non paramétriques. « Je travaillais sur la calibration statistique appliquée aux dosages biologiques. Au lieu d’utiliser un modèle de loi contraignant, on essaye plutôt de laisser parler les données. Pour les dosages biologiques, il s’agit de retrouver la concentration d'une molécule ou l’efficacité d’un traitement en présence d’une courbe dose-réponse inconnue, qu’il faut donc estimer. » In fine, l’objectif du modèle est de gagner en robustesse.

Publiant dans la prestigieuse revue Annals of Statistics, la jeune mathématicienne se retrouve propulsée dans plusieurs congrès internationaux. « Je me souviens d'une conférence à Toronto : la qualité de ma présentation a surpris les autres conférenciers invités qui m’avaient prise pour l’assistante d’accueil », s’amuse-t-elle. En 1994, elle effectue un post-doctorat au centre de recherche de l'Insee. À cette époque, Marie-Anne Poursat s’investit également dans la formation de ses collègues de l’INRA aux méthodes statistiques, et multiplie ses collaborations avec les équipes de divers domaines, leur apportant son expertise spécifique. « Qu’elles ou ils soient agronomes ou biologistes, l’idée est de travailler sur des modèles mathématiques appliqués à leur sujet. Pour moi, ce n’est pas que du calcul mais aussi la formalisation d’une question : rien ne me motive plus que de résoudre les verrous conceptuels ! »
 

De l’INRA à l’Université

En 2000, sollicitée par des collègues universitaires pour construire le master professionnel d’ingénierie mathématique, Marie-Anne Poursat effectue une mobilité professionnelle, passant de chargée de recherche à l’INRA à enseignante-chercheuse à l’Université Paris-Saclay. « J’avais carte blanche pour proposer des enseignements de data mining et développer le réseau des entreprises. » Au sein du Laboratoire de mathématiques d’Orsay (LMO – Univ. Paris-Saclay/CNRS), elle travaille dès 2001 à de nouvelles méthodes statistiques de reconstruction phylogénétique, en collaboration avec des collègues bio-informaticiens. « La phylogénétique reconstitue l’évolution d’organismes vivants au travers de celle de leurs séquences d’ADN, le long d’un arbre "phylogénétique". Les modèles avaient alors des vitesses d'évolution constante. L'objectif était ainsi d'y introduire des vitesses d'évolution hétérogènes. » De 2003 à 2006, l’enseignante-chercheuse coordonne un projet financé par une Action concertée incitative (ACI), « Nouvelles interfaces des mathématiques », dont le but est d’introduire des méthodes non-paramétriques pour sélectionner ou comparer des arbres phylogénétiques issus de différents modèles.
 

Mener recherche et enseignement, un défi quotidien

De 2007 à 2014, Marie-Anne Poursat est responsable de la deuxième année du master d’ingénierie mathématique. Parallèlement, elle poursuit ses collaborations avec des collègues bio-informaticiens. Ses recherches sur les nouvelles méthodes de machine learning qui s'adaptent à des données de grande dimension donnent lieu à plusieurs publications. « C'est d'abord un travail d'expertise mais avec des retours méthodologiques fondamentaux pour moi. » La mathématicienne revient également à ses premiers thèmes de prédilection grâce à une collaboration avec l’Inria, d’abord en 2011 avec l’équipe POPIX, hébergée au LMO, « sur les méthodes de sélection de variables dans les modèles de pharmacologie de population », puis à partir de 2018 avec l’équipe-projet CELESTE « sur l’étude statistique de classements de données biologiques massives ».
 

La création des doubles licences

En 2015, Marie-Anne Poursat prend la responsabilité de la troisième année de licence de mathématiques et découvre que ses étudiantes et étudiants n’ont pas accès au master de mathématiques, réservé aux élèves de magistère et issus de classes préparatoires. Avec son collègue Nicolas Burq, elle propose au département de mathématiques de l’Université de créer des licences attractives permettant aux lycéennes et lycéens motivés de se former dans les meilleures conditions aux masters, en particulier celui de mathématiques : les doubles licences (informatique-mathématiques, mathématiques-physique, mathématiques-sciences du vivant, économie-mathématiques) voient ainsi le jour et deviendront plus tard les doubles diplômes de l’Université Paris-Saclay. De 2017 à 2018, Marie-Anne Poursat pilote la création des maquettes des programmes puis coordonne les nouveaux parcours. « C’est ce que j’aime à l’Université : on peut être créatif, à condition de prouver la pertinence du projet. »
 

L'intelligence artificielle : l’avenir des mathématiques

Devenue coresponsable de la double licence informatique-mathématiques, Marie-Anne Poursat constate à nouveau que ses étudiantes et étudiants ne peuvent poursuivre en master de mathématiques à l'Université Paris-Saclay, faute de places suffisantes. Elle convainc ses collègues de créer le parcours de master Mathématiques et intelligence artificielle, accessible aux étudiantes et étudiants de doubles diplômes. Elle devient responsable de la première année du master. « Démarré avec vingt étudiantes et étudiants en septembre 2022, le succès a été au rendez-vous, avec des débouchés professionnels prometteurs pour les diplômées et diplômés », se réjouit-elle. Mais elle observe aussi une évolution rapide du secteur. « Pour obtenir un poste intéressant dans le domaine de l’IA, le niveau doctorat est de plus en plus demandé, raison pour laquelle nombre de ces étudiants ont poursuivi l’an dernier avec une thèse CIFRE ou académique. »

Autre bémol, le faible nombre de filles inscrites. « Cette année, il y a seulement trois filles sur 23 étudiants », se désole-t-elle. Marie-Anne Poursat plaide pour une plus grande mixité dans les formations scientifiques, soulignant que « les métiers de l'IA sont très transversaux et que nous avons besoin de diversifier les approches ». Elle pointe aussi du doigt le manque de modèles féminins dans ce secteur et le recrutement sélectif, « un facteur conduisant à un comportement d’autocensure de la part des filles ». Pour les années à venir, elle souhaite contribuer à corriger ce biais. « Les maths, l’IA, c'est pour les filles aussi ! », conclut-elle.