He estado programando desde que tenía 10 años, escribiendo videojuegos y software interactivo en ensamblador y C/C++ , pero mi primera carrera fue en física en lugar de informática. Después de graduarme de Ecole Polytechnique (París, Francia), trabajé en interacciones láser-plasma en el Centro BELLA del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley, CA). Me aceptaron para un doctorado en el MIT (Cambridge, MA) pero terminé haciendo mi doctorado en física cuántica/estadística en la Universidad de Sorbonne y ESPCI (París, Francia), trabajando en materiales superconductores para la DARPA francesa ( DGA ) y Thales . Después de mi doctorado, necesitaba un cambio de la larga escala de tiempo de los experimentos en física y terminé cambiando totalmente de dirección. Me uní a un bufete de abogados de propiedad intelectual, Cabinet Plasseraud (París, Francia), obtuve un título en derecho dePantheon Sorbonne University y trabajó como abogado de patentes europeas durante 5 años, ayudando a una cartera de nuevas empresas y grandes empresas a construir y defender sus activos de propiedad intelectual. En 2015, estuve asesorando a muchas empresas emergentes de Deep-Learning/AI/ML y me hicieron descubrir las matemáticas detrás de la nueva revolución ML/AI. Me di cuenta de que la mayoría de estos métodos, ecuaciones y herramientas eran solo enfoques de física estadística renombrados que alimentaron mi interés por el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Comencé mi educación en línea en AI/ML leyendo libros y siguiendo cursos en línea . Aproximadamente un año después, uno de mis amigos me preguntó si quería unirme a su startup para formar un equipo científico, y ahí estaba yo, ¡haciendo ciencia de nuevo y divirtiéndome mucho!