À l'École d'Ingénieurs Paris SJTU (SPEIT), un groupe d'étudiants ont effectué des études solides en mathématiques et physique, puis ont éclaté dans le domaine de la recherche scientifique. Par exemple, Huang Siyuan, étudiant en deuxième année de master à SPEIT, a publiée successivement quatre articles en tant que premier auteur dans des conférences majeures en intelligence artificielle telles que NeurIPS 2023 et NeurIPS 2024. Diplômé du Lycée de Shanghai en 2019, Huang Siyuan a rejoint SPEIT pour des études intégrées licence-master et a effectué un diplôme double à l'École Polytechnique. Il est actuellement membre de l'équipe LUMIA de l'Université Jiao Tong de Shanghai, sous la supervision du Professeur Associé Lin Zhouhan de l'École d'Intelligence Artificielle, et fait un stage au département Seed de ByteDance. Dans cette interview, Huang Siyuan partage les histoires derrière ses articles académiques.

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La principale leçon apprise est de ne pas surestimer les articles. Je pense que les articles doivent être considérés comme un « sous-produit » de la recherche, pas comme l’objectif.
Ce qui compte vraiment, c’est d’explorer des domaines qui vous passionnent, d’essayer des méthodes inexplorées, de réaliser des expériences solides et d’obtenir des idées originales et précieuses — voici les véritables objectifs de la recherche. Une fois que de nouvelles idées sont obtenues, écrire un article n’est qu’un « sous-produit » et un canal de communication avec les pairs universitaires. Si vous prenez la publication finale comme objectif et vous focalisez sur la production d’articles, vous ne pourrez pas vraiment améliorer vos compétences, ni profiter à la communauté académique.

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Je sens que avec l’âge, je comprends de plus en plus la phrase « le choix est plus important que l’effort ». En collège, au lycée et même au début de l’enseignement supérieur, réussir aux études était sans aucun doute la priorité. Cependant, en avançant dans les années supérieures et en entrant sur le marché du travail, j’ai découvert qu’il y avait de plus en plus de tâches différentes à gérer et de plus en plus de personnes avec qui interagir. Avec une énergie limitée, il est impossible de parfaire chaque tâche ou de satisfaire tout le monde. Ainsi, l’étape la plus critique est de déterminer ce qui compte vraiment. Chaque étudiant a des orientations et des plans de carrière différents.
Pour ma part, dans les premières années, j’ai voulu établir des bases solides en mathématiques et physique, alors j’ai consacré toute mon énergie aux cours de SPEIT. Actuellement, souhaitant travailler dans le domaine des grands modèles, j’investis la plupart de mon énergie dans les stages chez les entreprises internet.

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Le modèle de formation sino-française m’a principalement aidé à bâtir des bases mathématiques plus solides que dans d’autres spécialités d’ingénierie. Une série de cours de mathématiques (varyant en fonction de la spécialité), comme l’algèbre supérieure, m’ont permis de comprendre rapidement des méthodes et des théories de pointe en intelligence artificielle, me permettant de mener des analyses théoriques plus fondamentales et en dimensions supérieures dans ma recherche. De plus, l’opportunité d’étudier en France, d’apprendre avec les camarades de SPEIT, de voyager et de partager des expériences de vie m’a fait sentir que j’avais choisi la bonne voie. Les études en France via SPEIT ont favorisé une croissance complète dans les compétences linguistiques, les bases mathématiques, l’expression orale, les capacités de recherche, etc. — grâce aux cours riches de SPEIT qui offrent diverses opportunités.

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Après ma maîtrise, j’ai l’intention de travailler directement. Les entreprises et les universités offrent toutes deux un terrain fertile pour l’innovation. Selon mon expérience, l’innovation dans les entreprises est plus pragmatique et impactante, profitant aux utilisateurs. Actuellement, les principales entreprises domestiques deviennent de plus en plus « technologiques », disposées à augmenter leurs investissements en R&D dans des contextes industriels. Je pense qu’il est nécessaire d’analyser le style d’une entreprise et ses propres plans de développement (se concentrer sur les affaires ou la recherche) lors du choix d’une carrière. Les universités, en revanche, sont plus libres et ouvertes. Chaque endroit a le potentiel de briller.

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Je fais actuellement un stage au département Seed de ByteDance, principalement responsable de l’optimisation de l’algorithme de recherche en ligne de Doubao. Ce stage est exigeant et stressant, mais Seed propose de nombreux problèmes d’affaires précieux à résoudre et des opportunités de reconstruire l’expérience de recherche et de renverser les moteurs de recherche traditionnels, ce qui donne du but, de la motivation et un sentiment de valeur à mon travail.
Grâce à ce stage, j’espère pouvoir travailler sur des choses vraiment précieuses à l’avenir — que ce soit développer des produits bénéfiques pour les utilisateurs ou explorer des technologies émergentes. En bref, les choses difficiles mais justes donnent plus de motivation au travail.