Peux-tu nous retracer ton parcours ?

J’ai commencé mon parcours par des études de biologie, un DUT génie biologique à l’IUT de Quimper, avant d’opter pour un cursus ingénieur, toujours en génie biologique mais cette fois à Sophia Antipolis. C’est là que je me suis orientée vers la bio-informatique, c’est-à-dire l’utilisation d’approches numériques pour répondre à des problématiques en biologie. J’ai ensuite effectué mon stage de fin d’études au Centre Inria de l’université de Rennes et j’y suis restée pour un doctorat en informatique.

Rejoindre le monde de la recherche a toujours été une évidence au cours de ton parcours ? 

Plus jeune, j’ai envisagé beaucoup de métiers, dont une carrière dans la recherche, en biologie ou dans la santé. Mais au moment des choix d’orientation au lycée, j’ai beaucoup hésité et finalement opté pour un premier cursus court en attendant d’affiner mon projet professionnel. C’est au fil des années d’études, surtout à travers des stages, que l’idée de faire de la recherche s’est à nouveau progressivement imposée, mais cette fois dans un cadre plus informatique qu’expérimental. Elle a pleinement pris forme lorsque j’ai débuté ma thèse.

Sur quoi portait ta thèse ? 

J’ai soutenu ma thèse en 2018, elle portait sur des problèmes d’optimisation combinatoire appliqués à la complétion de réseaux métaboliques dans les communautés microbiennes. Plus concrètement, il s’agissait de développer des modèles, c’est-à-dire des représentations simplifiées mais informatives, du fonctionnement des micro-organismes. Je m’intéressais en particulier à leur métabolisme constitué de l’ensemble des réactions biochimiques qui peuvent se produire à l’intérieur des cellules. Cette thématique s’inscrit dans le champ de la biologie des systèmes, qui cherche à comprendre comment interagissent les différents éléments constitutifs du vivant : gènes, protéines, petites molécules… Pour cela, on s’appuie à la fois sur l’expérimentation et sur l’analyse de données massives, issues des technologies de séquençage ou d’autres approches à haut débit. Ces données sont ensuite intégrées dans des modèles afin de proposer des hypothèses sur le fonctionnement global du système. C’est précisément cette articulation entre données et modèles qui est au cœur de mon travail.

Dans ce champ de recherche très interdisciplinaire, les applications des modèles sont très importantes, et les miennes ce sont les communautés microbiennes qui sont présentes dans tous les environnements. On parle aussi de microbiotes, dont l’organisation et le fonctionnement reposent sur des interactions entre les différentes populations qui les composent. Ces populations partagent un environnement commun, qu’elles modifient ou influencent notamment par les molécules qu’elles produisent. Ce qui m’intéresse, c’est de comprendre comment une population microbienne peut contribuer au fonctionnement métabolique d’autres populations, au sein de cette dynamique collective.