Ayant intégré ENSTA Paris après avoir fait ses classes préparatoires au Lycée Louis-Le-Grand, elle y suit en troisième année le parcours « Sciences de l’optimisation et des données » du pôle « Ingénierie mathématique » d’ENSTA Paris.
Elle est actuellement en 3e année de thèse ("Quantifier l’incertitude pour optimiser la production électrique, le diagnostic médical ou la modélisation climatique") menée entre EDF R&D, Inria et le Centre de mathématiques appliquées de l’Institut Polytechnique de Paris.
Sa thèse a notamment pour objet de développer une méthode capable d’attribuer un indicateur de fiabilité aux modèles de prédiction utilisés par les acteurs du marché de l’électricité. Elle s’appuie pour cela sur un raisonnement probabiliste quantifiant l’incertitude autour des prévisions fournies par ces modèles.
La méthode est transposable à de nombreux domaines et sera prochainement expérimentée en médecine (en collaboration avec Traumabase, observatoire de traumatologie français recueillant les données de patients lourdement traumatisés à des fins sanitaires et scientifiques).