Après avoir abandonné trois années d'études de médecine et travaillé dans une société pétrolière et gazière, Nguyen Hung Minh Tan s'est tourné vers la recherche en IA et est devenu professeur à l'Université nationale de Singapour.
Minh Tan, 34 ans, originaire de Hô-Chi-Minh-Ville, a accepté en juillet le poste de professeur adjoint (*) au département de mathématiques de l'Université nationale de Singapour (NUS). C'est la seule université d'Asie à figurer parmi les 10 meilleures universités mondiales selon le classement QS 2024. Elle occupe la huitième place.
Tan enseignera et fera des recherches sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond en intelligence artificielle (IA).
« J'ai choisi Singapour parce que le département de mathématiques de la NUS est très fort, classé 13e au monde selon QS 2023. L'orientation de la recherche ici est similaire à mon orientation de développement », a déclaré Tan.
De plus, Singapour est proche du Vietnam. Tan estime que cela lui donne l’occasion de guider les étudiants et de collaborer avec ses collègues dans son pays d’origine. Il a dirigé de nombreux jeunes talents au Vietnam à travers le programme de résidence en IA de grandes entreprises technologiques. Le programme de deux ans soutient les étudiants dans la recherche en IA et leur permet de faire leur doctorat à l'étranger.
Nguyen Hung Minh Tan. Photo : Personnage fourni
Enfant, Tan s'est intéressé aux mathématiques en lisant les magazines Math et Youth. Tan a bien étudié et a fait partie intégrante de l'équipe scolaire depuis l'école primaire. En 2004, il a réussi l'examen d'entrée en classe de mathématiques spécialisées du lycée pour enfants surdoués Le Hong Phong.
Tan a partagé que même s'il aimait ça, c'étaient les années où il étudiait les mathématiques juste pour passer l'examen. N’ayant pas obtenu les résultats escomptés, Tan a décidé de changer d’orientation au niveau universitaire. En 2007, Tan a été admis dans deux écoles prestigieuses de Ho Chi Minh-Ville, l'Université des Sciences et de Médecine, et a choisi de poursuivre une carrière de médecin.
Après avoir étudié pendant un an au Vietnam, Tan a déménagé en Amérique avec sa famille. Il a poursuivi ses études de médecine au Houston Community College, au Texas. Cependant, après deux ans, Tan s'est à nouveau arrêté.
« J’ai réalisé que je n’étais pas fait pour la médecine », se souvient Tan. À cette époque, il pensait également que son anglais n'était pas assez bon pour continuer à étudier la médecine aux États-Unis, car les étudiants en médecine non seulement étudient à l'école, mais doivent également bien communiquer pour comprendre la pathologie, les circonstances et la psychologie des patients.
Après avoir fait des recherches et découvert que les diplômés en ingénierie avaient de bonnes perspectives de carrière, Tan a postulé et obtenu une bourse complète pour étudier l'ingénierie électronique à l'Université Rice - une école parmi les 15 meilleures universités des États-Unis selon US News.
À cette époque, Tan n’avait toujours pas d’idée claire de sa direction. Au premier semestre, alors qu'il avait trois cours spécialisés, Tan s'est intéressé et a choisi le traitement du signal. Selon Tan, cette spécialisation utilise beaucoup de connaissances mathématiques et offre de nombreuses opportunités d'emploi dans les grandes compagnies pétrolières. C'est également un terrain d'entraînement réputé de l'école.
En plus de ses études, Tan essaie d'améliorer son anglais. Il a postulé pour un emploi à temps partiel comme caissier dans un marché. Le travail est très stressant, ce qui oblige Tan à écouter activement et à parler davantage anglais pour résoudre les situations avec les clients. Grâce à cela, Tan a amélioré ses capacités d’écoute et d’expression orale. Il lui est plus facile de parler à ses amis à l’école et il peut participer à des projets avec ses professeurs.
En 2014, Tan est entré dans sa dernière année d’université. C’était également une époque où l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond se développaient très rapidement aux États-Unis. Tan a étudié ces deux domaines pour les appliquer au projet et, avec ses amis, a réussi à créer un chapeau capable de convertir les pensées du porteur en commandes pour contrôler un modèle de voiture.
Cependant, juste avant d'obtenir son diplôme, Tan a été accepté comme stagiaire en ingénierie chez GE Oil and Gas, une entreprise du secteur pétrolier et gazier. En peu de temps, l’industrie pétrolière a connu un déclin. À cette époque, son ancien professeur à l’Université Rice l’a convaincu de reprendre la recherche sur l’IA.
Tan a quitté son emploi et a obtenu une bourse de maîtrise et de doctorat en 2014.
Trois ans plus tard, grâce à la passion et aux conseils dévoués de ses professeurs, les études de Tan se sont déroulées sans problème, publiant continuellement des articles scientifiques. Mais au cours de sa quatrième année, Tan a commencé à se sentir « bloqué », ne sachant pas quoi étudier ensuite. Il a essayé d’explorer de nombreux nouveaux domaines de l’IA, mais sans résultat.
« Je n'ai pas publié un seul article scientifique en deux ans », a déclaré Tan, inquiet car c'est une étape très importante pour un doctorant. Il a lutté, comparant constamment ses idées avec celles de ses professeurs pour comprendre ce qui lui manquait.
Après deux ans de lutte sans résultats, les choses sont devenues claires lorsque Tan a réalisé que ce qui lui manquait, c'était une direction de recherche. Finalement, Tan a décidé de se concentrer sur les mathématiques appliquées et l’apprentissage automatique.
À partir de ce moment-là, le travail de Tan est devenu beaucoup plus facile. Nouveau stagiaire chez Amazon AI et NVIDIA Research, travaillant sur des problèmes appliqués tels que la modélisation de l'IA physique, l'adaptation de domaine pour apprendre à partir de données synthétiques ou l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la découverte scientifique. Récemment, Tan a utilisé ces problèmes appliqués pour prédire la durée de vie des batteries de véhicules électriques dans un projet collaboratif avec Toyota.
En juin dernier, il a terminé son programme postdoctoral au Département de mathématiques de l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA), avant de rejoindre l'Université nationale de Singapour.
Tan a déclaré que le nouveau travail était très intéressant. Il a participé à l’élaboration du programme, aidant les étudiants à appliquer ce qu’ils ont appris pour trouver un emploi dans le monde entier.
« Il y a beaucoup de pression mais aussi plus de motivation », a partagé Tan. Il a déclaré qu’il avait suivi la voie de l’enseignement parce qu’il avait été inspiré par ses professeurs. Le professeur Richard Baraniuk de l'Université Rice et le professeur Stan Osher de l'UCLA ont donné à Tan de nombreux conseils utiles tant dans la recherche que dans la carrière. Témoin du dévouement et de l’influence positive de ses professeurs, Tan les considère comme des modèles à suivre.
Tan à la conférence sur l'intelligence artificielle ICLR 2023 au Rwanda. Photo : Personnage fourni
Ho Pham Minh Nhat, professeur à l'Université du Texas, Austin, États-Unis, apprécie hautement ses collègues tant dans la recherche que dans l'enseignement.
« Tan veut toujours aller jusqu'au bout et ne jamais laisser les choses inachevées. Il découvre et résout les problèmes avec beaucoup de rigueur. Tan est également très responsable envers les élèves », a expliqué M. Nhat.
À ce jour, Tan a publié 16 articles dans des revues Q1 (le groupe de revues le plus prestigieux dans un domaine). L'orientation future des recherches de Tan est de combiner de nombreuses méthodes en mathématiques appliquées telles que l'optimisation, les équations différentielles ou les statistiques, pour expliquer les modèles d'apprentissage automatique utilisés dans les applications d'intelligence artificielle. Il retourne également régulièrement au Vietnam pour guider les étudiants avec ses collègues.
En repensant à son parcours, Tan dit que chaque environnement lui a appris de précieuses leçons. À l’école de médecine, il a appris la vertu de la diligence. L’Université Rice lui a appris à devenir un chercheur indépendant. À l’UCLA, il a appris à travailler de manière productive et à mener des recherches percutantes. C’est également dans ces deux endroits, en travaillant avec des collègues de nombreux pays, que Tan a appris davantage sur la valeur de la diversité dans la recherche et dans la vie.
Il croit que les jeunes doivent être proactifs, curieux, travailleurs, renouveler constamment leur réflexion et avoir confiance en eux.
« Aucun succès n’est facile à obtenir », a déclaré Tan. Il croit que la plupart des gens ne sont pas des génies, donc ces qualités sont la clé du succès, surtout face aux obstacles.
Khanh Linh
*Le professeur assistant est le premier des trois niveaux de professeurs aux États-Unis.
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