D'étudiant en médecine à professeur dans l'une des 8 meilleures universités du monde

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 performant, 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'opportunité d'encadrer les étudiants et de collaborer avec ses collègues dans son pays. Il a accompagné de nombreux jeunes talents vietnamiens dans le cadre du programme de résidence en IA de grandes entreprises technologiques. Ce programme de deux ans soutient les étudiants en recherche en IA et leur permet de réaliser des doctorats à l'étranger.

Nguyen Hung Minh Tan. Photo : Caractère fourni — Nguyen Hung Minh Tan. Photo : *Caractère fourni*

Enfant, Tan s'intéressait aux mathématiques en lisant les magazines « Math » et « Jeunesse ». Tan apprit avec brio et fit partie intégrante de l'équipe pédagogique depuis l'école primaire. En 2004, il réussit l'examen d'entrée en classe spécialisée de mathématiques du lycée pour élèves surdoués de Le Hong Phong.

Tan a confié que, même s'il appréciait ces années, il avait étudié les mathématiques uniquement pour réussir l'examen. N'ayant pas obtenu les résultats escomptés, Tan a décidé de se réorienter à l'université. En 2007, il a été admis dans deux universités prestigieuses de Hô-Chi-Minh-Ville, Bach Khoa et Y Duoc, et a choisi de poursuivre des études de médecine.

Après avoir étudié un an au Vietnam, Tan s'est installé aux États-Unis avec sa famille. Il a poursuivi ses études de médecine au Houston Community College, au Texas. Cependant, au bout de deux ans, Tan a de nouveau arrêté.

« J'ai réalisé que le domaine médical ne me convenait pas », se souvient Tan. À l'époque, il pensait également que son niveau d'anglais n'était pas suffisant pour poursuivre des études de médecine aux États-Unis, car les étudiants en médecine doivent non seulement étudier à l'école, mais aussi communiquer efficacement pour comprendre la pathologie, la situation et la psychologie des patients.

Après avoir fait des recherches et constaté que les diplômés en ingénierie avaient de bonnes perspectives de carrière, Tan a postulé et obtenu une bourse complète pour étudier le génie électrique à l'Université Rice - une école parmi les 15 meilleures universités des États-Unis selon US News.

À cette époque, Tan n'avait pas encore de vision claire de sa carrière. Au premier semestre, après avoir suivi trois cours spécialisés, il s'est intéressé au traitement du signal. Selon lui, cette spécialisation requiert de solides connaissances mathématiques et offre de nombreuses opportunités d'emploi au sein des grandes compagnies pétrolières. C'est également un domaine de formation réputé de l'école.

Parallèlement à ses études, Tan souhaitait améliorer son anglais. Il a postulé pour un emploi à temps partiel comme caissier dans un marché. Ce travail était très stressant, ce qui l'obligeait à écouter attentivement et à parler davantage anglais pour résoudre les problèmes avec les clients. Grâce à cela, Tan a amélioré ses compétences d'écoute et d'expression orale. Il pouvait communiquer plus facilement avec ses camarades de classe et participer à des projets avec ses professeurs.

En 2014, Tan entrait en dernière année d'université. C'était aussi l'époque où l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond se développaient rapidement aux États-Unis. Tan étudia ces deux domaines pour postuler au projet et, avec ses amis, créa avec succès un chapeau capable de convertir les pensées de celui qui le portait en commandes pour contrôler une maquette 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. Peu après, l'industrie pétrolière a connu un déclin. À cette époque, son ancien professeur à l'Université Rice l'a convaincu de reprendre la recherche en IA.

Tan a quitté son emploi et a remporté 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 déroulaient sans problème et il publiait régulièrement des articles scientifiques . Mais en quatrième année, Tan commença à se sentir bloqué, ne sachant plus où donner de la tête. Il tenta d'explorer de nombreux nouveaux domaines de l'IA, sans succès.

« Je n'ai publié aucun article scientifique depuis deux ans », a déclaré Tan, inquiet, car c'est une étape cruciale pour un doctorant. Il s'est efforcé de confronter constamment ses idées à celles de ses professeurs pour comprendre ses lacunes.

Après deux ans de lutte sans résultats, Tan a compris qu'il lui manquait une orientation de recherche. Il a finalement décidé de se concentrer sur les mathématiques appliquées et l'apprentissage automatique.

Depuis, le travail de Tan s'est considérablement simplifié. Tan a effectué un stage chez Amazon AI et NVIDIA Research, où il a participé à plusieurs 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 explorer la science. Récemment, Tan a utilisé ces problèmes appliqués pour prédire l'autonomie des batteries de véhicules électriques dans le cadre d'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 travailler à l'Université nationale de Singapour.

Tan a déclaré que son nouveau travail était très intéressant. Il participe à des programmes de construction pour aider les étudiants à mettre en pratique leurs connaissances afin de trouver un emploi partout dans le monde.

« Il y a beaucoup de pression, mais aussi plus de motivation », a confié Tan. Il a expliqué avoir choisi l'enseignement parce qu'il était inspiré par ses mentors. Les professeurs Richard Baraniuk de l'Université Rice et Stan Osher de l'UCLA lui ont prodigué de précieux conseils, tant pour la recherche que pour sa carrière. Témoin de leur dévouement et de leur influence positive, Tan les considérait comme des modèles à suivre.

Tan à la Conférence ICLR 2023 sur l'intelligence artificielle au Rwanda. Photo : Personnage fourni. — Tan à la Conférence ICLR 2023 sur l'intelligence artificielle 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 rien laisser inachevé. Il découvre et résout les problèmes avec beaucoup de science. Tan est également très responsable envers ses élèves », a partagé M. Nhat.

À ce jour, Tan a publié 16 articles dans des revues du premier trimestre (le groupe de revues le plus prestigieux du domaine). Ses recherches futures visent à combiner de nombreuses méthodes de 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 encadrer des étudiants avec ses collègues.

En repensant à son parcours, Tan affirme que chaque environnement lui a apporté de précieuses leçons. À la faculté de médecine, il a appris la vertu de la diligence. L'Université Rice lui a appris à être un chercheur indépendant. À UCLA, il a appris à être productif et à mener des recherches percutantes. C'est également dans ces deux universités, en travaillant avec des collègues de nombreux pays, que Tan a appris l'importance 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-mêmes.

« Rien n'est facile », a déclaré Tan. Il est convaincu que la plupart des gens ne sont pas des génies, et que ces qualités sont donc essentielles à la réussite, surtout face aux obstacles.

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