LUSSO Christelle
Chef Christelle
Senior Data Scientist
Docteur.e en Mathématiques
Enseignante IA & Mathématiques
Tél : 06 26 38 17 98

Formations IA


Laboratory
Formations IA

Comprendre l’IA sans nœuds au cerveau

Des formations pour non-initiés : comprendre la mécanique des modèles, utiliser l’IA efficacement et éviter les pièges — hallucinations, biais, données sensibles, RGPD.

Formations IA pour entreprises & collectivités Ateliers IA métier Parcours IA pour non-techs Éveil à l’IA — jeunes publics
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Références & interventions

Senior Data Scientist – PhD – Enseignante IA & Mathématiques.
J'interviens auprès de publics non techniques pour rendre les mécanismes de l'IA compréhensibles, utiles et sécurisés. Mon approche combine rigueur scientifique, pédagogie visuelle et cas concrets.

Expérience industrie
Renault Digital · Senior Data Scientist – IA, NLP, Computer Vision
DeepLime · Data Scientist & R&D – NLP, graphes de connaissance
Capgemini · Onera
Enseignement IA & Maths
Université Paris 2 et 6 · ESIEE · Mines ParisTech
GRETA · Efrei · CNFPT · IFET · Jedha
Interventions récentes
Deep Learning & anonymisation vidéo (Efrei 2025)
IA : ce que tout élu doit savoir (IFET 2026)
IA générative & LLM pour non-techs
Approche
Maths → intuition visuelle → cas concrets · RGPD · autonomie réelle

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Conferences/Talks

Articles

I love Art

Vous voulez donner vie à vos idées, capter l'essence de vos projets et les mettre en forme.
J'explore la créativité à travers les émotions, l'illustration et les sciences.
Livres, affiches, storyboards, projets créatifs...
Contactez moi : 06.26.38.17.98 ou christelle.lusso@gmail.com.


Outils : Crayons, feutres (alcool/acrylique), aquarelle, peinture à l'huile, pastel, drawing gum.

Formats : de raisin (B2) à A5.

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Scientific journals papers

PhD Thesis (Doctorat)

Conferences/Talks

Teaching

  • 2026:
    • Analyse des données - L3 - Licence Analyse économique - Université Paris 2.
    • Mathématiques - L1 - Licence Analyse économique - Université Paris 2.
      • Résolution de systèmes linéaires
      • Optimisation, optimisation sous contraintes
  • 2021/2022:
    • Analyse des données - L3 - Licence Analyse économique - Université Paris 2.
      • Analyse en Composantes Principales
      • Clustering Hiérarchique
      • Algorithme k-means
      • Méthode de Ward
  • 2020/2021:
    • Stats1/Maths1 - Licence Sciences Economiques & Gestion - Université Paris 2.
      • Ensembles et dénombrement
      • Probabilité
      • Variables aléatoires discrètes/continues
      • Intégration
      • Résolution de systèmes linéaires
      • Limites, continuité, dérivabilité
      • Suites
    • Stats2/Maths2 - Licence Sciences Economiques & Gestion - Université Paris 2.
      • Optimisation sans contrainte
      • Optimisation quadratique sous contraintes
      • Statistiques descriptives, variables discrètes/continues, corrélation
  • 2012/2013:
    • Linux/Emacs/Scilab/LATEX - CERMICS - 1ère année Ecole des Ponts ParisTech.
    • Mathématiques générales - 1ère année ESIEE Engineerings.
      • Vecteurs et Espaces vectoriels
      • Matrices
      • Valeurs propres et vecteurs propres
      • Fonctions de plusieurs variables
      • Intégrales multiples
      • Suites et séries
  • 2011/2012:
    • Introduction au Calcul Scientifique - 2em année Ecole des Mines ParisTech.
      • Introduction au calcul numérique
      • Résolution de systèmes linéaires: méthodes directes/itératives
      • Interpolation polynomiale (Lagrange, Newton)
      • Intégration numérique: méthode des rectangles, trapèzes, Simpson
    • Linux/Emacs/Scilab/LATEX - 1ère année Ecole des Ponts ParisTech.
    • Calcul Vectoriel - L1 Maths-Informatique Université Paris 6.
      • Le plan complexe - Les nombres complexes
      • L'espace réel à 3 dimensions
      • Matrices
      • Transformations linéaires
    • Algèbre 1 - L1 Sciences Physiques & Sciences pour l'ingénieur Université Paris-Est Marne la vallée
      • Espaces vectoriels
      • Applications linéaires
      • Matrices
      • Systèmes linéaires
      • Déterminant
    • Algèbre 2 - L2 Sciences Physiques Université Paris-Est Marne la vallée
      • Systèmes linéaires, rang, déterminant
      • Changement de bases, réduction des endomorphismes
      • Espaces Euclidiens
      • Endomorphismes d'un espace euclidien - Formes quadratiques
    • 2010/2011:
    • Analyse numérique et Optimisation - 3em année ESIEE Engineerings.
      • Méthodes d'approximation et d'interpolation
      • Résolution de systèmes linéaires: directes (Gauss, LU) et itératives (Jacobi, Gauss-Seidel, gradient conjugué)
      • Préconditionnement
      • Notions de convexité et de différentiabilité
      • Optimisation: méthode du gradient, méthode de Newton
      • Optimisation sous contrainte quadratique