Source de l’article : CNRS Sciences Informatiques
Heike Stein a rejoint l’ISIR en 2025 en tant que chargée de recherche CNRS en neurosciences computationnelles pour poursuivre ses activités de recherche.
Quel est votre domaine de recherche ?
Heike Stein : “Je suis chargée de recherche CNRS en neurosciences computationnelles, je souhaite comprendre l’activité neuronale d’un point de vue fonctionnel. J’analyse, plus particulièrement, comment les groupes de neurones interagissent entre eux pour produire la perception, la cognition et les comportements observables. Pour y répondre, j’utilise et je développe des approches de modélisation basées sur les données, notamment des modèles de systèmes dynamiques, de réduction de dimensionnalité et d’apprentissage automatique probabiliste”.
Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?
H.S. : “Bien que ma formation soit en neurosciences cognitives, j’ai particulièrement apprécié les cours de statistiques et de modélisation. J’ai donc décidé de me lancer dans les neurosciences computationnelles. Au cours de mon doctorat à l’Université de Barcelone, j’ai découvert que les patientes et les patients atteints de schizophrénie présentaient des biais atypiques dans leur mémoire de travail. J’ai pu expliquer ces biais en simulant un dysfonctionnement des récepteurs NMDA dans des modèles de réseaux neuronaux à spike du cortex préfrontal des primates.
Après avoir obtenu mon diplôme de doctorat en 2020, j’ai commencé un post-doctorat à l’ENS où j’ai développé une méthode de décomposition tensorielle qui a permis de révéler des schémas comportementaux pertinents dans l’activité complexe des populations neuronales. Au cours de mon post-doctorat, j’ai également découvert l’esthétique de la modélisation du comportement animal. J’ai développé des modèles qui capturent explicitement la dynamique comportementale à partir de données chronologiques obtenues par suivi vidéo.
J’ai choisi le CNRS car il offre aux jeunes scientifiques la possibilité de développer leur propre trajectoire dès le début de carrière, tout en bénéficiant d’environnements collaboratifs forts. Le CNRS me donne également la liberté de continuer à explorer et à apprendre au-delà de mon expertise spécifique”.
Qu’est-ce que qui vous a amené à faire des sciences informatiques ?
H.S. : “Je trouve qu’il y a une vraie richesse dans l’application des mathématiques aux données. Peu de choses sont aussi satisfaisantes que de trouver des règles et des modèles simples dans une structure complexe. L’une des principales raisons pour lesquelles je travaille avec des outils informatiques et des modèles mathématiques réside dans une motivation esthétique, mais il existe de nombreuses bonnes raisons objectives pour la rigueur quantitative.
En neurosciences en particulier, les approches de modélisation basées sur les données deviennent indispensables : au cours des dix dernières années, ce domaine a connu une révolution en matière de données. Nous enregistrons désormais les données de milliers de neurones, avec une haute résolution temporelle, tout en enregistrant et en suivant chaque mouvement effectué par un animal. Cependant, notre théorie repose encore largement sur des enregistrements de cellules individuelles et des comportements simples. Je constate donc un défi intéressant dans l’identification de modèles interprétables capables de donner un sens aux nouveaux types et volumes de données en neurosciences systémiques”.
Contact scientifique : Heike Stein, chargée de recherche CNRS
Publié le 05/11/2025
