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Lydia Passet

J’explore comment la régression matricielle peut enrichir les représentations sémantiques des modèles de langage afin d’affiner l’analyse de discours politiques.

Ingénieure de recherche

Diplômée d'un double master en Data Science (École Polytechnique / HEC Paris) et en Philosophie Politique et Éthique (Sorbonne Université), Lydia s'intéresse à l’application de l’apprentissage automatique à des enjeux d’intérêt public et à l'équité algorithmique.

Après avoir travaillé sur des agents conversationnels pour la transition écologique à l’ADEME, puis contribué au développement de logiciels libres chez Linagora, elle a rejoint le médialab en avril 2026 pour un stage de recherche avec Alex Kindel.

Elle applique les méthodes de représentation matricielle aux discours du Congrès américain afin d'étudier l'évolution des postures politiques relatives à l'immigration.