Lucy Zhang

Lucy Zhang

Lucy Zhang

Doctorante en neurosciences et IA
 

Bonjour ! Je suis Lucy Zhang, doctorante Marie Skłodowska-Curie en neurosciences et IA, co-affiliée à l'École Normale Supérieure et à l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild à Paris. Avant mon doctorat, j'ai obtenu mon diplôme de premier cycle en psychologie expérimentale à l'University of Oxford et mon master en Brain and Cognitive Sciences, avec une spécialisation en neurosciences computationnelles, à l'University of Amsterdam.

 

Mes recherches se concentrent sur le décodage du langage à partir de divers enregistrements neuronaux. Je me spécialise dans l'utilisation de méthodes linéaires pour aborder des questions neuroscientifiques sur la production du langage, tout en appliquant des frameworks de deep learning pour relever des défis concrets liés aux interfaces cerveau-machine (BCI). Je suis profondément fascinée par l'intersection entre la science et l'ingénierie, et je souhaite explorer davantage la manière dont nous pouvons exploiter les découvertes scientifiques pour améliorer les BCI afin de restaurer les fonctions cliniques.

 

Au fil de l'avancement de mon doctorat, j'ai développé un intérêt grandissant pour l'exploitation des enregistrements neuronaux à grande échelle. Alors que le domaine délaisse l'ingénierie manuelle des caractéristiques (feature engineering) sur de petits ensembles de données spécifiques au profit de données massives, des méthodes telles que l'apprentissage auto-supervisé ou contrastif offrent un moyen puissant d'entraîner des modèles de fondation au sein et à travers différentes modalités d'enregistrement neuronal, afin de faire progresser les approches actuelles du décodage et de l'encodage cérébraux. Ces modèles pourraient ouvrir des perspectives passionnantes pour la recherche comme pour les applications cliniques.

 

Evanson, L., Zhang, M., Banville, H., Panchavati, S., Bourdillon, P., & King, J. R. (2025). From Minutes to Days: Scaling Intracranial Speech Decoding with Supervised Pretraining. arXiv preprint arXiv:2512.15830.
Gadonneix, J., Zhang, M., Rapin, J., Evanson, L., Bourdillon, P., & King, J. R. (2026). Temporal structure of the language hierarchy within small cortical patches. arXiv preprint arXiv:2604.03021.
Zhang, M., Lévy, J., d'Ascoli, S., Rapin, J., Alario, F., Bourdillon, P., ... & King, J. R. (2025). From thought to action: How a hierarchy of neural dynamics supports language production. arXiv preprint arXiv:2502.07429.