Pamela Delgado : quand l'informatique devient un terrain de jeu pour résoudre l'impossible

Cette citation, Pamela Delgado la porte avec elle depuis le début de sa carrière. Elle résume assez bien sa trajectoire : toujours un cran au-delà, toujours attirée par les problèmes que personne n'a encore résolus.

Une programmeuse née

Tout commence à 7 ans, avec Logo — ce langage visuel qui permettait de dessiner des formes géométriques en donnant des instructions à une tortue virtuelle. Pamela ne sait pas encore qu'elle programme. Elle sait juste que c'est fascinant.

« Le fait de pouvoir formuler des actions d'une manière qui puisse être compris et exécuté par un ordinateur était juste fascinant. »

À l'école, elle apprend Pascal. Sa progression est si rapide qu'elle saute des niveaux — et commence, presque naturellement, à enseigner ses camarades de classe. Un réflexe qu'elle ne savait pas encore être une vocation.

Elle poursuit ses études en informatique, attirée par les langages de programmation, et rejoint l'EPFL pour un master en Foundations of Software. L'ère du Big Data l'oriente ensuite vers un doctorat centré sur l'ordonnancement dans le cloud. Puis viennent les années au Swiss Data Science Center, où elle approfondit son expertise en infrastructures pour la data science et l'intelligence artificielle.

L'infrastructure invisible

Aujourd'hui professeure associée à l'IICT de la HEIG-VD, Pamela Delgado travaille sur un paradoxe que peu de gens perçoivent : les infrastructures qui font tourner l'IA sont à la fois omniprésentes et invisibles.

« Ce qui arrive souvent avec les infrastructures informatiques, c'est que lorsqu'elles fonctionnent bien, personne ne s'en rend compte. Mais dès qu'elles tombent en panne, on réalise à quel point il est important qu'elles garantissent une expérience fluide. »

Les modèles d'IA reposent sur des GPU — des processeurs capables d'effectuer des milliers de calculs en parallèle. Coûteux, énergivores, indispensables. Et pourtant largement sous-exploités : des études menées sur les clusters de Microsoft et d'Alibaba montrent que leur taux d'utilisation dépasse rarement 50%.

C'est précisément ce gaspillage que cherche à corriger le projet DEEP, financé par le Fonds national suisse de la recherche scientifique (FNS). L'enjeu : développer un orchestrateur capable de mieux répartir les charges de travail liées au deep learning sur les GPU disponibles, en tenant compte de contraintes multiples et souvent contradictoires — latence, mémoire, coûts, performance.

« C'est un sujet de recherche qui me passionne énormément. Ces problèmes relèvent en théorie de la classe NP-difficile, ce qui signifie que les solutions exactes deviennent impossibles à calculer à mesure que la taille du problème augmente. Mais dans la pratique, nous avons besoin de mécanismes pour y faire face. »

Mettre l'environnement au cœur du cloud

Parallèlement, Pamela Delgado mène le projet OptiCloud en partenariat avec Exoscale, dans le cadre d'un projet interdomaine de la HES-SO. L'objectif : démontrer que l'impact environnemental peut être intégré directement dans les décisions d'orchestration du cloud — et non mesuré après coup.

Le projet coordonne trois éléments : des estimations d'impact détaillées (énergie, eau, appauvrissement de la couche d'ozone), un placement intelligent des machines virtuelles sur les serveurs les plus sobres, et une transparence accrue pour les clients via un système de facturation différencié.

Les résultats pointent aussi une limite structurelle : les indicateurs de durabilité utilisés par l'industrie sont conçus pour une analyse rétrospective. Ils sont statiques, alors que l'orchestration efficace exige une vision dynamique du système en temps réel. Un constat qui dépasse le seul enjeu technologique.

« Cela a un impact non seulement technologique mais aussi socio-économique, démontrant qu'un besoin de l'industrie n'est pas satisfait par l'offre actuelle. »

IA et confidentialité : trouver le bon équilibre

Un autre enjeu occupe Pamela Delgado : comment permettre aux entreprises de tirer parti de l'IA sans compromettre la confidentialité de leurs données ?

Utiliser des modèles en local garantit la sécurité des données sensibles — mais les modèles les plus puissants exigent une infrastructure GPU considérable, donc coûteuse. Recourir à des fournisseurs cloud publics offre de la flexibilité, mais soulève des questions de souveraineté des données.

« Je conseille de rechercher le juste équilibre entre l'investissement dans des infrastructures privées et le recours à des solutions de fournisseurs de cloud publics — idéalement suisses selon le cas d'utilisation. »

Enseigner à l'ère de l'IA

Pour Pamela Delgado, la question de l'IA ne se limite pas aux infrastructures. Elle touche aussi profondément à l'enseignement.

« L'esprit critique est plus nécessaire que jamais avec les outils IA à disposition. »

Elle s'implique activement sur ce sujet, notamment à travers un article coécrit avec la Swiss Young Academy sur les défis de l'enseignement à l'ère de l'IA, et une collaboration avec l'Université de Lausanne pour développer un outil de parcours de formation personnalisés.

Ce qui la guide dans cette démarche ? La conviction que les compétences qui font vraiment la différence ne s'apprennent pas dans les manuels : la résilience, le travail d'équipe, l'esprit critique. Des qualités indispensables dans un domaine en mutation permanente.

« Notre domaine est en constante évolution, ce qui rend les choses dynamiques et passionnantes ! »

Une chercheuse reconnue

En 2013, Pamela Delgado reçoit le Google Anita Borg Memorial Scholarship — aujourd'hui rebaptisé Women Techmakers Scholars — qui récompense des étudiantes et chercheuses exceptionnelles dans les domaines technologiques. En 2024, elle est nommée AcademiaNet Scientist, une base de données internationale qui recense les chercheuses d'excellence pour les rendre plus visibles dans le débat scientifique et public.

Des distinctions qui reflètent un engagement qui dépasse la seule recherche : celui de montrer que les questions les plus complexes méritent d'être posées — et qu'elles peuvent l'être par n'importe qui, pourvu qu'on ose rêver plus grand que ses moyens du moment.

En apprendre plus sur les projets de l'institut IICT ici !