Edwige Cyffers développe des outils mathématiques et des garanties pour rendre l’apprentissage automatique digne de confiance et aider les utilisateurs finaux à prendre des décisions éclairées concernant leur participation. Son principal domaine d’intérêt est la confidentialité : elle utilise la confidentialité différentielle pour protéger les données dans les systèmes d’apprentissage automatique, en particulier dans les contextes décentralisés où les participants conservent le contrôle de leurs données. Plus largement, ses recherches examinent les effets à long terme et l’impact sociétal du déploiement de l’apprentissage automatique.
Edwige Cyffers est chercheuse au CNRS (chargée de recherche) à l’université Paris Dauphine-PSL. Au printemps 2026, elle a été Research Fellow dans le programme « Federated and Collaborative Learning » au Simons Institute for the Theory of Computing. Auparavant, elle a été chercheuse postdoctorale à l’Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Sa thèse de doctorat, supervisée par Aurélien Bellet à Inria Lille, a reçu le prix L’Oréal-UNESCO Pour les Femmes et la Science – Jeunes Talents et le prix SSFAM, et a été finaliste pour le prix de thèse de l’AFIA.
Elle promeut également les femmes dans les sciences, en particulier les mathématiques, et a récemment coorganisé les Olympiades européennes de mathématiques pour filles en 2026. Elle s’engage à décentraliser les conférences sur l’apprentissage automatique et a coorganisé NeurIPS à Paris.
Edwige Cyffers est lauréate du cours Peccot pour l’année 2026-2027, sur proposition du Pr Timothy Gowers, chaire Combinatoire.