Michel est titulaire de deux maîtrises en sciences de données et apprentissage automatique de l’École Polytechnique et de Télécom Paris-Tech. Ses recherches à Hanalog ont porté sur les méthoses hybrides permettant de résoudre efficacement l’optimisation combinatoire en utilisant l’apprentissage par renforcement.
