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Les cerveaux derrière l’IA

nov. 5 / 19

Les cerveaux derrière l’IA est une série vidéo en 10 épisodes qui nous fait découvrir les coulisses de l’intelligence artificielle et certains des chercheurs canadiens les plus talentueux dans ce domaine.

Elle présente les projets de recherche qui les occuperont au cours des cinq prochaines années en tant que titulaires et boursiers de chaires en IA Canada-CIFAR, et ce qui les motive à mener des recherches dans des domaines qui vont transformer notre façon de vivre et de travailler.

Le CIFAR est à la tête de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle du gouvernement du Canada, assortie d’un octroi de 125 millions de dollars, en collaboration avec les trois nouveaux instituts d’IA : Amii à Edmonton, Mila à Montréal et l’Institut Vecteur à Toronto.

Joignez-vous à la conversation sur Twitter en utilisant #RealBrains et @CIFAR_News.



Que fait le Canada pour favoriser l’équité, la diversité et l’inclusion dans le domaine de la recherche et développement en IA ? Elissa Strome est vice-présidente adjointe en recherche et directrice exécutive de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle au CIFAR. Elle est l’un des cerveaux derrière cette stratégie, la première stratégie nationale au monde qui soutient l’équité, la diversité et l’inclusion dans les secteurs de la recherche en IA, de la formation de la relève et du développement de produits et services.





Comment accélérer les réseaux neuronaux ? Jimmy Ba, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, est le cerveau derrière l’optimiseur Adam, l’un des algorithmes les plus importants pour l’entraînement de modèles d’apprentissage profond. Membre du corps professoral de l’Institut Vecteur à Toronto et professeur adjoint au département d’informatique de l’Université de Toronto, il mène des recherches en IA pour développer de meilleurs technologies pour tous.





Pouvons-nous entraîner un ordinateur à comprendre le langage comme un humain le fait ? Et pouvons-nous utiliser ce langage pour bâtir un monde virtuel en 3D ? Angel Chang, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, utilise l’IA pour convertir le langage naturel en représentations du monde en 3D afin de mieux préparer les systèmes du futur à interpréter le monde réel et à y agir. Angel est membre du corps professoral de l’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) et professeure adjointe à l’Université Simon Fraser.





L’IA peut-elle résoudre le mystère de l’intelligence humaine et animale ? Yoshua Bengio, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, est un pionnier de la recherche dans le domaine de l’apprentissage profond et l’un des cerveaux derrière les réseaux neuronaux artificiels, une approche qui enseigne aux ordinateurs à imiter l’intelligence humaine. Yoshua est codirecteur et boursier du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, professeur à l’Université de Montréal, fondateur et directeur scientifique de Mila, et directeur scientifique de l’IVADO. Il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en algorithmes d'apprentissage statistique et l’un des lauréats du prix Turing de 2018, considéré comme le prix Nobel de l’informatique, pour sa contribution à l’apprentissage profond.





Comment enseignons-nous aux machines à prendre des décisions sensées dans des situations réelles ? Martha White, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, utilise les techniques d’apprentissage par renforcement pour entraîner des agents autonomes à prendre des décisions plus judicieuses et efficaces en procédant par essai-erreur. Les applications sont nombreuses et pourraient être utilisées pour les véhicules et les robots autonomes, ainsi que dans des secteurs d’activité comme les finances ou la fabrication. Martha White est membre de l’Amii, professeure adjointe au département d’informatique de l’Université de l’Alberta et directrice du RLAI.





Comment votre cerveau détermine-t-il quels souvenirs sont assez importants pour les garder en mémoire ? Blake Richards, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et boursier du CIFAR, utilise l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence humaine et de celle des machines. Blake est boursier du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, membre de Mila et professeur à l’Institut et hôpital neurologiques de Montréal et à l’École d’informatique de l’Université McGill.





Quand des ordinateurs voient une image, comment la perçoivent-ils ? Alona Fyshe, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, est à l’avant-garde de la recherche en vision artificielle et aide les ordinateurs à voir le monde comme le font les humains. Alona est boursière du programme Développement du cerveau et de l’enfant du CIFAR, professeure adjointe de l’Université de l’Alberta et membre de l’Amii.





Les réseaux neuronaux ont révolutionné certains domaines comme la vision artificielle et le traitement du langage naturel. Mais comment les entraîner pour qu’ils soient encore plus rapides et efficaces ? Roger Grosse, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, vise à améliorer la capacité des machines à prédire certaines situations et à s’y adapter. Roger est professeur adjoint d’informatique à l’Université de Toronto, membre fondateur de l’Institut Vecteur, titulaire d’une Chaire de recherche du Canada en inférence probabiliste et apprentissage profond, et cocréateur de Metacademy.





Les systèmes d’IA de l’avenir, tels que les robots et les véhicules autonomes, seront davantage intégrés à la société. Graham Taylor explore comment rendre les machines plus précises et plus robustes afin qu’elles puissent mieux interagir avec les humains dans le monde réel. Graham est boursier du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, chercheur mondial CIFAR-Azrieli, membre du corps professoral de l’Institut Vecteur, professeur agrégé de génie à l’Université de Guelph et directeur des études à Next AI.





Résoudre les mystères de l’intelligence artificielle pourrait conduire à une compréhension plus profonde de notre propre intelligence humaine. Rich Sutton est un pionnier de l’apprentissage par renforcement, un type d’apprentissage automatique qui permet aux machines d’apprendre des interactions avec leur environnement. Rich est boursier principal du CIFAR et boursier de l’Amii, professeur à l’Université de l’Alberta et fondateur de DeepMind.





Les machines apprennent mieux quand elles ont accès à de nombreuses données, mais il n’est pas toujours facile d’obtenir de gros ensembles de données. Hugo Larochelle, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, fait progresser la recherche dans le domaine de l’apprentissage à partir de peu de données (few-shot learning), une technique couramment utilisée en vision par ordinateur. Hugo cherche à rendre les systèmes plus rapides et plus précis en l’absence de nombreuses données d’entraînement, un exploit qui pourrait rendre l’apprentissage automatique accessible à un public plus large. Hugo est membre associé du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, membre du corps professoral de Mila et professeur à l’Université de Montréal. Il dirige le groupe Google Brain à Montréal.





James Wright, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les comportements humains stratégiques, une approche qui vise à trouver des moyens d’aligner les intérêts et les objectifs entre de nombreuses personnes, choses et situations. Ses recherches auront des répercussions considérables dans les domaines de l’économie, du commerce et des marchés. Cela pourrait révolutionner la façon dont nous organisons les plateformes en ligne au bénéfice de tous. Boursier à l’Amii, James est professeur adjoint à l’Université de l’Alberta.