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EN Donner

Des ordinateurs qui pensent comme un humain

Yoshua Bengio, l’un des codirecteurs du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Allocution de Joëlle Pineau, boursière principale, lors de la conférence du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de l’ICRA en décembre 2015

Apprentissage automatique, apprentissage biologique figure parmi les 14 programmes de recherche mondiaux de l’ICRA (Institut canadien de recherches avancées). Ainsi, l’ICRA permet à la crème des chercheurs de tous les horizons de changer la donne avec des idées visionnaires.

Fondé en 2004, le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique (anciennement connu sous le nom Calcul neuronal et perception adaptative) révolutionne le domaine de l’intelligence artificielle et crée des ordinateurs qui réfléchissent davantage comme nous – ils reconnaissent des visages, comprennent ce qui se passe dans une photo ou une vidéo et comprennent la véritable signification du langage. Comme résultat, nous aurons des ordinateurs puissants et intelligents capables de tout faire, comme de tenir une conversation informelle ou bien de dégager un sens de bases de données d’information massives. Le programme de l’ICRA a bouleversé le domaine de l’intelligence artificielle par la création d’une technique appelée l’« apprentissage profond ». Il y a dix ans, l’ICRA a relevé le défi de soutenir des chercheurs qui voulaient raviver l’intérêt pour les réseaux neuronaux, une technique informatique inspirée par le cerveau humain. Par la mise en lien d’informaticiens, de biologistes, de neuroscientifiques, de psychologues et d’autres, ce programme a favorisé de riches collaborations qui ont grandement stimulé la recherche en intelligence artificielle. Yoshua Bengio et Yann LeCun sont codirecteurs de ce programme qui compte aujourd’hui 38 membres (boursiers) venus du monde entier.

Ce programme a porté fruit au cours des années, notamment avec la parution de plusieurs articles dans des revues scientifiques réputées. Les recherches ont emprunté de nouveaux sentiers vers l’utilisation de l’apprentissage profond en médecine. À Montréal, un groupe se consacre à l’analyse d’images biomédicales et à la prédiction des résultats médicaux, tandis qu’un autre groupe tente de prédire les complications postchirurgicales. Ils ont aussi organisé d’autres activités au cours de l’année. En mai 2016, l’ICRA s’est associé avec la RBC pour présenter un débat d’experts à Toronto auquel ont participé le Boursier principal Brendan Frey (Université de Toronto) et d’autres membres des secteurs de l’investissement et de la technologie en vue d’explorer comment l’intelligence artificielle pourrait transformer l’industrie financière dans l’avenir.

L’événement a attiré plus de 500 personnes, en plus d’un auditoire mondial qui s’est joint par WebEx. Le programme organise aussi une école d’été annuelle pour les diplômés et les stagiaires postdoctoraux de ses boursiers. Des étudiants-organisateurs invitent des boursiers de l’ICRA et d’autres chercheurs distingués à faire des présentations sur des sujets de pointe que n’aborde pas encore le programme universitaire régulier. En 2015-2016, le programme a ouvert ses portes à la plus grande école d’été jamais vue en apprentissage profond, attirant des participants de partout au monde issus du milieu universitaire et de l’industrie. Le programme a fait de l’apprentissage profond — une de ses orientations de recherche principales — le thème central de sa réunion annuelle en décembre 2016 et cela lui a permis de réaliser des percées dans le domaine.

Ce choix reflète un fort intérêt pour l’apprentissage profond de la part des membres du programme et de la communauté de l’apprentissage automatique de façon générale. Une série rapide de percées retentissantes ces dernières années a suscité cet engouement qui a mené à l’adoption de l’apprentissage profond par des entreprises d’information mondiales comme Google et Facebook, et au placement de bousiers de l’ICRA à la barre de leurs programmes de recherche. La réunion du programme a eu lieu à Montréal lors des deux journées précédant la conférence annuelle Neural Information Processing Systems (NIPS), le rassemblement par excellence où présenter des recherches sur l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux.