AI Helps Ukraine Charity Conference : Un retour sur l’événement en personne à Mila
Le jeudi 8 décembre 2022, l’événement caritatif AI Helps Ukraine Charity Conference s’est tenu à l’Agora de Mila devant plus de 100 étudiant·e·s, professeur·e·s et autres membres de l’écosystème de l’intelligence artificielle (IA) montréalais. L’événement a également été diffusé en direct et l’enregistrement est déjà accessible publiquement en ligne.
Organisé par un groupe de chercheur·e·s en début de carrière affiliés à Mila, la conférence a réuni de nombreux chercheur·e·s de premier plan dans le domaine de l’IA qui ont présenté des exposés sur les applications de l’IA pour le bien commun afin de collecter des fonds pour aider à fournir une aide humanitaire et médicale au peuple ukrainien. Il est toujours possible de faire un don à cette initiative en suivant les instructions ci-dessous :
Voici un résumé de l’événement :
La séance centrale de l’événement était une discussion sur l’IA pour le bien commun réunissant le professeur Yoshua Bengio (Mila), la professeure Anna Goldenberg (Université de Toronto, Hospital for Sick Children), la professeure Olga Russakovsky (Université Princeton), la docteure Ava Amini (Microsoft Research) et le professeur Oleksandr Romanko (SS&C Technologies Canada, Université de Toronto, Université catholique ukrainienne, Kyiv School of Economics, American University Kyiv). Selon le professeur Yoshua Bengio, l’une des orientations de recherche les plus importantes est le développement d’applications d’apprentissage automatique pour les sciences naturelles afin de faciliter la découverte scientifique, ce qui peut aider à lutter contre les futures pandémies et à atténuer les effets des changements climatiques. Ces applications nécessitent que les humains travaillent en boucle avec un système d’IA qui propose les prochaines expériences prometteuses sur la base des résultats des essais précédents. Les panélistes ont souligné que l’estimation fiable de l’incertitude est cruciale pour ce cadre et que les nouveaux modèles génératifs et l’inférence bayésienne nous rapprochent de cet objectif.
Outre le panel, la conférence a donné lieu à trois présentations portant sur différents aspects de l’IA pour le bien commun. Au cours du premier exposé, la professeure Olga Russakovsky a présenté certains des travaux récents du Princeton Visual AI Lab sur la mise en place d’un système de vision par ordinateur plus fiable (et plus digne de confiance). Elle a évoqué les moyens d’améliorer les points de référence, d’atténuer le biais social des systèmes et de créer de meilleures explications de modèles, plus compréhensibles pour les utilisateur·trice·s finaux·ales.
Les soins de santé constituent un autre domaine d’application important de l’IA sur le plan social. Au cours de son discours d’ouverture, la professeure Anna Goldenberg a évoqué plusieurs des contributions récentes de son équipe dans ce secteur, notamment la modélisation des séries chronologiques, l’explicabilité, l’apprentissage par représentation et la modélisation générative. La professeure Goldenberg a évoqué de nombreux obstacles, notamment les problèmes fondamentalement non résolus concernant les applications de l’apprentissage automatique visant à assister le personnel clinique dans le secteur des soins de santé. Elle a également abordé certaines des contributions informatiques plus larges que l’équipe a dû effectuer afin de se rapprocher du déploiement. À la fin de sa présentation, elle a donné la parole à ses étudiants Bohdan Naida et Mariia Rizhko, qui ont quitté Kiev, en Ukraine, pour rejoindre son équipe peu après l’invasion de l’Ukraine par la Russie.
La dernière présentation principale a été faite par Dr. Ava Amini, qui s’est concentrée sur deux contextes dans lesquels Microsoft Research a développé de nouveaux algorithmes d’IA pour optimiser la biologie et informer le processus expérimental : la conception biomoléculaire et expérimentale. Elle a d’abord présenté ses récents travaux sur le développement d’un modèle génératif basé sur la diffusion qui conçoit des structures protéiques en reflétant le processus de repliement natif des protéines. Passant des molécules au plan expérimental, elle a présenté une méthode – l’apprentissage profond évidentiel – pour la quantification de l’incertitude au sein des réseaux neuronaux et a démontré son potentiel pour guider les étapes clés des cycles de vie expérimentaux, ouvrant la voie à une rétroaction soutenue entre le calcul et l’expérimentation dans les sciences biologiques.
Par ailleurs, la conférence comprenait une présentation du professeur Oleksandr Romanko sur l’utilisation de l’IA dans le domaine de l’éducation, ainsi que trois présentations par des fondateurs de startups spécialisées dans l’IA pour le bien commun dirigées par des entrepreneurs ukrainiens.
Un grand merci à tous les membres de l’équipe organisatrice, aux conférencier·cière·s, aux organisations soutenant le projet, au personnel de soutien et aux bénévoles ont rendu cet événement possible.
Organisations soutenant le projet : Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, Ukraine Medical Support, Google Montréal, IVADO Labs, Stichting Do & Well et Farine & Vanille.
Équipe organisatrice : Michael Galkin, Alex Hernandez-Garcia, Dmytro Humeniuk, Julia Kaltenborn, Maksym Korablyov, Kateryna Nekhomiazh, Alexey Ostapenko, Marta Pereira de la Infanta, Mélisande Teng et Alexandra Volokhova.
Conférencier·cière·s: Ava Amini, Regina Barzilay, Inbal Becker-Reshef, Sara Beery, Michael Bronstein, Alexei Efros, Timnit Gebru, Anna Goldenberg, Hannah Kerner, Valentin Kravchenko, Volodymyr Kuleshov, Andriy Mulyar, Bohdan Naida, Irina Rish, Mariia Rizhko, David Rolnick, Oleksandr Romanko et Olga Russakovsky.
Personnel de soutien et bénévoles : Etienne Collin, Justine Gehring, Anne-Sophie Gill, Karl Goedike, Marc-Antoine Guérard, Gabrielle Hurtubise-Radet, Aton Kamada, Nadine Khairallah, Behnoosh Khavari, Benno Krojer, Hugo Larochelle, Michelle Liu, Lucas Maes, Amin Memarian, Martin Pömsl, Benjamin Prud’homme, Ivan Puhachov, Naz Sepahvand, Beheshteh T. Rakhshan et Polina Tsvilodub.