Marc Gendron-Bellemare

Membre industriel principal

Chaire en IA Canada-CIFAR

Professeur associé, McGill University, École d'informatique

Professeur asssocié, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle

Directeur scientifique, Reliant AI

Sujets de recherche

Apprentissage de représentations

Apprentissage par renforcement

Grands modèles de langage (LLM)

Biographie

Je suis directeur scientifique chez Reliant AI et professeur associé à l’Université McGill et à l’Université de Montréal. Mon parcours en IA m’a mené de la direction de l’équipe d’apprentissage par renforcement chez Google Brain à Montréal à la participation au groupe de recherche pionnier de DeepMind au Royaume-Uni. J’ai obtenu mon doctorat à l’Université de l’Alberta, où j'ai eu la chance de travailler sous la direction de Michael Bowling et Joel Veness.

Mes recherches sont guidées par une fascination pour la manière dont les machines peuvent apprendre et s’adapter. J’ai travaillé sur des projets tels que l’Arcade Learning Environment, qui a aidé à façonner le domaine de l’apprentissage par renforcement profond (Deep RL), et j’ai développé des approches comme le RL distributionnel et les agents guidés par la curiosité. Ces idées ont même trouvé des applications concrètes, notamment pour le pilotage des ballons stratosphériques de Loon.

Au cœur de mon travail se trouve la passion de bâtir une IA qui soit non seulement rigoureuse sur le plan scientifique, mais aussi véritablement utile. Je me sens incroyablement chanceux de collaborer avec des esprits brillants qui partagent cette vision, et je suis ravi de continuer à explorer les possibilités de l’IA.