Portrait de Valérie Pisano

Valérie Pisano

Présidente et cheffe de la direction, Équipe de direction

Biographie

Valérie Pisano est la présidente et cheffe de la direction de Mila. Leader incontournable de l’intelligence artificielle au Canada, elle est reconnue pour sa vision stratégique et son leadership transformationnel. Forte de plus de 20 ans d’expérience en gestion de la croissance, elle a notamment été cheffe de la direction du talent au Cirque du Soleil et a cofondé le projet Mobïus sur les biais, afin d'accélérer le dialogue sur le leadership féminin en entreprise.

Depuis 2018, elle dirige Mila, le plus grand centre de recherche à but non lucratif en IA au monde, une institution fondée par le professeur Yoshua Bengio, chercheur le plus cité au monde et lauréat du prix AM Turing. Sous sa direction, l’Institut a connu une croissance fulgurante, s’imposant comme un pilier de l'écosystème canadien de l’IA et rayonnant bien au-delà des frontières du pays. Mila compte aujourd’hui une communauté de plus de 1500 chercheurs et 150 partenaires industriels, et s’impose comme une référence mondiale en matière de gouvernance de l’IA, notamment grâce à des collaborations-clés avec l’OCDE et les Nations Unies.

Ancienne consultante au sein de la firme McKinsey Canada, elle s’intéresse à la manière dont les humains vont bénéficier de cette révolution technologique ainsi que s’y adapter. Diplômée en finance et économie de HEC Montréal, elle siège sur les conseils d'administration de LoiZéro, Chartwell et Énergir.

Publications

COVI White Paper - Version 1.1
Hannah Alsdurf
Prateek Gupta
Daphne Ippolito
Richard Janda
Max Jarvies
Tyler Kolody
Sekoul Krastev
Robert Obryk
Dan Pilat
Nasim Rahaman
Jean-François Rousseau
Abhinav Sharma
Brooke Struck … (voir 3 de plus)
Yun William Yu
The SARS-CoV-2 (Covid-19) pandemic has caused significant strain on public health institutions around the world. Contact tracing is an essen… (voir plus)tial tool to change the course of the Covid-19 pandemic. Manual contact tracing of Covid-19 cases has significant challenges that limit the ability of public health authorities to minimize community infections. Personalized peer-to-peer contact tracing through the use of mobile apps has the potential to shift the paradigm. Some countries have deployed centralized tracking systems, but more privacy-protecting decentralized systems offer much of the same benefit without concentrating data in the hands of a state authority or for-profit corporations. Machine learning methods can circumvent some of the limitations of standard digital tracing by incorporating many clues and their uncertainty into a more graded and precise estimation of infection risk. The estimated risk can provide early risk awareness, personalized recommendations and relevant information to the user. Finally, non-identifying risk data can inform epidemiological models trained jointly with the machine learning predictor. These models can provide statistical evidence for the importance of factors involved in disease transmission. They can also be used to monitor, evaluate and optimize health policy and (de)confinement scenarios according to medical and economic productivity indicators. However, such a strategy based on mobile apps and machine learning should proactively mitigate potential ethical and privacy risks, which could have substantial impacts on society (not only impacts on health but also impacts such as stigmatization and abuse of personal data). Here, we present an overview of the rationale, design, ethical considerations and privacy strategy of `COVI,' a Covid-19 public peer-to-peer contact tracing and risk awareness mobile application developed in Canada.
COVI White Paper-Version 1.1
H. Alsdurf
T. Deleu
Prateek Gupta
Daphne Ippolito
R. Janda
Max Jarvie
Tyler Kolody
S. Krastev
Robert Obryk
D. Pilat
Nasim Rahaman
I. Rish
J. Rousseau
Abhinav Sharma
B. Struck … (voir 3 de plus)
Yun William Yu