Portrait de Yoshua Bengio

Yoshua Bengio

Membre académique principal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Professeur titulaire, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Directeur scientifique, Équipe de direction
Observateur, Conseil d'administration, Mila
Sujets de recherche
Apprentissage automatique médical
Apprentissage de représentations
Apprentissage par renforcement
Apprentissage profond
Causalité
Modèles génératifs
Modèles probabilistes
Modélisation moléculaire
Neurosciences computationnelles
Raisonnement
Réseaux de neurones en graphes
Réseaux de neurones récurrents
Théorie de l'apprentissage automatique
Traitement du langage naturel

Biographie

*Pour toute demande média, veuillez écrire à medias@mila.quebec.

Pour plus d’information, contactez Julie Mongeau, adjointe de direction à julie.mongeau@mila.quebec.

Reconnu comme une sommité mondiale en intelligence artificielle, Yoshua Bengio s’est surtout distingué par son rôle de pionnier en apprentissage profond, ce qui lui a valu le prix A. M. Turing 2018, le « prix Nobel de l’informatique », avec Geoffrey Hinton et Yann LeCun. Il est professeur titulaire à l’Université de Montréal, fondateur et directeur scientifique de Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, et codirige en tant que senior fellow le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de l'Institut canadien de recherches avancées (CIFAR). Il occupe également la fonction de directeur scientifique d’IVADO.

En 2018, il a été l’informaticien qui a recueilli le plus grand nombre de nouvelles citations au monde. En 2019, il s’est vu décerner le prestigieux prix Killam. Depuis 2022, il détient le plus grand facteur d’impact (h-index) en informatique à l’échelle mondiale. Il est fellow de la Royal Society de Londres et de la Société royale du Canada, et officier de l’Ordre du Canada.

Soucieux des répercussions sociales de l’IA et de l’objectif que l’IA bénéficie à tous, il a contribué activement à la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle.

Étudiants actuels

Stagiaire de recherche - McGill
Stagiaire de recherche - UdeM
Doctorat - UdeM
Collaborateur·rice alumni
Stagiaire de recherche - Université du Québec à Rimouski
Visiteur de recherche indépendant
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - UdeM
Stagiaire de recherche - UQAR
Visiteur de recherche indépendant - MIT
Collaborateur·rice de recherche - N/A
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Postdoctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - KAIST
Maîtrise professionnelle - UdeM
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Collaborateur·rice de recherche - Université Paris-Saclay
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - UdeM
Doctorat - Massachusetts Institute of Technology
Doctorat - UdeM
Doctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Stagiaire de recherche - Barcelona University
Stagiaire de recherche - UdeM
Collaborateur·rice de recherche - UdeM
Stagiaire de recherche
Postdoctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Visiteur de recherche indépendant - Technical University Munich (TUM)
Doctorat - UdeM
Stagiaire de recherche - UdeM
Maîtrise recherche - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Stagiaire de recherche - UdeM
Collaborateur·rice de recherche - UdeM
Doctorat - UdeM
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Doctorat - UdeM
Collaborateur·rice alumni
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Collaborateur·rice alumni
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Stagiaire de recherche - Imperial College London
Doctorat - UdeM
Stagiaire de recherche - UdeM
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Doctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Postdoctorat - UdeM
Collaborateur·rice alumni
Collaborateur·rice de recherche - UdeM
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Postdoctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Visiteur de recherche indépendant - UdeM
Visiteur de recherche indépendant - Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)
Collaborateur·rice de recherche - Ying Wu Coll of Computing
Doctorat - University of Waterloo
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - Max-Planck-Institute for Intelligent Systems
Doctorat - UdeM
Postdoctorat - UdeM
Visiteur de recherche indépendant - UdeM
Visiteur de recherche indépendant - UdeM
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Stagiaire de recherche - UdeM
Maîtrise recherche - UdeM
Stagiaire de recherche - UdeM
Stagiaire de recherche - UdeM
Maîtrise recherche - UdeM
Collaborateur·rice alumni
Visiteur de recherche indépendant - Technical University of Munich
Doctorat - École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Postdoctorat - Polytechnique
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - Valence
Superviseur⋅e principal⋅e :
Postdoctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - RWTH Aachen University (Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen)
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Collaborateur·rice de recherche - KAIST
Stagiaire de recherche - UdeM
Doctorat - McGill
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - McGill
Superviseur⋅e principal⋅e :

Publications

Theano: A CPU and GPU Math Compiler in Python
James Bergstra
Olivier Breuleux
Frédéric Bastien
Pascal Lamblin
Razvan Pascanu
Guillaume Desjardins
Joseph P. Turian
David Warde-Farley
Theano is a compiler for mathematical expressions in Python that combines the convenience of NumPy's syntax with the speed of optimized nati… (voir plus)ve machine language. The user composes mathematical expressions in a high-level description that mimics NumPy's syntax and semantics, while being statically typed and functional (as opposed to imperative). These expressions allow Theano to provide symbolic differentiation. Before performing computation, Theano optimizes the choice of expressions, translates them into C++ (or CUDA for GPU), compiles them into dynamically loaded Python modules, all automatically. Common machine learn- ing algorithms implemented with Theano are from 1:6 to 7:5 faster than competitive alternatives (including those implemented with C/C++, NumPy/SciPy and MATLAB) when compiled for the CPU and between 6:5 and 44 faster when compiled for the GPU. This paper illustrates how to use Theano, outlines the scope of the compiler, provides benchmarks on both CPU and GPU processors, and explains its overall design.
L AUGHING H YENA D ISTILLERY Extracting Compact Recurrences From Convolutions
∗. StefanoMassaroli
∗. MichaelPoli
∗. DanielY.Fu
Hermann Kumbong
Rom N. Parnichkun
Aman Timalsina
David W. Romero
Quinn McIntyre
Beidi Chen
Atri Rudra
Ce Zhang
Christopher Re
Stefano Ermon
Recent advances in attention-free sequence models rely on convolutions as alternatives to the attention operator at the core of Transformers… (voir plus). In particular, long convolution sequence models have achieved state-of-the-art performance in many domains, but incur a significant cost during auto-regressive inference workloads – naively requiring a full pass (or caching of activations) over the input sequence for each generated token – similarly to attention-based models. In this paper, we seek to enable O (1) compute and memory cost per token in any pre-trained long convolution architecture to reduce memory footprint and increase throughput during generation. Concretely, our methods consist in extracting low-dimensional linear state-space models from each convolution layer, building upon rational interpolation and model-order reduction techniques. We further introduce architectural improvements to convolution-based layers such as Hyena : by weight-tying the filters across channels into heads , we achieve higher pre-training quality and reduce the number of filters to be distilled. The resulting model achieves 10 × higher throughput than Transformers and 1 . 5 × higher than Hyena at 1 . 3 B parameters, without any loss in quality after distillation.