Mila Techaide 2026

Oana Balmau est professeure associée à l'École d'informatique de l'Université McGill, où elle dirige le laboratoire DISCS. Elle détient également une nomination à titre de professeure associée (status-only) au département d'informatique de l'Université de Toronto. Elle est membre de MLCommons, où elle a cofondé MLPerf Storage, un outil de référence (benchmark) en libre accès pour le stockage des charges de travail liées à l'apprentissage automatique (ML). Ses recherches portent sur les systèmes de stockage et la gestion des données, avec un accent particulier sur les charges de travail en ML, en science des données et en edge computing.

Elle a obtenu son doctorat en informatique à l'Université de Sydney sous la direction du professeur Willy Zwaenepoel. Auparavant, elle a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise en informatique à l'EPFL, en Suisse. Oana a remporté le prix CORE John Makepeace Bennet 2021 pour la meilleure thèse en informatique en Australie et en Nouvelle-Zélande, une mention honorable pour le prix de thèse de doctorat ACM SIGOPS Dennis M. Ritchie 2021, ainsi que les prix du Best Paper Awards lors de la conférence technique annuelle USENIX (USENIX ATC) 2019 et du symposium ACM/IEEE sur le Edge Computing (SEC) 2024. Avant de se joindre à McGill, elle a travaillé pour Nutanix, ABB Research et HP Vertica.

Jean-François Godbout est professeur au département de science politique de l'Université de Montréal et membre académique associé à Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle. Ses recherches portent principalement sur les sciences sociales computationnelles, la sécurité de l'IA et l'impact de l'IA générative sur la société. Il est actuellement directeur du programme de premier cycle en analyse des données en sciences humaines à l'Université de Montréal et chercheur à IVADO.

Natasha Jaques est professeure adjointe en informatique et en génie à l'Université de Washington, ainsi que chercheuse scientifique principale chez Google DeepMind. Ses recherches portent sur l'apprentissage par renforcement social dans le cadre des interactions multi-agents et humain-IA. 

Au cours de son doctorat au MIT, elle a mis au point des techniques fondamentales pour l'entraînement de modèles de langage par l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF). Dans le domaine multi-agent, elle a développé des méthodes visant à améliorer la coordination par l'influence sociale et la conception d'environnements non supervisés. Les travaux de Natasha ont reçu plusieurs distinctions, notamment le prix de la meilleure démonstration à NeurIPS, une mention honorable pour le meilleur article à ICML, ainsi que le prix de la thèse de doctorat exceptionnelle de l'Association for the Advancement of Affective Computing. 

Ses recherches ont été citées, entre autres, dans Science Magazine, MIT Technology Review, Quartz, IEEE Spectrum, Boston Magazine, ainsi que sur les chaînes NBC et CBC. Natasha a obtenu sa maîtrise à l'Université de la Colombie-Britannique, ses diplômes de premier cycle en informatique et en psychologie à l'Université de Regina, et a été chercheuse postdoctorale à l'UC Berkeley.

Hugo Larochelle est un chercheur pionnier en apprentissage profond, leader industriel et philanthrope.

Il a commencé son parcours académique auprès de deux des « Pères fondateurs » de l'intelligence artificielle : Yoshua Bengio, son directeur de thèse à l'Université de Montréal, et Geoffrey Hinton, son superviseur postdoctoral à l'Université de Toronto.

Au fil des ans, ses recherches ont mené à plusieurs découvertes majeures présentes dans les systèmes d'IA modernes. Ses travaux sur les auto-encodeurs débruiteurs (denoising autoencoders) ont identifié la reconstruction de données brutes à partir de versions corrompues comme un paradigme clé pour l'apprentissage de représentations abstraites utiles à partir de grandes quantités de données non étiquetées. Avec des modèles tels que l'estimateur de distribution autorégressif neuronal (neural autoregressive distribution estimator) et l'auto-encodeur masqué pour l'estimation de distribution (masked autoencoder distribution estimator), il a contribué à populariser la modélisation autorégressive avec des réseaux de neurones, un paradigme aujourd'hui omniprésent dans l'IA générative. Ses travaux sur l'apprentissage de nouvelles tâches sans données (Zero-Data Learning of New Tasks) ont introduit pour la première fois le concept aujourd'hui courant d'apprentissage zero-shot.

Il a ensuite transposé son expertise académique à l'industrie en cofondant la startup Whetlab, qui a été rachetée par Twitter en 2015. Après avoir travaillé chez Twitter Cortex, il a été recruté pour diriger le laboratoire de recherche en IA de Google à Montréal (Google Brain), maintenant intégré à Google DeepMind. Il est maintenant professeur associé à l'Université de Montréal et à l'Université McGill. Il a également développé une série de cours en ligne gratuits sur l’apprentissage automatique.

Père de quatre enfants, Hugo Larochelle et sa conjointe, Angèle St-Pierre, ont également fait de multiples dons à l'Université de Montréal, à l'Université de Sherbrooke (où il a été professeur) et l’Université Laval pour soutenir les étudiantes et étudiants et faire avancer la recherche, particulièrement dans le domaine de l'IA pour l’environnement. Il a également initié la conférence TechAide, qui mobilise la communauté technologique de Montréal pour amasser des fonds pour Centraide, soutenant ainsi la mission de l'organisme de bienfaisance de lutter contre la pauvreté et l'exclusion sociale.

Catherine Régis est professeure titulaire de droit à l'Université de Montréal (UdeM), membre académique associée à Mila et co-directrice du Programme de recherche de l’Institut canadien de la sécurité de l’IA (ICSIA) et directrice de l'innovation sociale et de la politique internationale chez IVADO. En plus de détenir une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle ainsi qu'une chaire de recherche du Canada en droit et politique de la santé, elle est associée principale de recherche au Forum intellectuel de l'Université de Cambridge. De 2021 à 2023, elle a été vice-présidente associée à la planification stratégique et à l'innovation numérique responsable de l'UdeM. 

Professeure Régis est très active sur la scène internationale. En 2022, elle a été nommée coprésidente du groupe de travail sur l'IA responsable du Partenariat mondial sur l'IA (GPAI), qui comprend 29 États membres (dont le Canada, la France, l'Allemagne, l'Inde, le Japon et les États-Unis) pour une période de deux ans. De 2020 à 2024, elle a dirigé le groupe de travail sur l'innovation numérique et l'IA responsables de l'Alliance U7+, qui comprend plus de 50 universités du monde entier. En 2022, elle a été sélectionnée comme boursière pour le programme de l'Institut des Nations unies pour la formation et la recherche (UNITAR) en diplomatie scientifique et, en 2024, elle est devenue membre du comité technique du programme de l'UNESCO sur l'IA et l'État de droit. 

Professeure Régis dispose d'une vaste expérience dans la conduite de missions de conseil et de formation, tant sur le territoire canadien qu'à l'international. Elle a été professeure invitée dans différents pays et a présenté ses travaux à des institutions telles que l'OCDE, l'Organisation mondiale de la santé, l'Institut des Nations unies pour la recherche sur le désarmement, l'Alan Turing Institute, la Cour suprême du Canada et le Forum des ministres d'Aspen ; dans plus de 20 universités du monde entier (par exemple, Cambridge, Costa Rica, Édimbourg, Georgetown, Osaka, Oxford, Sciences Po Paris, Sorbonne, Toronto) ; et lors de conférences de haut niveau, notamment le Sommet sur la sécurité de l'IA à Bletchley Park en 2023 et NeurIPS. Elle participe au développement de la diplomatie scientifique (qui vise à renforcer les compétences en matière de leadership et de communication afin de faire le pont entre la science et la diplomatie dans l'élaboration des politiques) aux niveaux national et international. Elle guide également les gouvernements, les organisations publiques et les organisations internationales (par exemple, les centres de santé universitaires, les médiateurs et les ministères de la santé ou de l'innovation, l'UNESCO, l'OMS, l'ONU) sur l'orientation politique et les projets d'IA responsable.

La plupart de ses travaux portent sur la meilleure façon de réglementer l'IA, tant au niveau national qu'international, et, plus généralement, sur l'élaboration d'approches responsables en matière de gouvernance de l'IA. Ses principaux objectifs sont les suivants : 1) veiller à ce que les considérations relatives aux droits de l'homme soient intégrées tout au long du cycle de vie de l'IA ; 2) aider les décideur·euse·s politiques à élaborer et à mettre en œuvre des stratégies normatives qui contribueront à la répartition équitable des avantages de l'IA entre les nations ; et 3) contribuer à la création des outils de réglementation et de gouvernance nécessaires à la conception et au déploiement responsables de l'IA dans des systèmes clés tels que les soins de santé et la justice.