Dans un nouvel article, David Rolnick et ses collègues affirment que la recherche en IA axée sur les problèmes contribuera à accroître l'efficacité à long terme de l'IA.
Le programme Boussole des politiques en IA est conçu pour fournir aux professionnel·le·s travaillant dans le domaine de la politique une compréhension fondamentale de la technologie de l'IA.
Étudier à Mila, c'est rejoindre une communauté dynamique dans l'un des principaux instituts de recherche en IA au monde.
Mila est l’un des plus grands instituts de recherche académiques dédiés à l’apprentissage profond (deep learning). Depuis des années, les professeur·e·s et étudiant·e·s de Mila repoussent les limites de la recherche en intelligence artificielle (IA) au Canada et dans le monde.
En tant qu’institut de recherche de pointe, Mila collabore avec des universités, des partenaires industriels, des organisations internationales et des gouvernements pour mettre l’IA au service de la société, tout en contribuant à la vitalité de l’écosystème technologique canadien.
En s’appuyant sur les compétences et connaissances de plus de 1200 chercheur·euse·s, Mila cherche à combler le fossé entre l'IA de pointe et l’intelligence humaine de manière responsable, notamment en ce qui concerne le raisonnement, la robustesse et d’autres capacités cognitives encore absentes de l’IA.
À Mila, des spécialistes de renommée mondiale mènent des projets novateurs sur les aspects fondamentaux de l'apprentissage automatique et sur de nombreux algorithmes innovants. Chaque année, des centaines d’articles scientifiques validés par les pairs sont présentés aux conférences majeures de l’IA dont ICLR, ICML et NeurIPS.
Apprentissage profond
Apprentissage par renforcement
Causalité
Théorie de l'apprentissage automatique
Traitement du langage naturel
Optimisation
Généralisation hors-distribution
Apprentissage de représentations
Apprentissage multimodal
Mila a publié un grand nombre des articles précurseurs sur l'apprentissage profond, notamment sur le plongement lexical dans les modèles de langage neuronaux, les auto-encodeurs débruiteurs, les réseaux profonds avec des Unités Linéaires Rectifiées (ReLUs) plutôt que des fonctions sigmoïdes ou des tangentes hyperboliques (tanh), l'auto-attention et la révolution de la traduction automatique et du traitement du langage naturel qui en résulte, les réseaux antagonistes génératifs (GANs), etc. Mila est également responsable d'un manuel populaire sur l'apprentissage profond (MIT Press, 2016) et a co-créé la Conférence internationale sur les apprentissages des représentations (ICLR).
L'institut a été le berceau du développement de l'apprentissage par renforcement profond et des fondements théoriques de l'apprentissage profond, y compris les raisons de son fonctionnement, les méthodes d'optimisation et d'analyse, les principes de généralisation, le traitement des données intra- et hors distribution, la causalité, et les méthodes génératives et probabilistes.
Mila a développé une expertise à l'intersection des neurosciences théoriques et de l'apprentissage profond (NeuroAI), ainsi que dans de nombreux domaines de l'apprentissage automatique appliqué qui se concentrent sur l'IA pour le bien commun. La vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique, ainsi que les applications dans le domaine des soins de santé, telles que l'imagerie médicale et la découverte de médicaments, ont été au cœur de ses préoccupations. Il en va de même pour l'environnement, puisque Mila a cofondé l'organisation Climate Change AI. En outre, Mila a choisi de se concentrer sur l’IA pour la science pour soutenir la modélisation et la découverte en physique, en chimie et en biologie, et travaille activement dans le domaine des sciences sociales - en luttant contre l'exploitation sexuelle et l'esclavage moderne, tout en contribuant aux aspects juridiques et philosophiques d'une IA responsable et sécuritaire.