Mila est principalement un centre de recherche sur l'apprentissage automatique, axé sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement.
À Mila, nous cherchons toujours à repousser les limites de la recherche de pointe. Notre institut est surtout connu pour ses contributions aux principes fondamentaux de l'apprentissage profond. De fait, Mila est à l’origine de plusieurs des premiers articles sur le sujet, tels que :
- l’incorporation de vecteurs de mots dans les réseaux de neurones;
- les auto-encodeurs débruitants;
- les réseaux profonds utilisant la ReLU au lieu des fonctions tanh ou sigmoïde;
- les mécanismes d’attention et la révolution de la traduction automatique et du traitement du langage naturel (NLP) qui s’ensuivit;
- les réseaux antagonistes génératifs (GANs),
- etc.
Mila a également publié le très populaire manuel sur l’apprentissage profond (MIT Press 2016) et cofondé la International Conference on Learning Representations (ICLR).
Mila a été un terreau fertile pour le développement de l’apprentissage par renforcement profond et l'élaboration des fondements théoriques de l’apprentissage profond (mécanismes, méthodes d'optimisation et analyse, généralisation, distribution à l’intérieur et à l’extérieur de la distribution des données, causalité, méthodes génératives et probabilistes). L’institut a bâti une masse critique d’expertise à l’intersection des neurosciences théoriques et de l’apprentissage profond (Neuro-AI), plus récemment, en portant son attention sur le traitement conscient de haut niveau pour aider l'apprentissage profond à passer de sa compétence actuelle de système 1 (connaissance intuitive) à une compétence conjointe des systèmes de niveaux 1 et 2 (connaissance verbalisable, raisonnement, généralisation systématique).
Mila a également développé une expertise dans de nombreux domaines d'application de l'apprentissage automatique (avec un accent sur l'IA pour le bien commun); des domaines traditionnels comme la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel et la robotique aux applications dans les domaines des soins de santé (par exemple, l’imagerie médicale et la découverte de médicaments), de l’environnement (Mila a cofondé l’organisation Climate Change AI), de l’IA au service de la science (pour aider à la modélisation et à la découverte en physique, chimie, biologie, etc.) et des sciences sociales (lutte contre l'exploitation sexuelle, contribution aux aspects juridiques et philosophiques de l'IA responsable, notamment par le biais de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'IA).
Pour en savoir plus, consultez la page Expertise fondamentale.
