Le 26 juin 2024, près de 90 participant·e·s du programme AI4GoodLab, qui vise à accroître l’inclusivité de l'enseignement de l'IA, ont présenté à Mila les 17 prototypes d'apprentissage automatique élaborés en trois semaines grâce aux connaissances acquises dans le cadre du programme et utilisant la technologie pour résoudre des enjeux sociétaux.
Les présentations (Demo Day) ont été le point culminant de sept semaines de travail acharné de la part de femmes et de participant·e·s issu·e·s de la diversité de genres provenant de tout le Canada.
Cette année, le Lab a adopté un nouveau format avec trois cohortes en personne à Montréal, Toronto et Edmonton, et une cohorte entièrement virtuelle pour maintenir l'accessibilité du programme. Ce modèle a permis de varier légèrement la programmation au sein de chaque cohorte afin de faire appel à des experts régionaux sur des questions telles que le changement climatique et la durabilité ou encore l'IA générative.
Au-delà des conférences sur l'apprentissage automatique, les participant·e·s ont également assisté à des présentations et à des ateliers présentant des applications réelles de l'IA pour le bien social et ont mis leurs connaissances en pratique sur des sujets tels que l'éthique dans l'IA, la durabilité, la robotique, la créativité et l'esprit d'entreprise. Cette année, le Lab a aussi organisé une session sur la préparation d'un entretien technique, animée par deux de ses mentors issus de DeepMind.
Réunissant 17 assistant·e·s d'enseignement, 6 conférencier·e·s et plus de 40 intervenant·e·s invité·e·s, dont plusieurs alumni du AI4Good Lab, 18 mentors et 2 sponsors qui ont soutenu la cohorte de futurs leaders de cette année, l'édition 2024 du AI4GoodLab a aidé les participant·e·s à réseauter et à démarrer des projets mettant l'IA au service du bien commun.
Les participant·e·s ont présenté des idées à leurs pairs afin d’identifier des enjeux sociaux avant de travailler en équipe pour élaborer des solutions. Elles et ils ont développé des prototypes d'IA conçus pour prédire les incendies de forêt, réduire les disparités dans le diagnostic des maladies de la peau et des cancers chez les personnes à peau foncée et aider à lutter contre les carences nutritionnelles liées aux menstruations, entre autres.
"Le Lab est axé sur la collaboration, le travail d'équipe et la curiosité. Les équipes se sont réunies pour créer un environnement où elles pouvaient s'épanouir, où elles ne ressentaient pas la pression des notes ou de la compétition", a déclaré Jennifer Addison, Gestionnaire de projets, AI4Good Lab, Politiques publiques et inclusion à Mila.
"C'est quelque chose de nouveau, en partie dû au fait que le programme s’est véritablement construit autour des besoins des participant·e·s et fondé sur les commentaires des alumni que nous prenons à cœur. J'en suis vraiment fière et reconnaissante", a-t-elle conclu.
Voici la liste des équipes qui ont été sélectionnées pour un Accelerator Award lors de la journée de présentation:
Edmonton - Équipe 2 : SightMap.ai
SightMap.ai est un assistant basé sur l’IA pour aider les personnes malvoyantes à comprendre et à naviguer dans leur environnement.
Toronto - Équipe 1 : Bridg.AI
Bridg.AI prévient les retards de diagnostic pour l'endométriose et le syndrome des ovaires polykystiques en informant les femmes des tests diagnostiques les plus efficaces en fonction de leurs symptômes. Bridg.ai comble le fossé entre les professionnels de la santé et les patients.
Montréal - Équipe 4 : unbIAsed.RX
unbIAsed.RX est une plateforme alimentée par l'IA pour l'information sur les médicaments et les alertes d'effets indésirables en fonction du sexe, favorisant une meilleure prise de conscience des disparités pharmaceutiques, des pratiques de recherche équitables et une plus grande sécurité des médicaments.
Cohorte virtuelle - Équipe 2 : PANDO
PANDO : votre gardien communautaire dévoué, conçu pour prévoir et prévenir les catastrophes liées à la foule.
