11 Sep 2020

Plus de 1000 participants à cette édition virtuelle du Symposium IA de Montréal (MAIS) 2020

Brigitte Tousignant, Mila

Avec plus de 1000 participants, le Symposium IA Montréal (MAIS) a conclu sa journée de conférence virtuelle avec grand succès. L’événement, qui réunit l’industrie et le monde universitaire, a présenté des affiches sur des applications de l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique et d’autres approches connexes sur un large éventail de sujets : outils de prévision médicale, l’inspection robotique automatisée, le changement climatique, l’éthique de l’IA et plus encore.

Voici un aperçu du travail des membres de Mila sur les questions particulièrement concernées par le changement climatique et la durabilité, ainsi qu’un résumé du panel sur l’éthique, l’équité et les préjugés en matière d’IA.

L’IA pour le changement climatique, la conservation et la durabilité

Marta Skreta, stagiaire à Mila dans le programme IA pour l’humanité, Sasha Luccioni, chercheuse postdoctorale, et David Rolnick, professeur adjoint à l’Université McGill, ont fait équipe avec André-Philippe Drapeau Picard et Maxim Larrivée de l’Insectarium de Montréal pour améliorer la classification des images de papillons à l’aide de caractéristiques spatiotemporelles.

« Nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour automatiser le classement des images de papillons, mais c’est encore une tâche difficile », explique Marta. C’est pourquoi le fait de déterminer où et quand une image de papillon a été prise pourrait potentiellement améliorer le classement. L’équipe a formé deux modèles d’encodeurs : un qui prédit l’espèce à partir de l’image et un autre qui prédit l’espèce à partir des caractéristiques spatiotemporelles. Leurs résultats ont permis d’améliorer la classification des images jusqu’à 5 % par rapport à l’utilisation des images seules.

Visualisez l’affiche ici.

Théo Guénais, qui a rejoint Mila en mai dernier, ainsi que ses collègues de l’École CentraleSupélec, du Centre de recherche opérationnelle du MIT et de la Sloan School of Management, ont présenté Hurricast, qui adapte les modèles Deep Sequence to Sequence pour la prévision des ouragans. Leur objectif est de prévoir les trajectoires des cyclones tropicaux et de prévoir leur intensité afin de protéger les personnes et les propriétés le plus efficacement possible.

Leurs résultats étaient prometteurs, démontrant que les modèles modernes récurrents tels que le Transformer ou le GRU peuvent exploiter avec succès les données tabulaires et de vision pour prévoir les ouragans.

Visualisez l’affiche ici.

Pour une liste complète des présentations d’affiches, visitez la page web du programme scientifique du MAIS.

Éthique, équité et préjugés en matière d’IA

Lors du panel modéré par Abhishek Gupta, fondateur de l’Institut d’éthique en IA de Montréal, on a longuement discuté de la manière de construire et d’utiliser l’IA de manière responsable. L’une des solutions potentielles proposées par la panéliste Irina Rish est de mettre en œuvre davantage d’efforts interdisciplinaires pour construire une IA éthique. En d’autres termes, il s’agit d’associer des éthiciens et des philosophes au développement de projets d’IA. « Il est difficile de faire peser toute la responsabilité sur les chercheurs en IA, car ils ont besoin d’experts dans d’autres domaines, comme l’éthique et le droit. Nous, les intellos de l’IA, ne sommes peut-être pas capables de le faire seuls », a expliqué la professeure Rish.

Natalie Schluter, chercheuse senior chez Google Brain, a déclaré : « Je n’ai pas de bonnes idées sur les dynamiques éthiques et les conséquences sociales comme beaucoup d’autres dans mon domaine et c’est un problème ». Heureusement, des efforts pour répondre à ce besoin sont déjà en cours chez Mila et d’autres instituts de recherche à travers le monde.

En 2018, l’Université de Montréal a dévoilé la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle, dont le but est de susciter un débat public dans l’optique d’un développement éthique, progressif et inclusif de l’IA.

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