À la lumière des défis que la COVID-19 représente pour notre société, Mila offre son expertise en apprentissage automatique à la communauté scientifique, conjointement avec ses partenaires issus de différentes disciplines, afin de contribuer à la création de nouvelles solutions potentielles.
L’objectif principal du groupe de travail en IA de Mila est de créer une équipe interdisciplinaire de chercheurs en apprentissage automatique, en bio-informatique, en immunologie, en virologie et en conception de vaccins pour créer des outils à code ouvert, basés sur les données, qui pourraient être déployés dans le cadre des épidémies actuelles et futures.
« La crise de la COVID-19 nous offre une motivation profonde à agir de manière solidaire et à travailler ensemble pour le bien commun, en collaborant avec l’unique objectif de sauver autant de vies que possible, explique Yoshua Bengio, directeur scientifique de Mila. Souvenons-nous de cet esprit de collaboration quand, espérons-le, nous retrouverons une vie plus normale. Cet esprit, c’est aussi celui de la science, où l’accent est mis sur la joie de comprendre, de partager et de découvrir ensemble des solutions. »
De nombreux chercheurs et partenaires de notre réseau ont manifesté leur intérêt à participer à des projets de lutte contre la COVID-19. Dans un effort de concertation et de coordination, ils ont identifié au moins 5 axes de recherche principaux dans lesquels ils progressent déjà :
Dépistage pair à pair de la COVID-19 basé sur l’IA
L'objectif de ce projet dirigé par Yoshua Bengio est de rendre le confinement plus efficace en étant sélectif, c'est-à-dire en permettant aux personnes à faible risque d'être soumises à moins de contraintes tout en exerçant une pression d'isolement plus forte sur les personnes à haut risque de contagion. Le projet avance à plein régime avec la participation d'une vingtaine de personnes pour développer une application de traçage pour le Canada et le Québec, avec un volet ML pour prédire la probabilité d'une personne d'être atteinte de la maladie en fonction des antécédents de contact et des informations médicales. Le projet est fortement axé sur la protection de la vie privée (visant à la communication entre pairs afin d'éviter un dépôt central des mouvements des personnes) et s'appuie sur les efforts mondiaux en matière de logiciels libres pour développer les éléments de base nécessaires.
Profilage omiques des mécanismes de progression de la COVID-19
Guy Wolf (UdeM) et Irina Rish (UdeM), professeurs à Mila, dirigent ce projet qui s’appuie sur des outils d’analyse de données pour fournir une compréhension mécaniste de la progression du virus COVID-19 afin d’évaluer le risque de profils médicaux et de patients donnés, ainsi que pour aider à identifier les cibles de liaison pour les agents antiviraux et les vaccins potentiels. Les chercheurs recherchent des données protéomiques et transcriptomiques ainsi que des méta-informations qui leur permettront d’évaluer l’impact de l’âge, du sexe et d’autres facteurs biomédicaux sur l’interaction hôte pathogène et la gravité de la COVID-19. Un exemple de question de recherche active consiste à comprendre la résilience apparente des jeunes enfants à une infection grave, ce qui est quelque peu atypique pour de telles épidémies.
Apprentissage profond avec peu de données pour mieux modéliser la biologie émergente
Projet dirigé par Sébastien Giguère de InVivo AI. L’épidémie de COVID-19 nous rappelle le peu de connaissances que nous avons de la biologie émergente. De nouveaux algorithmes d’apprentissage sont nécessaires pour ces types d’environnements où les données se font rares. Lancée en 2018, InVivo AI développe de nouveaux algorithmes capables d’apprendre à partir d’ensembles de données petits et bruités. À la lumière de l’épidémie de COVID-19, la start-up exploite sa plateforme pour apprendre des modèles des voies de signalisation du système immunitaire afin de mieux prédire la réponse immunitaire. L’équipe travaille sur la modélisation du clivage protéasomal, le transporteur associé à la présentation d’antigènes (TAP, « transporter associated with antigen processing »), la liaison du CMH (complexe majeur d’histocompatibilité) aux antigènes, les cellules présentatrices de l’antigène et la reconnaissance des complexes CMH-antigène par les lymphocytes T et B, dans le but d’identifier les régions immunogènes des virus.
L’apprentissage machine pour la découverte thérapeutique
Les équipes de Yoshua Bengio (UdeM), de Jian Tang (HEC Montréal) et de l’étudiant-chercheur Maksym Korablyov (UdeM), ont développé un système d’apprentissage par renforcement profond qui permet d’évaluer rapidement des milliards de molécules candidates. Cette approche permet de modifier progressivement la structure moléculaire en ajoutant ou en retirant des éléments constitutifs afin de découvrir de nouvelles structures moléculaires capables de se lier à une protéine cible. L’équipe Mila recherche des collaborateurs spécialisés dans l’apprentissage par renforcement profond et dans la découverte de médicaments pour contribuer à ce projet.
Cartographie de l’écosystème IA + COVID-19
Sasha Luccioni (UdeM), chercheuse postdoctorale à Mila, travaille avec des chercheurs de UN Global Pulse pour recenser le corpus de recherche actuel sur l’utilisation de l’IA pour contrer la pandémie de COVID-19. L’article, qui sera publié le 23 mars, couvre les nombreuses facettes de la crise, incluant la modélisation moléculaire, l’épidémiologie et le diagnostic, afin d’identifier les façons les plus efficaces d’utiliser l’IA ainsi que les approches qui sont explorées.
Utiliser l'IA pour répondre aux questions relatives à la COVID-19
Mila s'est associée à Dialogue et Nuance Communications pour créer un système de réponse aux questions basé sur l'IA afin de réduire la demande des lignes d'assistance du gouvernement et du personnel du ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec. Le projet consiste à créer un agent conversationnel, (d'abord écrit, puis parlé) capable de répondre aux questions en utilisant les informations trouvées sur le site Internet Quebec.ca, qui est mis à jour régulièrement. Cliquez ici pour participer à la formation de l'agent (chatbot).
Exploration de données sur les Tweets liés à la COVID-19
Dirigé par Reihaneh Rabbany (McGill), professeure à Mila, ce projet de recherche vise à analyser les mentions de la COVID-19 sur Twitter, dans le but de découvrir les tendances temporelles et spatiales, de même que les mentions et les mots-clés communs liés aux phénomènes entourant la pandémie mondiale.
« Il s’agit d’une situation exceptionnelle qui nécessite des moyens exceptionnels, et l’IA peut grandement contribuer aux nombreux efforts déployés pour atténuer cette crise, a déclaré Valérie Pisano, présidente et directrice générale de Mila. Les ressources de Mila seront mises à disposition pour soutenir cet effort mené par des chercheurs, des entreprises en démarrage et des organisations ici au Québec et dans le monde ».
Parmi les partenaires de Mila qui contribuent à cet effort, Element AI partage l’accès à ses ressources informatiques (GPU, CPU, stockage) pour faciliter et accélérer les recherches et les investigations en cours menées par Mila et InVivo AI.
Bien que plusieurs chercheurs ont déjà manifesté leur intérêt et ont commencé à s’impliquer dans les projets, nous recherchons toujours des collaborateurs dans tous les domaines de l’informatique et des sciences de la santé pour renforcer ces projets. Pour vous joindre à cet effort, nous vous encourageons à nous contacter via ce formulaire.
Les chercheurs qui travaillent sur un projet impliquant COVID-19 et qui souhaiteraient obtenir le soutien de la communauté IA sont également invités à nous contacter en utilisant la même adresse électronique.
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Contact Médias
Vincent Martineau
Chef, Communications et relations médias
+1 (514) 914-5757
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À propos de Mila
Fondé en 1993 par le professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal, Mila rassemble des chercheurs spécialisés dans le domaine de l’apprentissage profond et par renforcement. Depuis 2017, Mila est le fruit d’une collaboration entre l’Université de Montréal et l’Université McGill, en lien étroit avec Polytechnique Montréal et HEC Montréal. Mila crée un espace unique d’innovation en intelligence artificielle et de transfert de technologies qui mettra à profit les interactions avec l’industrie et suscitera l’émergence de start-ups tout en intégrant les impacts sociaux des technologies dans ses projets. https://mila.quebec/
À propos d’InVivo AI
Fondée en 2018, InVivo AI développe de nouvelles méthodes pour la conception computationnelle de médicaments. En collaboration avec des partenaires industriels et universitaires, InVivo AI exploite ses technologies pour concevoir des molécules thérapeutiques, lesquelles devraient répondre à des critères clés, ce qui permet une itération rapide et à plus faible coût vers de nouveaux candidats thérapeutiques. https://www.invivoai.com/
À propos d’Element AI
Element AI est un développeur mondial de logiciels d’IA qui aident les personnes et les machines à travailler plus intelligemment, ensemble. Fondée en 2016 par des entrepreneurs en série, dont JF Gagné et le lauréat du prix A.M.Turing, Yoshua Bengio, PhD, Element AI transforme la recherche de pointe et l’expertise industrielle en solutions logicielles qui apprennent et s’améliorent de façon exponentielle. Element AI maintient un lien étroit avec le monde universitaire par le biais de collaborations de recherche et prend une position de leader dans l’élaboration de politiques concernant l’impact de la technologie sur la société. https://www.elementai.com
