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Entretien avec Doina Precup

Dans le cadre du sommet en Deep Learning Re-Work tenu dernièrement à Montréal, nous avons eu le privilège de rencontrer Doina Precup, professeure en science informatique à McGill, experte en Deep Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) et nouvelle directrice du laboratoire DeepMind à Montréal. Elle a généreusement répondu à nos questions en présence de Sylvie Gendreau des Cahiers de l’imaginaire.

Vous connaissez Demis Hassabis depuis les débuts de DeepMind, n’est-ce pas ?

Oui, je connais le fondateur de DeepMind depuis plusieurs années. C’est une entreprise qui est vraiment concentrée sur l’intelligence artificielle et sur l’apprentissage par renforcement.

Une compagnie très inspirante qui a beaucoup de succès notamment avec AlphaGo et le DQN appliqué au jeu Atari.

Je crois que ce succès a vraiment galvanisé la communauté scientifique ainsi que les entreprises. Il y a quelque chose de vraiment intéressant qui se passe dans cette recherche et qui montre que l’on peut aller encore plus loin.

Dans un article du Berkeley Artificial Intelligence Research Blog, il est expliqué que l’on peut pratiquement reformuler tout problème en apprentissage en profondeur avec une approche en apprentissage par renforcement. Votre domaine de recherche, l’apprentissage par renforcement, va être appelé à se développer dans les prochaines années. C’est peut-être l’une des raisons pour laquelle DeepMind a recruté le professeur Richard Sutton de l’Alberta, expert en la matière. C’est un domaine qui change la donne.

Dans la communauté de recherche, l’apprentissage par renforcement est peut-être le domaine dans lequel on va obtenir les plus grands gains dans les cinq prochaines années.

Il va y avoir un impact social à ces gains-là. DeepMind a dernièrement créé une communauté éthique. Va-t-il y avoir des ramifications à Montréal ?

DeepMind vient d’annoncer un effort dans cette direction avec la création d’un groupe de recherche sur l’éthique et sur l’impact social de l’intelligence artificielle. Il y a aussi des efforts qui sont déjà faits à Montréal en ce sens. Au début novembre, il y aura un forum sur l’IA responsable, organisé par l’université de Montréal et j’y serai panéliste. Il y aura beaucoup de gens de différentes orientations qui vont discuter de ce sujet. La communauté des sciences sociales, les économistes et les gens qui ont une expertise en éthique et droit doivent s’impliquer dans ce débat. À Montréal, on est bien placé pour répondre à ces questions-là, car la communauté se préoccupe beaucoup de l’impact humain et a de bonnes intentions. C’est dans un certain sens, le lieu parfait pour faire avancer les idées sur l’éthique et l’IA.

Vous avez parlé, dans votre présentation, de créer plus d’entreprises en IA au Québec. Pourriez-vous développer un peu plus sur ce sujet ?

Nous avons un merveilleux écosystème à Montréal avec de grandes entreprises en IA, de petites entreprises et des universités. Il y a aussi maintenant MILA, qui est un bel institut qui vient de se former. Donc, les parties de l’écosystème sont déjà toutes réunies. Or, on peut cultiver encore plus cet écosystème. C’est important d’avoir des entreprises québécoises qui comprennent bien le contexte social ainsi que le contexte économique. Ces entreprises doivent également avoir une vision qui va au-delà du Québec pour obtenir une présence plus générale dans le contexte global.

Comment attirer et retenir le talent en IA au Québec ?

Je crois que la présence d’organisations qui font de l’intelligence artificielle et de la recherche va attirer le talent. Les gens qui sont actuellement aux États-Unis et en Europe vont vouloir venir ici, parce qu’il y a beaucoup de possibilités pour faire avancer une carrière. Je crois que l’on a aussi besoin de beaucoup de positions de professeur à l’université. Nous avons beaucoup d’étudiants, mais nous en avons besoin d’encore plus pour soutenir l’écosystème. J’estime que pour le long terme, nous avons besoin de faire plus de programmes de training à l’université, pas seulement pour les étudiants diplômés. Par exemple, il y a, à McGill, beaucoup d’étudiants dans le programme de deuxième cycle qui veulent s’impliquer davantage et aller plus loin. Mais nous n’avons pas toujours les cours et les ressources pour les former.

Quelle est la responsabilité sociale des entreprises en IA qui pourraient faire perdre des emplois ?

Je crois que les entreprises doivent penser aux implications de leurs actions. Mais, de mon point de vue, on perdra peut-être certains emplois, mais on créera aussi beaucoup d’autres. Il faut penser à ce qui va être nouveau, ce qui va être excitant et tenter de créer des emplois plus créatifs. Des entreprises qui pensent à des solutions d’intelligence artificielle automatisée vont sûrement envisager d’autres façons de faire des choses qui seront peut-être plus intéressantes que ce qui se passe maintenant.

Nick Bostrom, dans Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies, explique qu’une entreprise qui aurait une avance trop importante en intelligence artificielle pourrait être un risque existentiel pour l’Humanité. Comment éviter un monopole en IA ?

Aujourd’hui, la communauté de l’apprentissage en profondeur est vraiment ouverte. Toutes les grandes entreprises publient les résultats de recherche et il y a beaucoup d’Open Software. On a fait une grande partie du progrès peut-être du fait qu’il y a beaucoup de programmes ouverts pour tout le monde. La communauté a une éthique de recherche qui est vraiment transparente. Je crois que ça va continuer dans cette direction et nous protéger du monopole.

Vous avez l’intention de créer un cours pour former les praticiens en IA. Pourriez-vous nous en parler davantage ?

Nous avons un projet de programme de maîtrise professionnelle qui sera initié par MILA et organisé dans les universités comme l’université de Montréal et l’université McGill. L’idée est de proposer des cours et des pratiques avec diverses entreprises pour que les étudiants soient impliqués dans les travaux d’entreprise afin de comprendre un peu mieux l’intelligence artificielle dans le domaine pratique. Nous avons déjà des cours de maîtrise dans cette direction, mais je crois que ça va se développer dans un programme un peu plus formel au cours des prochaines années.

Quelles sont les prochaines avancées en IA et comment l’université McGill participe-t-elle à cette recherche ?

J’estime que dans l’apprentissage par renforcement, il y a encore beaucoup de questions qui sont ouvertes, notamment sur le développement des représentations qui sont un peu plus abstraites. Nous sommes actuellement très bons avec des jeux, comme le jeu Atari, ou pour regarder des images et prendre des décisions. Mais c’est le premier niveau. Or, pour avoir une intelligence plus comparable aux humains, on a besoin de concepts, d’objets et de penser à la modélisation du monde physique à plusieurs niveaux. C’est un domaine vraiment ouvert que j’espère faire avancer. L’apprentissage en profondeur fonctionne maintenant avec beaucoup de données. Si nous avons beaucoup d’images, beaucoup de textes, cela fonctionne bien. Mais dans certains domaines d’application, comme la médecine, l’on n’a pas toujours beaucoup de données. Il y a souvent un certain nombre de patients qui ont une maladie et il ne peut pas y en avoir plus. Il y a des domaines qui sont plus développés en raison du nombre de données disponibles. Or, en développant de nouvelles techniques en apprentissage en profondeur, on va avoir des avancées, des percées, dans cette direction-là aussi.

Sur quels algorithmes travaillez-vous en apprentissage par renforcement ?

Il y a toujours plusieurs orientations de recherche. Mais celle qui me stimule le plus est l’abstraction temporelle. C’est l’idée de concevoir des bonnes actions et des modèles qui ont différentes résolutions temporelles et de les utiliser de manière efficace. C’est une question à laquelle j’ai commencé à réfléchir pendant mes recherches doctorale sous la direction de Richard Sutton. Mais durant la dernière année, avec mes étudiants à McGill, nous avons vraiment fait des progrès par rapport aux méthode qui peuvent concevoir l’expansion temporelle dont on a besoin. C’est un domaine que j’espère développer, car cela est vraiment prometteur.

Vous avez donc plusieurs échelles temporelles et un mécanisme d’attention qui permettrait de choisir les échelles temporelles les plus importantes pour le problème, c’est bien cela ?

C’est un peu comme un mécanisme d’attention, mais c’est différent parce que l’on fait surtout attention au but que le système doit avoir.

Yoshua Bengio, dans The Consciousness Prior, prend une entrée (input), comme des pixels, mais au lieu de penser à des pixels comme observation, l’algorithme va considérer cela comme un état et il va prendre une abstraction de cela avec beaucoup moins de dimensions (une conscience avec moins de dimensions). Le mécanisme d’attention sera appliqué à cette représentation. Pensez-vous l’utiliser pour l’apprentissage par renforcement?

Ça pourrait être applicable. Mais dans les systèmes d’apprentissage par renforcement, les données changent tout le temps, car les agents font des apprentissages. Donc, la distribution des données change tout le temps. Je ne sais pas si c’est vraiment robuste à ce type de changement. Si c’est le cas, alors on pourrait l’appliquer.

Nous remercions chaleureusement Doina Precup pour cet entretien.

Pour en savoir plus sur DeepMind : https://deepmind.com/

Sur le RLLAB de McGill : http://rl.cs.mcgill.ca/

Moteur économique de Montréal en IA

Moteur économique de Montréal en IA

Montreal.AI est une supergrappe de leaders en #IA appliquée relevant les plus grands défis. Nous transformons la recherche fondamentale en solutions commerciales, attirant investissements étrangers, organisations internationales et talents stratégiques.

Sous le parapluie de Montréal.AI, plusieurs entreprises sont structurées pour repousser les limites et orchestrer des avantages tangibles pour tout le monde :

  • Académie Montréal.AI
  • Cabinet conseil Montréal.AI
  • Institut Montréal.AI

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Sous le parapluie de Montréal.AI, plusieurs entreprises sont structurées pour repousser les limites et orchestrer des avantages tangibles pour tous : l’académie Montréal.AI, le cabinet conseil Montréal.AI, l’institut Montréal.AI et bien plus!

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Rencontre historique entre Geoffrey Hinton, Yan Lecun, Yoshua Bengio et Vincent Boucher

Rencontre historique entre Geoffrey Hinton, Yan Lecun, Yoshua Bengio et Vincent Boucher au ‘RE•WORK Deep Learning Summit’.

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Vincent Boucher : Le petit génie de l’intelligence artificielle

Vincent Boucher : Le petit génie de l’intelligence artificielle

Conférencier et fondateur de Montreal AI et de Quebec AI, Vincent Boucher s’est imposé en quelques années parmi les leaders québécois de référence en matière d’intelligence artificielle. Très actif au sein de l’écosystème tech, ce surdoué revient pour nous sur son parcours et la révolution de l’intelligence artificielle, un régal !

Agence spatiale canadienne, création de Montreal AI… tu as un parcours riche, tu peux-nous raconter ta trajectoire ?

Élevé en famille d’accueil dans des conditions grandement défavorables, j’ai décidé de prendre ma vie en main et de changer ma destinée par la connaissance… En autodidacte, j’ai acquis un savoir conséquent en mathématique, en physique et en chimie. Suite à cela, j’ai complété mon baccalauréat en physique en un temps record. J’ai également reçu les meilleures recommandations du politologue Vincent Lemieux, Prix du Québec, pour ma maîtrise en analyse des politiques gouvernementales. Lors de mon stage de maîtrise en génie aérospatial, j’ai aussi accompli un passage remarqué à l’Agence de spatiale canadienne.

Comment t’es-tu passionné par l’intelligence artificielle ?

C’est en étudiant les lois fondamentales de l’Univers dont la thermodynamique au cours de mon baccalauréat en physique que je me suis passionné par l’intelligence artificielle et la superintelligence pour faire évoluer l’humanité à un niveau sans précédent.

Comment fais-tu pour rester à la pointe ? Quels sont les secrets de ta veille ?

Je lis tout ce qui paraît dans le secteur et j’anticipe les avancées à partir des résultats existants. Arxiv est certainement une source fondamentale sur ce sujet.

Tu es à l’origine de deux initiatives : Montreal AI et de Quebec AI, souvent comparées à des « filières de talents supergrappes d’intelligence artificielle ». Tu peux nous en dire plus ?

Montréal est prête pour la 5e révolution industrielle! Le cœur de notre action est la recherche en intelligence artificielle appliquée et la robotique collaborative pour améliorer le potentiel humain. Montréal.AI veille sur Montréal et Québec.AI a la même vocation pour le reste du Québec.

Pour toi, quelles sont les grandes avancées réalisées récemment en matière d’IA ?

Naturellement, un moment tournant en IA est la victoire d’AlphaGo sur Lee Sedol. Ensuite, la capacité de communication des agents IA est aussi un moment crucial, tout comme leur capacité d’apprendre entre-eux et de comprendre des préférences des Hommes.

Certains textes sont à lire impérativement:

Multi-Agent Learning, Learning to Communicate

Learning to learn by gradient descent by gradient descent

A Deep Reinforcement Learning Chatbot

Learning from Human Preferences

Model Architecture Search through HyperNetworks

Quelles sont les applications potentielles de l’IA de demain ? As-tu des exemples ?

Des grandes avancées pour le traitement personnalisé des maladies et dans la sphère du génie génétique sont à prévoir. Il existe également une réelle possibilité de transcendance de l’Homme qui pourra sans doute mieux explorer l’Univers et y prendre toute sa place. L’automatisation entraînera de grands bouleversements dans le monde du travail, mais l’Homme pourra développer une autre vison de ses occupations notamment grâce à l’apport de l’IA par des implants neuronaux d’IA et autres mécanisme d’optimisation de notre potentiel.

La cinquième révolution industrielle sera le fruit de la combinaison de l’IA appliquée combinée à Blockchain, à la robotique, à l’imprimerie 3D, à la réalité virtuelle et augmentée, aux données de masse qui favorisera une nouvelle classe d’agents autonomes et performants. Un résumé ici.

**Nous avons entendu Elon Musk cet été lever les questions d’éthique posées par l’IA. Que penses-tu du sujet ? **

Je crois que les machines seront bientôt très intelligentes. Nick Bostrom pose des questions qui méritent réflexion sur notre relation avec cette nouvelle forme d’intelligence.

Et enfin, quels conseils-tu as un néophyte qui souhaite suivre ton chemin ?

Le cours Coursera de Machine Learning Andrew Ng est un excellent début pour les fondamentaux. Naturellement, notre groupe Facebook Montréal.AI se fait un devoir de diffuser l’ensemble de l’information à savoir en intelligence artificielle. Et notre Montréal.AI Academy aura pour mission de démocratiser l’intelligence artificielle pour tous. C’est donc à suivre !

Envie de découvrir l’univers de l’intelligence artificielle ? Lance-toi dans le parcours de formation intelligence artificielle conçu par Vincent Boucher. Deep Learning, Google, Unity, transhumaniste… lève le voile sur un univers passionnant !

Source : Kokoroe // Articles // Technologie // Intelligence artificielle : https://www.kokoroe.fr/list/inteligence-artificielle/article/vincent-boucher-le-petit-genie-de-l-intelligence-artificielle-919

Vincent Boucher : Le petit génie de l’intelligence artificielle

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Le Magazine Maintenance parle d’IA

Le Magazine Maintenance parle d’IA 😊

Ce numéro du magazine Maintenance est résolument tourné vers l’avenir et l’innovation. Tout d’abord, Vincent Boucher, leader québécois en intelligence artificielle, nous fait découvrir des facettes particulièrement intéressantes pour les gestionnaires immobiliers.” — L’équipe du magazine Maintenance

Excellent article par Yasmina Jamaï dans le Magazine Maintenance volume 7 – numéro 3 publié le 10 septembre 2017

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Le plus important groupe Facebook en intelligence artificielle au Québec

Le plus important groupe Facebook en intelligence artificielle au Québec !

Exaltant les découvertes qui animent l’AI d’aujourd’hui, nous vous invitons à rejoindre notre groupe Montreal.AI sur Facebook : https://www.facebook.com/groups/MontrealAI/

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Montréal et l’intelligence artificielle (AI) : un duo gagnant

Montréal et l’intelligence artificielle (AI) : un duo gagnant

La victoire d’AlphaGo (DeepMind) sur Lee Sedol a marqué un tournant dans l’histoire de l’évolution de l’intelligence artificielle. Pour la première fois, la machine gagnait au jeu de go contre un champion mondial. L’apprentissage en profondeur (le Deep Learning), branche de l’intelligence artificielle, permet dorénavant d’espérer des nouveaux développements d’une machine super intelligente au service de l’humanité.

L’apprentissage en profondeur, l’apprentissage par renforcement (Deep Reinforcement Learning), la science des données (Big Data) et l’apprentissage automatique (Machine Learning) changent considérablement la donne.

Il est important de rappeler que Montréal est une ville importante en Deep Learning. Un de ses pères fondateurs, Yoshua Bengio (avec Geoffrey Hinton de l’université de Toronto), est professeur de la discipline à l’Université de Montréal. Celle-ci accueille aussi une école d’été reconnue en la matière et très courue. L’Institut de valorisation des données (Big Data) et le RLLAB de l’Université McGill font également la renommée de la métropole. Montréal est ainsi une ville championne en apprentissage en profondeur.

Pour que Montréal ne perde pas les cerveaux dans ce champ d’activité, Élément AI a dernièrement été créé pour aider les compagnies à intégrer l’intelligence artificielle et agit aussi comme incubateur pour les entreprises. Eric Schmidt, qui est à la tête de Google, a même félicité Élement AI pour cette initiative.

Tout récemment, Google a investi 4,5 millions pour créer ici un nouveau laboratoire de recherche en intelligence artificielle. La création de ce groupe solidifie encore plus la position de Montréal sur la scène internationale. Ce laboratoire sera dirigé par Hugo Larochelle, un ancien de Twitter et expert en Deep Learning. Sa création pourrait créer «un exode des cerveaux inversé» selon Monsieur Bengio. Shibl Mourad, de Google Montréal, explique que l’entreprise espère en effet participer à cet effort visant à faire de Montréal un « super-pôle » de l’intelligence artificielle. Même Microsoft mise maintenant sur Montréal.

Naturellement face à la progression de l’IA, des questions éthiques ont été rapidement soulevées. Le professeur Bengio a dressé un tableau plutôt optimiste de la situation. Cela dit, Elon Musk et Bill Gates ont néanmoins lancé OpenAi, un organisme qui a pour objectif de démocratiser l’IA pour que l’intelligence intelligence artificielle soit toujours garante du progrès social. Le physicien Stephen Hawking a de son côté émis des doutes sur la sécurité en IA.

L’apprentissage en profondeur permet donc d’espérer des percées scientifiques sans égal dans le monde médical et pharmaceutique ainsi que dans toutes les autres disciplines. On peut même envisager des nouvelles avenues pour traiter le cancer. L’apprentissage par renforcement permet également des avancées spectaculaires en robotique. Les robots apprennent maintenant par essais-erreurs et se codent eux-mêmes sans assistance.

Il existe des plateformes open source sur le sujet comme Udacity, TensorFlow, les cours de Berkeley, des lectures qui expliquent le Deep Learning par les professeurs Sutton et Bengio. On peut aussi se référer au blogue de Christopher Olah pour en apprendre un peu plus. Un résumé pertinent des lectures en Deep Learning se retrouve également sur GitHub.

Au début du mois de décembre, une important événement a eu lieu, le NIPS qui a réuni la profession et a fait état des progrès réalisés et de ce qui est maintenant à savoir. L’intelligence artificielle va complètement bouleverser le marché du travail et la discipline est appelée à changer le monde durablement. Une véritable révolution est déjà commencée. Des avancées en IA sont à prévoir et à discuter.

Andrew Ng, chef de Baidu et fondateur de Coursera (qui offre des MOOC de grande qualité) a récemment publié dans le Harvard Business Review un article sur l’importance pour les entreprises de se préparer dés maintenant à intégrer l’intelligence artificielle en leur sein. Plus une entreprise a des données, plus elle a intérêt à se familiariser avec la discipline rapidement.

«Selon une estimation d’IBM, en 2016, les échanges de données sur Internet devraient dépasser le zettaoctet.(…) Cette affolante marée de données représente toutefois pour les entreprises une mine exceptionnelle d’informations stratégiques, à condition qu’elles sachent les extraire et les exploiter, souvent en temps réel», rappelle l’École Polytechnique de Montréal.

Nous avons une véritable opportunité de créer un nouveau Plan Nerd pour que la métropole soit une plaque tournante incontournable dans le domaine. Le Québec a une chance réelle de jouer un rôle majeur dans le secteur de demain. Nous avons un vrai Brain Power.

Il y a aussi une réflexion importante à entamer sur les bouleversements considérables que cela va engendrer sur le marché du travail. Dans certains pays d’Europe, on va jusqu’à parler de la fiscalité des robots. Le professeur Bengio s’interroge également sur le risque d’inéqualités. Un point de non-retour a peut-être été franchi.

Et vous, comment percevez-vous l’intelligence artificielle ?

Stéphanie Tessier

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OpenAI Gym

OpenAI Gym | “Ant-v1” : Faire marcher une créature à quatre pattes le plus vite possible

Nos agents AI surhumains actuels peuvent percevoir, apprendre de l’expérience, simuler notre monde et orchestrer des méta-solutions (AI forte).

La référence internationale est l’OpenAI Gym.

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