Joelle Pineau
La nomination
- Spécialiste-conseil
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Apprentissage automatique, apprentissage biologique
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Joelle Pineau est spécialiste-conseil du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila. Elle est professeure agrégée à l’École d’informatique de l’Université McGill, où elle codirige le Laboratoire sur le raisonnement et l’apprentissage. Elle dirige également le laboratoire de recherche en IA de Facebook à Montréal, au Canada.
Ses recherches portent sur le développement de nouveaux modèles et algorithmes pour la planification et l’apprentissage dans des domaines complexes partiellement observables. De plus, elle travaille à l’application de ces algorithmes à des problèmes complexes dans les domaines de la robotique, des soins de santé, des jeux et des agents conversationnels. Membre du comité de rédaction du Journal of Artificial Intelligence Research et du Journal of Machine Learning Research, Joelle Pineau est actuellement présidente de l’International Machine Learning Society.
Prix
- Prix du Gouverneur général pour l’innovation, 2019
- Bourse commémorative E.W.R. Steacie, CRSNG, 2018
- Facebook Research Award, 2017
- Membre du Collège de nouveaux chercheurs et créateurs en art et en science, Société royale du Canada, 2016
- Boursière William Dawson, Université McGill, 2015
Publications Pertinentes
- Henderson, P., Islam, R., Bachman, P., Pineau, J., Precup, D., Meger, D. (2018). « Deep reinforcement learning that matters », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1).
- Serban, I., Sordoni, A., Lowe, R., Charlin, L., Pineau, J., Courville, A., Bengio, Y. (2017). « A hierarchical latent variable encoder-decoder model for generating dialogues », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 31(1).
- Serban, I., Sordoni, A., Bengio, Y., Courville, A., Pineau, J. (2016).« Building end-to-end dialogue systems using generative hierarchical neural network models », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 30(1).
- Liu, C. W., Lowe, R., Serban, I. V., Noseworthy, M., Charlin, L., Pineau, J. (2016). « How NOT to evaluate your dialogue system: An empirical study of unsupervised evaluation metrics for dialogue response generation », Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), p. 2122-2132.
- Pineau, J., Gordon, G., Thrun, S. (2003). « Point-based value iteration: An anytime algorithm for POMDPs », IJCAI, 3:1025-1032.
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