Par: Krista Davidson
27 Mai, 2019
En conversation : Le rôle du Canada dans l’avenir de l’intelligence artificielle
27 mai 2019
Nous avons demandé à trois titulaires d’une chaire en IA Canada-CIFAR de nous faire part de leurs réflexions sur l’avenir éventuel de l’IA, le leadership du Canada en IA, et les aspects positifs (et négatifs) de l’engouement pour l’IA.
Marzyeh Ghassemi est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et membre du corps professoral de l’Institut Vecteur. Alors qu’elle travaillait aux États-Unis, elle a été embauchée par l’Université de Toronto où elle est maintenant professeure au sein des départements d’informatique et de médecine.
Chris Pal est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et membre du corps professoral du Mila. Il est professeur agrégé à Polytechnique Montréal, professeur auxiliaire au département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, et chercheur principal chez Element AI.
Martha White est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et membre du corps professoral de l’Amii. Alors qu’elle travaillait aux États-Unis, elle a été embauchée par l’Université de l’Alberta où elle est maintenant professeure adjointe au sein du département d’informatique. De plus, elle est directrice du Laboratoire d’apprentissage par renforcement et d’intelligence artificielle de l’Université de l’Alberta.
Reach : Pourriez-vous décrire votre domaine de recherche et d’expertise?
Martha White : Je me penche sur l’apprentissage par renforcement qui est une forme d’apprentissage automatique. Ce domaine se fonde sur l’idée qu’un agent [logiciel] connaît peu de choses sur son monde et tente d’apprendre comment agir dans ce monde par tâtonnement. Je mets mon expertise particulière à profit en examinant comment l’agent peut créer une représentation ou des connaissances sur son environnement afin d’apprendre comment agir de façon plus intelligente.
Marzyeh Ghassemi : Je souhaite cerner les types de modèles qui pourraient bien fonctionner dans les soins de santé. Nous avons été témoins de grands progrès dans divers domaines d’application, comme la vision, la parole et le langage naturel, mais nous sommes toujours à la recherche de structures et de modèles efficaces en fonction des modes de production de données sur la santé. Je tente de mettre à profit le pouvoir des données d’observation dont nous disposons dans le système de santé, et d’exploiter l’apprentissage automatique et des méthodes d’inférence causales pour formuler des recommandations plus justes et adaptables en matière de santé.
Chris Pal : Je mène des recherches en intelligence artificielle depuis plus de vingt ans. Je me suis longtemps penché sur la vision artificielle qui a des applications en imagerie médicale. J’ai réalisé des recherches sur la segmentation et, plus particulièrement, la segmentation de tumeurs cérébrales dans des images médicales. Nous nous tournons vers l’apprentissage profond pour améliorer la précision de la segmentation de divers types cellulaires et cela se révèle très utile dans la prise de décisions cliniques.
« Investir dans la formation est l’une des initiatives les plus judicieuses pour un pays. » — Marzyeh Ghassemi
Reach : À quoi ressemble l’avenir de l’IA?
Marzyeh Ghassemi : En ce moment, nous passons d’une situation où tout le monde est emballé par ce que peut faire l’IA, qu’il s’agisse de la reconnaissance vocale, de la prédiction de la mortalité ou des voitures autonomes, à une situation où nous commençons à nous soucier des moindres détails de la mise en œuvre éventuelle des technologies possibles. Ce ne sont pas tous les chercheurs qui sont encouragés à agir en ce sens. Les modèles d’IA et d’apprentissage automatique peuvent fonctionner dans de nombreux cadres à un niveau raisonnable et nous pouvons extrapoler quels sont les contraintes de ces cadres pour comprendre si les modèles de soins de santé basés sur l’IA peuvent faire des prédictions pour les gens de toutes les races avec une exactitude comparable, et voir s’il est possible de déployer de tels modèles dans des pays différents qui affichent des pratiques différentes en matière de soins de santé, sans avoir d’incidence sur les soins de santé sous-jacents.
Martha White : Nous commencerons à voir que l’apprentissage automatique et l’apprentissage par renforcement feront partie des stratégies uti-lisées par les gens pour résoudre des problèmes courants sur une base quotidienne. C’est un peu comme les enfants à l’école aujourd’hui qui prennent des cours d’informatique tôt dans leur parcours scolaire ou bien le fait que l’informatique est vue comme une compétence de base que bien des gens possèdent. Nous commencerons à voir les outils de modélisation et de prédiction comme un ensemble de compétences de base et nous devrions absolument introduire ces notions plus tôt, au premier cycle universitaire.
Chris Pal : L’IA regorge de possibilités en santé. Si nous faisons bien les choses, l’IA pourrait réussir à régler un certain nombre de problèmes organisationnels, particulièrement en médecine. Comment extraire des données d’un cadre clinique et les transmettre à des chercheurs de sorte à respecter la vie privée et à corriger les problèmes de discrimination? Le Programme des chaires en IA Canada-CIFAR est utile, car les chercheurs peuvent mettre l’accent sur la recherche fondamentale et avoir accès à de nombreuses ressources essentielles pour réaliser le plein potentiel de l’IA.
« Maintenant, tout le monde souhaite parler de ce que l’IA pourrait faire et cela incite les gens à adopter un mode de réflexion novateur. Voilà quelque chose de très positif. » — Chris Pal
Reach : Le Canada a fait les manchettes, car il est le premier pays à adopter une stratégie nationale en matière d’IA, la Stratégie pancanadienne en matière d’IA. Quels sont les attributs du Canada qui expliquent son leadership en matière d’IA?
Marzyeh Ghassemi : Quand j’étais à la conférence NeurIPS [Conférence sur les systèmes neuronaux de traitement de l’information], j’ai vu un paquet de cartes à jouer dans la même veine que le jeu Cards Against Humanity et l’une des cartes demandait : « Avez-vous collaboré avec la mafia canadienne? » Il s’agissait d’une question un peu ironique, mais elle soulignait que nombre des percées réalisées par des chercheurs au Canada ont porté des fruits en ce qui concerne les architectures de réseaux neuronaux et les méthodes d’inférence, car les gens ont pu travailler à des idées qui n’étaient pas populaires à l’époque. Les progrès que nous connaissons aujourd’hui découlent d’investissements de la première heure au profit de chercheurs qui ont donc eu le loisir de mener des recherches importantes à leurs yeux.
Chris Pal : Il s’agit vraiment d’un moment critique où bien des chercheurs aguerris auraient choisi de passer à des activités de recherche en industrie, menant à une attrition très importante dans le milieu universitaire. Comme il y a beaucoup de soutien au Canada pour la recherche universitaire en IA, il y a davantage de personnes qui font de la recherche universitaire, et ce soutien est vraiment venu à point nommé. Pour cette raison, le Canada formera un plus grand nombre d’étudiants. En ce qui nous concerne, grâce à la création des instituts d’IA que sont l’Amii, le Mila et l’Institut Vecteur, on voit déjà un effet très positif sur l’environnement où bien des personnes aux intérêts connexes et complémentaires se retrouvent. Cela permet de tirer profit des avantages d’une masse critique, ce qui est impossible avec un plus petit groupe. J’entretiens des collaborations avec des gens en dehors des domaines traditionnels du Mila en raison de la masse critique de talents dont nous jouissons au Canada. Nous avons une grande notoriété à l’échelle mondiale.
Martha White : Quand l’IA s’est pointée à l’horizon, la recherche fondamentale jouissait d’un assez bon financement et cela a eu un effet d’entraînement, car plus de chercheurs souhaitaient venir ici pour faire de la recherche.
Reach : La Stratégie pancanadienne en matière d’IA met l’accent sur le soutien des talents et la formation de la prochaine génération, alors que d’autres stratégies nationales appuient la commercialisation et ont une optique
plus industrielle. Utilisons-nous la bonne approche?
« Au Canada on met beaucoup plus l’accent sur le person hautement qualifié, la formation des ressources humaines et le financement de gens plutôt que de projets. » — Martha White
Marzyeh Ghassemi : Investir dans la formation est l’une des initiatives les plus judicieuses pour un pays. Les gens qui vont contribuer le plus à des questions et à des recherches fondamentales souhaitent se pencher sur de grands problèmes et désirent savoir ce que d’autres personnes aux vues similaires ont fait. Cela constitue un grand pôle d’attraction. La réunion de gens brillants favorise l’innovation. Il ne pourrait y avoir d’investissement plus rentable.
Martha White : Je suis tout à fait d’accord. En contraste avec le système américain où j’ai passé quelques années, j’ai vraiment l’impression qu’au Canada on met beaucoup plus l’accent sur le personnel hautement qualifié, la formation des ressources humaines et le financement de gens plutôt que de projets. Dans d’autres pays, il y a beaucoup moins de financement direct pour les étudiants et cela se traduit par des projets de recherche plus spécifiques qui ont tendance à cataloguer les chercheurs, plutôt que de favoriser un environnement de formation ouvert où les gens peuvent évoluer et se perfectionner de plusieurs façons différentes.
Chris Pal : Pour lancer de jeunes entreprises, il faut des gens aux multiples compétences acquises presque uniquement par l’expérience. Souvent, on acquiert ces compétences par l’entremise de recherches aux cycles supérieurs ou en travaillant dans des laboratoires de recherches industrielles avancées. Quand les étudiants font un programme solide aux cycles supérieurs, c’est là qu’ils commencent à comprendre ce qu’est l’innovation. Il faut investir dans les gens plutôt que dans l’innovation. Voilà un élément puissant de la structure du financement au Canada.
Reach : Qu’envisagez-vous dans les cinq prochaines années à titre de titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR?
Marzyeh Ghassemi : Dans les cinq prochaines années, j’aimerais voir Toronto et le Canada prendre les devants en matière d’apprentissage automatique au service de la santé. Nous disposons de matières premières incroyables. Nous avons un système de santé inclusif où tout le monde est partie prenante, ce qui n’est pas le cas dans d’autres pays. Dans la région de Toronto, nous avons aussi des hôpitaux fantastiques avec un accès à des données issues de communautés diversifiées, et une école de médecine de calibre mondial. L’une des choses qui m’emballent le plus est de tirer profit de ma chaire en IA pour jeter des ponts entre les communautés. Ceux qui suivent une formation médicale ont généralement tendance à publier dans des tribunes distinctes, et n’ont pas toujours accès à de la formation ni à des possibilités de publier des recherches avec des informaticiens. J’étais indécise au moment de choisir mon université, mais la possibilité de travailler avec Roger Grosse et Jimmy Ba [deux autres titulaires d’une chaire en IA Canada-CIFAR] est ce qui m’a fait trancher. Le fait que je puisse travailler avec des collègues de ce calibre, ainsi que superviser des étudiants et collaborer avec eux a pesé très lourd dans la balance. Tous les étudiants que j’accepte [dans mes projets de recherche] se sont vus offrir des postes au MIT, à l’Université de Stanford ou à l’Université Carnegie Mellon. Ils choisissent notre école [l’Université de Toronto] plutôt que d’autres écoles hautement compétitives grâce à cet accès aux talents et à la capacité de travailler à un mandat de recherche plus large.
Chris Pal : Le financement du CIFAR peut aider les professeurs à appliquer les résultats de leur recherche et cela constitue un impact concret. À titre de titulaires d’une chaire en IA Canada-CIFAR, nous disposons d’un financement très souple et stable pour cinq ans. Il nous permet de faire appel à un doctorant et de mettre l’accent sur des recherches qui auront une incidence dans la vraie vie. Le Programme des chaires en IA Canada-CIFAR permet aux chercheurs de maximiser leur impact de la meilleure façon possible.
Martha White : Grâce à un financement stable, vous pouvez vous pencher sur des problèmes qui sont importants pour vous. Au cours des cinq prochaines années, j’espère établir des liens qui permettront de mettre en pratique l’apprentissage par renforcement pour résoudre encore plus de problèmes. Il y a quelques défis fondamentaux, mais je crois que nous sommes sur le point de surmonter certains d’entre eux dans les situations où nous pourrons œuvrer dans un plus grand nombre de cadres. Je vais investir dans ce système physique et nous allons y mettre à l’essai différents algorithmes. Dans les cinq prochaines années, j’espère pouvoir diffuser des données dans le monde réel à l’aide d’algorithmes robustes.
Reach : Ces jours-ci, l’IA est un mot très populaire. Avons-nous raison d’être emballés ou s’agit-il d’un simple effet de mode?
Marzyeh Ghassemi : Oui, il y a de quoi être emballé. En tant que communauté, nous devons veiller à atténuer certains des dommages causés par tout ce battage et cet engouement. En tant que chercheurs, il nous faut faire preuve de beaucoup de réalisme quant aux défis et aux éventuelles répercussions négatives, car tous les nouveaux outils comportent des avantages et des inconvénients. Et il nous faut inclure des humains dans l’équation pour confirmer certaines données. Par exemple, il faut que les médecins avec leurs dix années de formation participent à l’évaluation des outils basés sur l’IA utilisés dans un cadre médical. De plus, il faut se rappeler que les gens ont des préjugés et que les modèles en auront donc aussi.
Martha White : Je me réjouis du fait que la société va maintenant se fonder sur les données et qu’elle reconnaît l’utilité de la collecte de données. Mais cela impose à la communauté de l’apprentissage automatique la responsabilité d’éviter de créer des espoirs démesurés, car c’est toujours une mauvaise idée.
Chris Pal : Je crois que l’engouement peut avoir un impact positif dans la mesure où cela suscite de l’emballement chez les gens pour l’innovation. Les gens sont alors plus ouverts à l’idée de faire les choses différemment. L’un des aspects positifs de cet engouement pour l’IA c’est qu’aujourd’hui on peut échanger avec des partenaires de l’industrie. Il y a dix ans, cela aurait été pratiquement impossible. Maintenant, tout le monde souhaite parler de ce que l’IA pourrait faire et cela incite les gens à adopter un mode de réflexion novateur. Voilà quelque chose de très positif.
Cette entrevue a été réalisée par Krista Davidson. Elle a été révisée et condensée.
En 2017, le gouvernement du Canada a chargé le CIFAR de mettre au point et de diriger la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle, la première stratégie nationale en matière d’IA au monde.
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