Des machines plus performantes grâce à l’apprentissage continu
03 août 2020
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Par: Johnny Kung 29 Sep, 2022
Dans le cadre de la 16e édition annuelle de l’École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement (APAR), qui se tiendra virtuellement cette année, plus de 300 étudiants de 45 pays se réuniront pour aborder les savoirs fondamentaux et les dernières percées de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par renforcement.
Bon nombre d’entre eux poursuivront ensuite une carrière dans le domaine et mettront au point de nouveaux produits et services automatisés. Certains ouvriront même la voie à des innovations et à des percées décisives pour le monde de demain.
Sarath Chandar, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, est un ancien étudiant de l’École d’été APAR. Il est aujourd’hui membre académique principal de Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle, et professeur adjoint à Polytechnique Montréal. Il met au point des systèmes d’apprentissage continu qui permettent aux machines d’apprendre au-delà de l’algorithme utilisé lors de leur déploiement. Ses recherches ont des retombées majeures pour tous les systèmes d’apprentissage automatique déjà en place, tels que les assistants personnels numériques, les voitures sans conducteur et même les applications médicales, comme celles qui permettent de dépister le cancer à partir de données d’imagerie.
Les générations actuelles de systèmes d’apprentissage automatique comportent cependant une lacune majeure : une fois formées et déployées dans un cadre donné, elles sont incapables de poursuivre leur apprentissage comme le font les humains.
« Certains systèmes deviennent vite obsolètes et doivent être révisés toutes les quelques semaines, explique Sarath Chandar. Et chaque fois qu’il faut réviser un système, cela exige énormément de ressources informatiques, de temps et de données. »
Or, rendre les systèmes plus performants grâce à l’apprentissage continu pourrait bien s’avérer d’une importance salutaire. Par exemple, les voitures sans conducteur pourraient s’adapter à de nouvelles situations telles que des conditions météorologiques défavorables ou de nouveaux itinéraires qu’elles ignorent. Du côté de l’imagerie médicale, la machine pourrait détecter des anomalies pour lesquelles elle n’a pas encore été formée.
« L’apprentissage continu est l’une des grandes promesses de l’IA, mais il y a encore plusieurs problèmes fondamentaux à résoudre avant d’aboutir à un système d’apprentissage continu parfait », admet Sarath Chandar. Son laboratoire travaille à la fois sur la recherche fondamentale et les applications de l’apprentissage continu dans les domaines de la vision artificielle et du traitement automatique des langues.
Avant de devenir titulaire d’une chaire et chercheur reconnu en apprentissage automatique, Sarath Chandar a pris part à deux Écoles d’été – la première à Montréal en tant qu’étudiant au doctorat à l’Université de Montréal, où il a été encadré par les pionniers de l’apprentissage profond Yoshua Bengio et Hugo Larochelle. Ces derniers sont tous deux boursiers du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaires d’une chaire en IA Canada-CIFAR.
En 2019, Sarath Chandar a fréquenté la deuxième École d’été d’Edmonton immédiatement après avoir accepté son premier poste de professeur. Il y a rencontré un grand nombre de futurs collègues et recruté des étudiants de l’École pour compléter son équipe de chercheurs.
« Je n’ai pas manqué une seule conférence lors de ces deux Écoles d’été APAR, affirme-t-il. À mon avis, l’intérêt est de pouvoir rencontrer des gens aux parcours différents et de voir comment ils appliquent l’apprentissage automatique à leurs recherches, mais aussi de bénéficier d’un cours accéléré sur des sujets qu’on maîtrise peut-être moins. Il est important de sortir de son domaine de recherche pour découvrir les avancées réalisées dans d’autres secteurs de l’apprentissage automatique. »
Pour les étudiants étrangers, ajoute-t-il, cette expérience est aussi l’occasion de visiter des établissements universitaires et des laboratoires de recherche canadiens de calibre mondial.
« Je ne peux penser à aucun autre pays au monde qui privilégie la collaboration comme le fait le Canada, souligne-t-il. Étudiants et chercheurs de diverses universités collaborent et échangent des idées. Ça ne se voit nulle part ailleurs. »
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