Les recherches de Courtney Paquette, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, se situent au cœur de l’intelligence artificielle (IA) fondamentale : l’optimisation du fonctionnement des algorithmes..
Alors que de nombreux scientifiques conçoivent des algorithmes qui aident les agents intelligents à voir et à interagir dans le monde comme le font les humains, les recherches de Paquette visent à comprendre comment les algorithmes voient le monde.
« Je me penche sur la compréhension théorique des algorithmes — j’explique comment et pourquoi ils fonctionnent, et comment les améliorer », explique Paquette, membre principal du corps professoral de Mila et professeure adjointe au département de mathématiques et de statistique de l’Université McGill.
« J’essaie de changer la façon dont la communauté de la recherche analyse la performance des algorithmes. »”
Les recherches de Paquette donnent un élan à un nouveau domaine connu sous le nom d’optimisation continue, une approche qui permet aux agents intelligents de définir en permanence les paramètres nécessaires pour optimiser le rendement d’un algorithme en l’adaptant aux variables en constante évolution du monde réel.
Traditionnellement, les algorithmes sont mesurés par la complexité dans le pire des cas qui mesure la performance d’un algorithme par le temps nécessaire pour exécuter une tâche avec succès. Paquette propose une méthode moderne pour aborder le problème en tenant compte de nombreuses variables différentes qui définissent la performance d’un algorithme, comme le temps, l’énergie et le coût — une approche appelée complexité moyenne.
Il s’agit d’un changement de paradigme qui va transformer l’avenir de la recherche dans le domaine de l’apprentissage automatique.
« J’essaie de changer la façon dont la communauté de la recherche analyse la performance des algorithmes », dit-elle, ajoutant que cela a suscité beaucoup de dialogue au sein de la communauté de l’apprentissage automatique sur la façon de mesurer la complexité d’un algorithme et sur les facteurs de réussite d’un algorithme. Paquette est sortie des sentiers battus pour arriver là où elle est aujourd’hui.
Originaire de la région de Puget Sound, près de Seattle, dans l’État de Washington (États-Unis), Paquette faisait des études de premier cycle en commerce à l’Université de Washington, à Seattle, lorsqu’elle a suivi un cours sur la gestion de la chaîne d’approvisionnement qui a éveillé son intérêt pour l’optimisation.
« Un professeur extraordinaire m’a repérée dans l’obscurité d’un cours de premier cycle de haut niveau et m’a encouragée à essayer de faire un doctorat. Il a été mon mentor et m’a fait participer à un projet de recherche. Sa capacité à voir ce potentiel en moi m’a incitée à faire de même pour d’autres », dit-elle.
Ce mentorat a suscité chez Paquette une passion pour l’enseignement et la formation de la prochaine génération de scientifiques en IA à l’Université McGill, en particulier les femmes en science, en technologie, en ingénierie et en mathématiques (STIM). Elle met à profit son rôle de titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR pour créer des possibilités de formation pour les étudiants, comme des expériences de recherche pendant l’été pour les étudiants diplômés et de premier cycle. C’est l’occasion d’exposer les étudiants à des problèmes passionnants.
« J’essaie de soutenir de nombreuses étudiantes de premier cycle pour qu’elles se rendent compte qu’elles peuvent exceller en mathématiques et en informatique », dit-elle.
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