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  • IACan : L’impact de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA

L’IA canadienne.
Au service de tout le monde.

L’intelligence artificielle (IA) améliore la vie de la population canadienne. Qu’il s’agisse de mettre au point des médicaments qui sauvent des vies ou de meilleurs outils de diagnostic pour notre système de santé, la communauté de recherche canadienne de renommée mondiale s’attaque à certains de nos plus grands défis. Ce travail précurseur rend également notre économie plus forte et plus novatrice, crée des emplois de grande valeur et consolide la place du Canada sur la scène internationale.

La première stratégie nationale d’IA au monde

Le Canada est un chef de file mondial de l’IA, fort de décennies d’investissements dans des recherches de calibre mondial et comptant sur un vaste bassin de talents. Notre force réside dans notre capacité à former et à attirer les meilleurs talents dans le domaine de l’IA.

En 2017, le gouvernement du Canada a confié au CIFAR le mandat d’élaborer la première stratégie nationale en matière d’IA au monde, ainsi que de diriger les efforts visant à recruter et à retenir des chercheurs et chercheuses de premier plan et des leaders émergents afin d’assurer l’excellence et l’innovation à long terme. Cette stratégie a conduit à la mise en place de trois instituts nationaux d’IA reconnus mondialement : Mila à Montréal, Amii à Edmonton et l’Institut Vecteur à Toronto.

Depuis, cette stratégie a attiré plus de 130 des meilleurs chercheurs et chercheuses du monde entier grâce à son programme de chaires en IA Canada-CIFAR. Elle a ainsi constitué un puissant réseau qui stimule l’innovation d’un océan à l’autre, tout en veillant à ce que la population canadienne profite des avantages de l’IA.

La stratégie nationale du Canada en matière d'IA

Notre impact dans le domaine de l’IA

Les spécialistes de l’IA du CIFAR mènent des recherches qui ont des retombées positives directes sur la population canadienne et sur l’économie.

L’IA au service de la santé
Énergie et environnement
Rendre l’IA plus sûre et responsable
Classement mondial
Les pionniers

L’IA au service de la santé

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Réseaux novateurs : trouver des solutions d’IA responsable dans le domaine de la santé.

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Utiliser des approches alimentées par l’IA pour détecter et traiter le cancer.

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Ross Mitchell, Amii : prise de notes assistée par l’IA pour les médecins.

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Alzheimer sous la loupe : comment la parole et l’IA peuvent aider à détecter la maladie.

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L’apprentissage des langues chez les enfants et les bébés.

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Trouver de nouveaux médicaments grâce à l’IA.

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L’IA qui rend la médecine de précision plus précise.

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- Nous avons donc expérimenté cela

dans un hôpital au service des urgences

à Red Deer, en Alberta,
depuis plus d'un an.

Mais de manière anecdotique,
au cours de l'année écoulée,

les médecins là-bas
constatent une augmentation

d'environ 20 à 25 %,

ce qui équivaut à environ
trois patients de plus vus

par médecin par garde.

De plus, de manière anecdotique,
la qualité des notes,

du moins dans certains
cas, s'est améliorée.

Le personnel de soutien
a remarqué que la qualité

des notes s'est améliorée
pour divers médecins,

c'est parce qu'ils utilisent le scribe.

Et probablement plus important encore,

le médecin est maintenant
concentré sur le patient.

Ils ne sont pas en train de
taper des notes sur un clavier

pendant qu'ils vous interrogent.

Et les patients semblent plus heureux

parce qu'ils ont un contact
visuel avec le médecin.

Le médecin ne regarde pas l'ordinateur.

Donc cela les a améliorés
en tant que médecins,

améliore leur qualité de
vie, améliore le flux,

et améliore la satisfaction des patients.

Donc ce sont les choses que
nous pensons que cela fera,

et c'est de cela que parle cette étude,

c'est d'évaluer cela sur
un échantillon plus large.

 

Créer des prothèses intelligentes pour améliorer la qualité de vie des personnes amputées

Afficher la transcription

- Mes recherches peuvent transformer

notre manière d'interagir

avec toutes les machines
qui nous entourent.

L'IA soutient de plus en
plus l'interaction humaine

avec la technologie,

et cela s'étend à ce
qu'on pourrait appeler

"l'Internet des objets corporels".

IDÉES INTELLIGENTES

L'IA DANS LE DOMAINE DES
PROTHÈSES TECHNOLOGIE

AVEC PATRICK PILARSKI

Grâce au CIFAR, je peux
développer de nouvelles idées

à l'intersection de
domaines très différents,

chacun étant une facette de l'IA.

Nous construisons une nouvelle
génération de prothèses

et de méthodes d'IA qui
soutiennent leur utilisation,

en permettant d'ancrer
directement un dispositif robotisé

aux os du corps humain.

- Je jouais du piano
avec une telle intensité

que j'ai développé une
tendinite aux deux poignets.

Je me suis dit : Qu'en
est-il des personnes

qui vivent avec des blessures permanentes

ou des amputations ?

C'est ce qui m'a motivé
à créer une technologie

capable de les aider.

- Les prothèses sont particulières.

Le flux d'informations entre la personne

et la machine est extrêmement limité,

si bien qu'il est difficile

pour la personne de
transmettre ce qu'elle veut

à son dispositif.

L'intelligence artificielle
et l'apprentissage automatique

permettent aux deux de se comprendre,

de voir la même chose et
de travailler ensemble.

Ainsi, la personne ne pense plus

à utiliser son membre robotisé :

elle pense simplement à vivre sa vie.

J'aime énormément les échanges
qui naissent grâce au CIFAR

et à la Stratégie pancanadienne en IA.

Je parle à des collègues à qui

je n'aurais jamais parlé autrement.

Nous vivons un moment unique,
où une véritable force

d'attraction permet de
faire venir l'IA au Canada,

et de mettre en valeur
ce vivier de talents

auprès du monde entier.

Aujourd'hui, les meilleurs
chercheurs internationaux

viennent s'installer au Canada.

Si nous parvenons à atteindre

nos ambitieux objectifs de recherche,

nous transformerons notre rapport

à cet "internet des objets corporels",

notre relation avec nos technologies,

et la manière dont nous pourrons
les utiliser pour enrichir

toutes les dimensions de notre vie,

de façon positive et synergique.

POUR PLUS D'INFORMATION

 

Un outil de prise de notes pourrait aider les médecins à voir davantage de patients

Énergie et environnement

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Suivre en temps réel la perte de biodiversité chez les insectes à l’aide de l’IA.

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Utiliser l’IA pour rendre la technologie plus intelligente et plus propre.

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Protéger la biodiversité mondiale grâce à l’IA.

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L’IA qui apprend d’elle-même à être plus rapide et plus propre.

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- [Martha] Ma spécialité de recherche

porte sur l'apprentissage
par renforcement.

Imaginez un apprentissage automatique

pour la prise de décision.

Il s'agit d'apprendre des
modèles à partir de données

afin que vous puissiez prendre des actions

dans le monde réel.

IDÉES INTELLIGENTES

RENFORCER LES AGENTS ADAPTATIFS

AVEC MARTHA WHITE

Mon laboratoire est très
axé sur le développement

d'algorithmes en
apprentissage par renforcement

qui peuvent être utilisés
dans le monde réel,

et le programme de financement de CIFAR,

qui nous permet vraiment de
nous focaliser sur le travail

que nous jugeons important,

a joué un rôle crucial.

RL Core est une startup utilisant

le renforcement pour
l'automatisation industrielle.

Avec la ville de Drayton Valley,

nous avons cherché à optimiser

la quantité de produit chimique ajoutée

à leur eau dans une étape de prétraitement

pour pouvoir réellement ajuster

l'indice chimique et
économiser sur les coûts,

mais aussi pour s'assurer
que la qualité de l'eau

réponde exactement aux
besoins des opérateurs.

Et notre objectif est
d'aider ces installations

à économiser de l'argent

ainsi qu'à rendre le monde plus durable

en utilisant moins d'énergie,

moins de produits chimiques, etc.

Et imaginez que nous
puissions économiser 10 %

sur toutes ces installations
qui alimentent notre monde,

et cela pourrait avoir un
impact énorme sur la planète.

Si nos processus sont davantage optimisés,

cette meilleure prise
de décision se traduit

par moins de gaspillage.

Il existe donc beaucoup de défis
quant à la mise en pratique

du renforcement de l'apprentissage
dans le monde réel.

Chaque fois que vous
avez un système autonome

qui prend des actions de
manière active, vous devez

être vraiment prudent quant
à ce que ce système va faire.

C'est un système où
vous avez des garde-fous

où il peut être déployé en toute sécurité

avec des opérateurs et des ingénieurs.

Ma position en tant que présidente à CIFAR

a été énormément utile

pour mon programme de recherche en général

parce que chaque fois que vous permettez

à la recherche de ne pas
être liée à un projet,

mais plutôt de simplement
financer un individu,

je peux financer mes étudiants

pour travailler sur ce que je pense être

les projets qui auront le plus d'impact.

J'ai trouvé cela tellement passionnant

de le voir se concrétiser.

Nous essayons d'accomplir
quelque chose d'unique.

DÉCOUVREZ EN PLUS SUR CIFAR.CA/AI

 

Utiliser l’apprentissage par renforcement pour optimiser le traitement des eaux

Afficher la transcription

Nous sommes à la station de recherche Barro Colorado, au Panama,
Pour utiliser l'IA afin de surveiller la biodiversité.
Nous testons nos algorithmes
pour identifier différentes espèces d'insectes
avec une équipe d'entomologistes
travaillant sur des systèmes de surveillance automatisés
pour attirer et photographier
des papillons nocturnes et d'autres insectes.
C'est fantastique d'être ici
et de voir comment nos algorithmes fonctionnent en milieu naturel!

Faire appel à l’IA pour surveiller les insectes dans une forêt tropicale humide

Rendre les technologies plus sûres et plus responsables

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Utiliser de grands modèles de langage pour détecter la désinformation en ligne.

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Construire une IA plus sûre pour les générations à venir.

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Rendre l’IA mondiale plus sûre.

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Communautés de données favorisant l’inclusion : recentrer la technologie sur le savoir-faire et le bien-être du plus grand nombre.

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Outiller les voyageurs aériens : un agent conversationnel sur les droits des passagers canadiens.

Afficher la transcription

Pour que le processus décisionnel

de l’IA soit équitable,

la performance de l’IA ne devrait pas

faire de différence entre

les différentes populations.

Nous devons donc examiner

comment utiliser des données diverses

pour entraîner les modèles d’IA

et comment supprimer les préjugés

pendant l’entraînement

ou le processus décisionnel du modèle.

Afin d’essayer d’éliminer

même s'il reste encore beaucoup à faire

la différence de performance

entre les populations.

Pourquoi il faut des données diversifiées pour entraîner l’IA

Afficher la transcription

- Il y a beaucoup de
préoccupations concernant

l'impact de l'IA sur
les tâches, les emplois,

le travail.

Les historiens ont beaucoup

à dire à ce sujet.

Ce n'est pas la première fois que

nous avons eu une sorte de panique

à propos de l'automatisation.

Dans les années 60,

il y avait toutes sortes de préoccupations

concernant l'automatisation.

Par exemple,

il y a des gens disant : « Oh,

ça va être terrible »,

des gens disant :

« ça va être formidable. »

Nous allons tous avoir des semaines

de travail de trois jours et

ainsi de suite.

Il y avait toute une distribution

de réponses et elles correspondent

assez bien au genre de

distribution que nous

voyons maintenant.

Nous avons donc déjà eu ce genre

de panique auparavant.

Je pense que les historiens
de la technologie

peuvent nous aider à le comprendre.

 

Ce que le passé peut nous apprendre sur les technologies qui bouleversent la main-d’œuvre

Classement mondial du Canada dans le domaine de l’IA

0e

au monde pour le nombre d’articles fréquemment cités dans les 100 publications les plus citées du domaine de l’IA 1

0e

au monde pour la recherche et le développement en IA, selon le classement Global AI Vibrancy (dynamisme mondial en matière d’IA) de Stanford 2

0e

au monde pour la création de jeunes pousses à fort potentiel dans le domaine de l’IA, avec 481 nouvelles jeunes pousses 3

0e

au monde : Les titulaires de chaire en IA Canada-CIFAR comptent parmi les groupes de recherche en IA les plus influents au monde, occupant la troisième position derrière Google et Stanford pour le nombre de publications figurant dans les 10 % les plus citées 4

0e

au monde dans l’indice mondial sur l’IA responsable (Global Index on Responsible AI) 5

Les pionniers de l’IA au Canada

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton

Lauréat du prix Nobel de physique de 2024 pour « ses découvertes et inventions fondamentales qui permettent l’apprentissage automatique au moyen de réseaux de neurones artificiels » et du prix Turing de 2018 pour ses avancées relatives aux fondements conceptuels et à l’ingénierie. Geoffrey Hinton se classe également au deuxième rang mondial des scientifiques les plus cités.

En Savoir Plus
Yoshua Bengio

Yoshua Bengio

Lauréat du prix Turing de 2018 pour ses avancées relatives aux fondements conceptuels et à l’ingénierie. La première place est occupée par Yoshua Bengio.

En Savoir Plus
Richard Sutton

Richard Sutton

Lauréat du prix Turing de 2024 pour avoir jeté les bases conceptuelles et algorithmiques de l’apprentissage par renforcement.

En Savoir Plus

Références

1 hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report Fig. 1.11
2 hai.stanford.edu/ai-index/global-vibrancy-tool
3 hai.stanford.edu/research/ai-index-report Fig. 4.3.13
4 Mesuré selon l’impact relatif des citations. Analyse exclusive réalisée par Elsevier.
5 global-index.ai/Countries

Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle
Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle

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