{"id":31268,"date":"2020-04-02T10:38:00","date_gmt":"2020-04-02T14:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/?p=31268"},"modified":"2020-07-17T14:04:08","modified_gmt":"2020-07-17T18:04:08","slug":"entrainer-lia-a-raisonner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2020\/04\/02\/entrainer-lia-a-raisonner\/","title":{"rendered":"Entra\u00eener l\u2019IA \u00e0 raisonner"},"content":{"rendered":"

Le titulaire de la chaire en IA Facebook-CIFAR Pierre-Luc Bacon d\u00e9couvre une approche r\u00e9volutionnaire qui permettrait aux machines de raisonner et de prendre des d\u00e9cisions de fa\u00e7on autonome.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Les dispositifs m\u00e9dicaux tels que les stimulateurs cardiaques et les pompes \u00e0 insuline ont sauv\u00e9 des millions de vies, mais malgr\u00e9 de nombreuses avanc\u00e9es technologiques, leur capacit\u00e9 \u00e0 s\u2019adapter en temps r\u00e9el aux besoins changeants de l\u2019organisme est limit\u00e9e.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle (IA) pourrait r\u00e9volutionner ces dispositifs et d\u2019autres appareils en leur permettant de pr\u00e9voir les besoins du patient et de s\u2019y adapter sans intervention humaine.<\/p>\n

Des dispositifs m\u00e9dicaux en mesure de pr\u00e9voir le traitement appropri\u00e9 pour les patients pourraient voir le jour gr\u00e2ce \u00e0 une perc\u00e9e de\u00a0Pierre-Luc Bacon<\/a><\/span>\u00a0dans la conception des algorithmes permettant de prendre des d\u00e9cisions en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Pierre-Luc Bacon, titulaire de la chaire en IA Facebook-CIFAR affili\u00e9e \u00e0\u00a0Mila<\/a><\/span>, a propos\u00e9 la toute premi\u00e8re m\u00e9thode permettant de d\u00e9couvrir des actions \u00e0 longue port\u00e9e dans le temps, \u00e9galement connues sous le nom d\u2019options, qui pourrait v\u00e9ritablement s\u2019adapter \u00e0 des probl\u00e8mes d\u2019envergure. Cette technique, appel\u00e9e architecture \u00ab\u00a0option-critic\u00a0\u00bb, permet aux syst\u00e8mes de simplifier et d\u2019optimiser les d\u00e9cisions afin d\u2019atteindre un objectif final. Elle permet \u00e0 un syst\u00e8me de d\u00e9couvrir la meilleure fa\u00e7on d\u2019effectuer les t\u00e2ches.<\/p>\n

En utilisant cette m\u00e9thode, les chercheurs \u00e9taient en mesure de garantir qu\u2019un algorithme pouvait fournir les r\u00e9sultats escompt\u00e9s sans intervention humaine, tout en continuant \u00e0 apprendre et \u00e0 s\u2019adapter aux diff\u00e9rentes situations.<\/p>\n

Au cours des sept derni\u00e8res ann\u00e9es, Pierre-Luc Bacon s\u2019est int\u00e9ress\u00e9 \u00e0 l\u2019apprentissage par renforcement, plus particuli\u00e8rement dans le domaine des actions temporellement abstraites, qui permet aux syst\u00e8mes de pr\u00e9voir \u00e0 partir d\u2019abstractions temporelles et d\u2019\u00e9tablir leurs propres objectifs afin d\u2019apprendre continuellement et efficacement par eux-m\u00eames. Ils le font \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 de raisonnement tout en prenant de petites d\u00e9cisions.<\/p>\n

Il se sert du m\u00e9tro pour illustrer le principe des abstractions temporelles. \u00ab\u00a0Le m\u00e9tro vous emm\u00e8ne o\u00f9 vous souhaitez aller en seulement quelques arr\u00eats. Cependant, si vous conduisez une voiture, vous rencontrerez des dizaines de petits obstacles et de complications dans la rue qui influencent vos d\u00e9cisions. Avec le m\u00e9tro, le probl\u00e8me est beaucoup plus simple \u00e0 pr\u00e9voir, et il est plus facile de prendre des d\u00e9cisions qui vous aideront \u00e0 atteindre votre objectif\u00a0\u00bb, dit-il.<\/p>\n

Ses travaux dans le domaine lui ont valu le prix du meilleur article d\u2019un \u00e9tudiant \u00e0 la 32e\u00a0conf\u00e9rence annuelle sur l\u2019intelligence artificielle AAAI. \u00ab\u00a0C\u2019\u00e9tait la premi\u00e8re fois que nous r\u00e9ussissions \u00e0 trouver un moyen de d\u00e9couvrir des abstractions temporelles sans avoir \u00e0 les pr\u00e9ciser \u00e0 l\u2019avance. C\u2019est quelque chose que nous n\u2019avons pas r\u00e9ussi \u00e0 faire au cours des 20\u00a0derni\u00e8res ann\u00e9es. C\u2019\u00e9tait la premi\u00e8re fois que nous \u00e9tions en mesure de proposer une solution\u00a0\u00bb, mentionne-t-il.<\/p>\n

C\u2019est un probl\u00e8me complexe, car les chercheurs essaient de d\u00e9velopper des syst\u00e8mes de prise de d\u00e9cision sans savoir \u00e0 l\u2019avance quelles sont ces bonnes d\u00e9cisions.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Plut\u00f4t que de d\u00e9terminer si une action doit prendre le pas sur une autre, nous devons d\u00e9finir une fonction de r\u00e9compense qui indique si une action est souhaitable ou non dans le pr\u00e9sent\u00a0\u00bb, explique-t-il.<\/p>\n

Un autre d\u00e9fi consiste \u00e0 d\u00e9velopper des algorithmes qui n\u00e9cessitent peu ou moins d\u2019interactions avec leur environnement.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les algorithmes d\u00e9veloppent de bons r\u00e9flexes avec la r\u00e9p\u00e9tition, mais ils ont encore de la difficult\u00e9 \u00e0 apprendre et \u00e0 raisonner dans de nouvelles situations. Pour cela, nous avons besoin de syst\u00e8mes capables de comprendre le fonctionnement du monde qui les entoure et de pr\u00e9voir les cons\u00e9quences de leurs actions\u00a0\u00bb, pr\u00e9cise le chercheur.<\/p>\n

Cette approche pourrait \u00eatre utile pour une s\u00e9rie d\u2019applications, qu\u2019il s\u2019agisse de programmer et de personnaliser les stimulateurs cardiaques et les pompes \u00e0 insuline en fonction des besoins des patients, d\u2019am\u00e9liorer la fluidit\u00e9 et le contr\u00f4le des mouvements des proth\u00e8ses, voire de d\u00e9velopper la conduite autonome.<\/p>\n

Titulaire de la chaire en IA Facebook-CIFAR, Pierre-Luc Bacon a occup\u00e9 son premier poste de professeur au Canada en tant que professeur adjoint au d\u00e9partement d\u2019informatique et de recherche op\u00e9rationnelle (DIRO) de l\u2019Universit\u00e9 de Montr\u00e9al.\u00a0 Il a obtenu son doctorat \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de McGill et a travaill\u00e9 au Stanford AI for Human Impact Lab, \u00e9tudiant l\u2019apprentissage sur de longs horizons ainsi que les abstractions \u00ab\u00a0off-politic\u00a0\u00bb et temporelles.<\/p>\n

Son objectif est de concevoir des syst\u00e8mes robustes, fiables et intuitifs.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Il y a beaucoup de travail \u00e0 faire pour rapprocher nos syst\u00e8mes des gens, pour les rendre plus robustes et dignes de confiance, mais il est passionnant de constater que nous n\u2019avons pas encore tout r\u00e9solu.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\n

Le\u00a0programme de chaires en IA Canada-CIFAR<\/a><\/span>\u00a0constitue le programme cl\u00e9 de la\u00a0Strat\u00e9gie pancanadienne en mati\u00e8re d\u2019IA du CIFAR<\/a><\/span>. Au total, 86,5\u00a0millions de dollars sur cinq ans ont \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9s \u00e0 ce programme qui a pour objectif de recruter et de maintenir en poste au Canada certains des plus grands chercheurs en\u00a0IA<\/a>\u00a0du monde. Les chaires en IA Canada-CIFAR qui ont \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9es \u00e0 ce jour poursuivent des recherches dans une vari\u00e9t\u00e9 de domaines, dont les applications de l\u2019apprentissage automatique en sant\u00e9, les v\u00e9hicules autonomes, les r\u00e9seaux neuronaux artificiels et le changement climatique.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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