{"id":42376,"date":"2021-01-19T11:00:42","date_gmt":"2021-01-19T16:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/?p=42376"},"modified":"2021-11-24T06:59:09","modified_gmt":"2021-11-24T11:59:09","slug":"quatre-chercheurs-en-ia-a-surveiller-en-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2021\/01\/19\/quatre-chercheurs-en-ia-a-surveiller-en-2021\/","title":{"rendered":"Quatre chercheurs en IA \u00e0 surveiller en 2021"},"content":{"rendered":"

Les nouveaux titulaires de chaires en IA Canada-CIFAR utilisent l\u2019IA pour prot\u00e9ger notre vie priv\u00e9e, concevoir des robots s\u00e9curitaires, comprendre les maladies et lutter contre la crise climatique. <\/span><\/h2>\n

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Nidhi Hegde prot\u00e8ge notre vie priv\u00e9e<\/strong><\/h3>\n

Nidhi Hegde \u00e9labore des m\u00e9thodes d\u2019apprentissage automatique qui permettent aux technologies d\u2019IA de se d\u00e9velopper sans compromettre la vie priv\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Dans le cadre de ses recherches, elle applique des techniques calibr\u00e9es \u00e0 l\u2019apprentissage automatique afin de comprendre comment les algorithmes r\u00e9agissent et s\u2019adaptent \u00e0 certains param\u00e8tres relatifs \u00e0 la vie priv\u00e9e. La bonne approche permet aux algorithmes de fonctionner de mani\u00e8re optimale tout en pr\u00e9servant la vie priv\u00e9e.\u00a0<\/span><\/p>\n

La d\u00e9finition de la vie priv\u00e9e est l\u2019un des plus grands d\u00e9fis auxquels nous sommes confront\u00e9s aujourd\u2019hui. De nombreuses entreprises s\u2019appuient sur une protection diff\u00e9renci\u00e9e de la vie priv\u00e9e, obtenue au moyen de perturbation dans l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. Cela fonctionne bien pour de nombreuses applications, mais c\u2019est moins efficace pour d\u2019autres, comme dans le domaine de la sant\u00e9, o\u00f9 les donn\u00e9es personnelles fournissent des renseignements importants. Nidhi Hegde explore \u00e9galement de nouvelles d\u00e9finitions de la vie priv\u00e9e pour de tels sc\u00e9narios.\u00a0 Sans solutions innovantes au probl\u00e8me, davantage de violations de la vie priv\u00e9e pourraient se produire.<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0Les atteintes \u00e0 la vie priv\u00e9e ont de nombreuses cons\u00e9quences n\u00e9gatives dont nous devons tenir compte lors de la construction des algorithmes, explique-t-elle. Pour assurer la s\u00e9curit\u00e9 des personnes et les prot\u00e9ger des dangers de l\u2019IA, comme les violations de la vie priv\u00e9e, il est important de faire la distinction entre les renseignements qui doivent rester priv\u00e9s et ceux qui peuvent se retrouver dans le domaine public.\u00a0\u00bb<\/span><\/p>\n

Nidhi Hegde s\u2019int\u00e9resse \u00e9galement \u00e0 la mani\u00e8re dont les diff\u00e9rentes mesures de l\u2019\u00e9thique interagissent les unes avec les autres. Par exemple, la protection de la vie priv\u00e9e est-elle un obstacle ou un avantage pour les classificateurs qui assurent l\u2019\u00e9quit\u00e9\u00a0? Elle vise \u00e0 construire des cadres qui permettent une int\u00e9gration calibr\u00e9e de ces composantes \u00e9thiques.\u00a0<\/span><\/p>\n

Membre du corps professoral de l\u2019Amii, Nidhi Hegde a int\u00e9gr\u00e9 le d\u00e9partement d\u2019informatique de l\u2019Universit\u00e9 de l\u2019Alberta en f\u00e9vrier 2020, au d\u00e9but de la pand\u00e9mie de COVID-19. Sa carri\u00e8re de recherche s\u2019est d\u00e9roul\u00e9e en grande partie dans le domaine des algorithmes pour la science des r\u00e9seaux et l\u2019apprentissage automatique en France, dans des entreprises telles que le laboratoire de recherche de Technicolor \u00e0 Paris et Nokia Bell Labs, avant de rejoindre Borealis AI, l\u2019institut de recherche en intelligence artificielle de RBC, en 2018.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Nidhi Hegde se dit honor\u00e9e d\u2019avoir \u00e9t\u00e9 nomm\u00e9e titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, un r\u00f4le qui lui permettra, esp\u00e8re-t-elle, de faire progresser la compr\u00e9hension de la protection de la vie priv\u00e9e et de l\u2019\u00e9quit\u00e9 en IA dans la communaut\u00e9 de recherche et dans le grand public. <\/span><\/p>\n

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Mo Chen construit des robots qui interagissent de fa\u00e7on s\u00e9curitaire avec les humains <\/strong><\/h4>\n

Mo Chen enseigne aux robots mobiles autonomes \u00e0 r\u00e9agir aux situations dangereuses. Il \u00e9tudie comment faire fonctionner ces robots en toute s\u00e9curit\u00e9 et, plus important encore, comment ils peuvent coexister avec les humains et d\u2019autres robots, m\u00eame s\u2019ils fonctionnent de mani\u00e8re autonome. C\u2019est un d\u00e9fi qui pourrait transformer le transport et la livraison de marchandises ainsi que des dizaines d\u2019autres secteurs d\u2019activit\u00e9.<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 une approche appel\u00e9e analyse d\u2019accessibilit\u00e9, il est capable de d\u00e9terminer l\u2019ensemble des configurations qui repr\u00e9sentent un danger imminent pour les robots. Il combine des m\u00e9thodes classiques d\u2019IA, telles que l\u2019optimisation, et l\u2019apprentissage par renforcement (o\u00f9 un agent autonome apprend en interagissant avec un environnement contr\u00f4l\u00e9) pour entra\u00eener les robots \u00e0 \u00e9viter les collisions entre eux et avec leur environnement.<\/span><\/p>\n

Mo Chen veut \u00e9galement rendre les syst\u00e8mes d\u2019IA plus centr\u00e9s sur l\u2019humain et plus naturels.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0Je veux que les robots puissent agir naturellement autour des gens, et cela implique la s\u00e9curit\u00e9, la pr\u00e9vention des collisions, la pr\u00e9diction des intentions et la prise de d\u00e9cision\u00a0\u00bb, explique-t-il.<\/span><\/p>\n

En pouvant pr\u00e9dire les intentions des gens, les robots savent quand et comment interagir de mani\u00e8re appropri\u00e9e avec les humains. Par exemple, dans les centres commerciaux ou les a\u00e9roports, un robot pourrait \u00eatre capable de d\u00e9tecter quand une personne est perdue, confuse ou a besoin d\u2019aide.<\/span><\/p>\n

Boursier de l\u2019Amii, Mo Chen dirige le laboratoire des syst\u00e8mes robotiques multiagents de l\u2019Universit\u00e9 Simon Fraser, o\u00f9 il est professeur adjoint au d\u00e9partement d\u2019informatique. Son laboratoire se concentre sur la prise de d\u00e9cision robotique fond\u00e9e sur des principes et combine des m\u00e9thodes analytiques traditionnelles avec des techniques modernes bas\u00e9es sur des donn\u00e9es. Il a obtenu son doctorat en 2017 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Californie \u00e0 Berkeley.<\/span><\/p>\n

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Rahul G. Krishnan utilise l\u2019apprentissage automatique pour comprendre l\u2019\u00e9volution des maladies <\/strong><\/h4>\n

Rahul G. Krishnan, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, utilise l\u2019IA pour fournir un aper\u00e7u du comportement des maladies, non pas chez un seul patient, mais dans des populations enti\u00e8res.\u00a0<\/span><\/p>\n

En examinant les dossiers \u00e9lectroniques des patients, il d\u00e9veloppe des mod\u00e8les probabilistes qui examinent la progression d\u2019une maladie dans le temps et la fa\u00e7on dont elle r\u00e9pond \u00e0 diff\u00e9rents traitements. La compr\u00e9hension de l\u2019\u00e9volution de la maladie est utile aux cliniciens pour d\u00e9terminer si certains patients devraient recevoir des th\u00e9rapies plus cibl\u00e9es. Son approche pourrait r\u00e9duire consid\u00e9rablement les co\u00fbts des soins de sant\u00e9 et renseigner sur les traitements de maladies chroniques comme le cancer et le diab\u00e8te.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pour le chercheur, l\u2019IA offre la possibilit\u00e9 d\u2019examiner dans son ensemble un syst\u00e8me de sant\u00e9 complexe et \u00e0 multiples facettes. En particulier, le syst\u00e8me \u00e0 payeur unique de l\u2019Ontario et la diversit\u00e9 de sa population offrent de nombreuses possibilit\u00e9s d\u2019avoir une compr\u00e9hension claire et pr\u00e9cise des maladies qui r\u00e9volutionnera les traitements futurs.<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0Le fait que nous disposions de donn\u00e9es sur les soins de sant\u00e9 repr\u00e9sentatives d\u2019une population diversifi\u00e9e, et pas seulement des personnes qui peuvent s\u2019offrir une assurance maladie, est essentiel pour comprendre la science des maladies et des traitements\u00a0\u00bb, explique-t-il.\u00a0<\/span><\/p>\n

Rahul G. Krishnan a termin\u00e9 ses \u00e9tudes de premier cycle \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto et son doctorat au MIT en 2020. Il a ensuite travaill\u00e9 comme chercheur principal chez Microsoft Research New England avant de revenir au Canada pour occuper son premier poste de professeur \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto en tant que professeur adjoint en informatique et en m\u00e9decine. <\/span><\/p>\n

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David Rolnick utilise l\u2019IA pour lutter contre les changements climatiques<\/strong><\/h4>\n

David Rolnick mobilise la communaut\u00e9 de recherche pour que ses membres utilisent l\u2019apprentissage automatique dans la lutte contre les changements climatiques.<\/span><\/p>\n

Cofondateur de <\/span> Climate Change AI<\/span><\/a>, une initiative qui regroupe des sp\u00e9cialistes des entreprises, des universit\u00e9s et de la sph\u00e8re politique, il encourage l\u2019utilisation de l\u2019apprentissage automatique pour att\u00e9nuer les changements climatiques et s\u2019adapter \u00e0 leurs cons\u00e9quences.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ses travaux portent sur les applications de l\u2019apprentissage automatique pour la gestion des r\u00e9seaux \u00e9lectriques, la mod\u00e9lisation du climat et de la m\u00e9t\u00e9o, et la surveillance de la biodiversit\u00e9. David Rolnick et ses collaborateurs ont r\u00e9cemment publi\u00e9 un article intitul\u00e9 <\/span>