Les années 2010 : le futur c'est maintenant! - La fabuleuse histoire des sciences au Québec
Summary
TLDRLe prix Turing 2018 a été remis à Yoshua Bengio, Jeffrey Hinton et Yann LeCun, reconnaissant ainsi Montréal comme un leader mondial dans la recherche en intelligence artificielle. Depuis les années 1950, l'AI a connu des hauts et des bas, mais les avancées récentes en apprentissage profond et en réseaux neuronaux ont marqué un renouveau. L'Université de Montréal a été un pôle d'excellence, formant des experts et contribuant à l'avancée de la science. L'émergence de l'IA à Montréal est le résultat d'une collaboration acharnée, d'un engagement envers les sciences ouvertes et d'une conscience sociale en matière d'éthique de l'IA.
Takeaways
- 🌟 Yoshua Bengio, un Québécois, a reçu le prix Turing en 2018 avec Jeffrey Hinton et Yann LeCun, reconnaissant ainsi Montréal comme un leader mondial en intelligence artificielle.
- 💡 L'intelligence artificielle a commencé à prendre de l'importance en 1956 avec la conférence de Dartmouth, marquant le début de la simulation de l'intelligence humaine dans des machines.
- 🏫 L'Université de Montréal a créé le département d'informatique en 1966, reflétant l'engagement du Québec dans le domaine de la recherche en IA.
- 📉 Les années 80 ont été marquées par un désengagement des investisseurs en IA, en raison de promesses non tenues, conduisant à une période sombre pour le domaine.
- 🚀 L'essor d'Internet, la disponibilité de big data et l'amélioration de la puissance de calcul ont révolutionné l'IA,尤其是从2010年开始,开启了新的研究热潮。
- 🔍 Les progrès dans la reconnaissance vocale et de l'image, grâce à l'apprentissage profond, ont été significatifs, rendant ces technologies plus accessibles et efficaces.
- 🌐 L'Université de Montréal a joué un rôle clé dans les avancées de l'IA, notamment avec la traduction automatique, qui a vu des améliorations rapides grâce aux réseaux de neurones.
- 🤝 L'importance de la collaboration entre différentes institutions et entreprises à Montréal a été un facteur clé dans les réalisations de l'IA, favorisant une communauté scientifique dynamique.
- 🌱 L'engagement de chercheurs comme Yoshua Bengio dans le secteur académique a permis de former des experts et de développer la science derrière l'IA.
- 📜 La déclaration de Montréal pour une IA responsable reflète l'importance accordée à l'éthique en IA, avec des principes pour guider le développement de technologies éthiques et responsables.
Q & A
Qui sont Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et Yann LeCun?
-Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et Yann LeCun sont des chercheurs reconnus dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier pour leurs contributions majeures au domaine de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Ils ont reçu ensemble le prix Turing en 2018.
Quel est le prix Turing et pourquoi est-il important?
-Le prix Turing est la plus prestigieuse récompense dans le monde de l'informatique. Il est souvent considéré comme le prix Nobel de l'informatique, reconnaissant les contributions exceptionnelles aux champs de la science et de la technologie informatiques.
Quelle est l'importance de Montréal dans l'histoire de l'intelligence artificielle?
-Montréal est devenue un centre mondial pour la recherche en intelligence artificielle, notamment grâce au travail de chercheurs comme Yoshua Bengio et l'établissement de départements d'informatique à l'Université de Montréal et à l'École Polytechnique.
Quelle a été la période sombre pour l'intelligence artificielle?
-La période sombre pour l'intelligence artificielle a été dans les années 80, où les promesses non tenues et l'échec à atteindre les attentes créées ont entraîné un désengagement des investisseurs.
Quels facteurs ont contribué au renouveau de l'intelligence artificielle au début des années 2010?
-Le renouveau de l'intelligence artificielle est dû à l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs, la disponibilité de grandes masses de données et l'essor d'Internet.
Quels sont les domaines où l'apprentissage profond a permis des percées significatives?
-L'apprentissage profond a permis des percées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'image et la traduction automatique.
Pourquoi est-il important de rester dans le domaine universitaire pour un chercheur comme Yoshua Bengio?
-Rester dans le domaine universitaire permet de former des experts, de développer la science derrière les technologies et de continuer à faire progresser les connaissances dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Quels sont les trois aspects distinctifs de la communauté de l'intelligence artificielle à Montréal?
-Les trois aspects distinctifs sont la collaboration entre différentes institutions, l'ouverture en termes de partage des outils et des librairies informatiques, et l'importance accordée à l'éthique et à la responsabilité dans le développement de l'intelligence artificielle.
Quelle est la Déclaration de Montréal pour l'intelligence artificielle responsable?
-La Déclaration de Montréal pour l'intelligence artificielle responsable est un ensemble de principes éthiques pour guider le développement de l'IA de manière responsable, respectueuse des droits de l'homme et de l'environnement.
Quels sont les défis éthiques auxquels l'intelligence artificielle doit faire face?
-Les défis éthiques incluent la biais dans les algorithmes, l'impact sur l'emploi, la compréhension et le contrôle des systèmes IA, et la nécessité de développer des applications qui soient inclusives et respectueuses des droits de l'homme.
Outlines
🌟 Récompense Turing et émergence de Montréal dans l'IA
Le Québécois Yoshua Bengio reçoit le prestigieux prix Turing en 2018, avec Jeffrey Hinton et Yann LeCun, ce qui confirme le rôle central de Montréal dans la recherche mondiale sur l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. L'histoire remonte à 1956 avec la conférence de Dortmund, où l'IA commence à attirer l'attention. Au Québec, des mathématiciens créent des départements d'informatique à l'Université de Montréal et à l'École des sciences informatiques de Montréal. Malgré un désengagement des investisseurs dans les années 80, la recherche avance, et les années 1990 voient des chercheurs comme Bengio travailler dans le domaine de l'apprentissage profond. L'essor d'Internet, la disponibilité de données massives et l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs conduisent à un regain d'intérêt pour l'IA à partir des années 2010.
📈 Progrès rapides en IA et l'impact de l'Université de Montréal
L'Université de Montréal joue un rôle clé dans les avancées de l'IA, notamment avec la traduction automatique. En 2014, des chercheurs du laboratoire de Yoshua Bengio développent une méthode révolutionnaire pour les réseaux de neurones, améliorant considérablement la traduction automatique. Cette période voit également des chercheurs de Montréal rejoindre des entreprises de pointe comme Google et Facebook, tout en maintenant une connexion avec l'université et en formant de nouveaux experts. Bengio choisit de rester à Montréal, contribuant à l'éducation et à la recherche, ce qui crée un écosystème d'expertise. Trois aspects distinctifs de Montréal sont soulignés: la collaboration entre différentes institutions, l'ouverture en matière de sciences avec des outils et des librairies informatiques, et une conscience sociale et une éthique en intelligence artificielle, ce qui mène à la déclaration de Montréal pour une IA responsable.
🌐 Défis éthiques et sociaux de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle suscite des attentes mais aussi des craintes, notamment sur l'impact sur l'emploi et la nécessité d'un revenu universel garanti. Des promesses comme l'intelligence artificielle remplacement du travail intellectuel soulèvent des questions éthiques. Des problèmes comme les algorithmes biaisés dans la prédiction de la récidive criminelle montrent l'importance de considérer l'éthique en IA. La déclaration de Montréal pour une IA responsable est un exemple de prise de conscience collective des enjeux éthiques, avec des principes pour guider le développement d'applications IA éthiques et responsables. Les craintes légitimes incluent la perte de contrôle sur l'IA et son impact sur la société, nécessitant des solutions politiques et une compréhension accrue par le public.
Mindmap
Keywords
💡Prix Turing
💡Intelligence artificielle
💡Apprentissage profond
💡Réseaux neuronaux
💡Département d'informatique
💡Investissements dans la recherche
💡Puissance de calcul
💡Données
💡Éthique en intelligence artificielle
💡Déclaration de Montréal
Highlights
Le Québécois Yoshua Bengio reçoit le prix Turing en 2018 avec Jeffrey Hinton et Yann LeCun, reconnaissant leur travail fondamental dans l'intelligence artificielle.
Le prix Turing est considéré comme le prix Nobel de l'informatique, soulignant l'importance de Montréal dans les recherches sur l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle devient un sujet important en 1956, avec la conférence de Dartmouth aux États-Unis.
À Montréal, le département d'informatique est créé en 1966 à l'Université de Montréal, marquant le début de la recherche en IA au Québec.
Les années 1980 voient un désengagement des investisseurs en intelligence artificielle, en raison de promesses non tenues.
La puissance de calcul des ordinateurs et la disponibilité de grandes masses de données sont des facteurs déterminants pour les progrès de l'IA.
Au début des années 2010, l'intelligence artificielle connaît un renouveau, notamment dans le domaine de l'apprentissage profond.
La reconnaissance vocale et la reconnaissance d'image sont deux domaines où l'apprentissage profond a permis de réduire significativement les taux d'erreur.
L'Université de Montréal joue un rôle clé dans les avancées de la traduction automatique grâce à l'apprentissage profond.
Yoshua Bengio choisit de rester à Montréal pour continuer ses recherches académiques et former des experts dans le domaine de l'IA.
Le milieu académique de Montréal est caractérisé par une collaboration fructueuse entre différentes institutions et entreprises.
L'importance de l'ouverture scientifique est soulignée par la disponibilité de librairies informatiques en code ouvert pour l'apprentissage profond.
La déclaration de Montréal pour une IA responsable met en avant les principes éthiques de l'intelligence artificielle.
Les craintes liées à l'intelligence artificielle, telles que le chômage de masse et les implications éthiques, sont abordées.
La communauté scientifique francophone du Canada est reconnue pour sa contribution à la scène internationale en sciences.
Transcripts
en 2018 le Québécois Yoshua binjo reçoit
le prix Turing en compagnie de ses
camarades Jeffrey Hinton et Yann lecun
le prix Turing est la plus prestigieuse
récompense du monde informatique
considéré comme son prix Nobel
cette reconnaissance confirme la place
incontournable de Montréal sur
l'échiquier mondial des recherches
portant sur l'intelligence artificielle
l'apprentissage profond et les réseaux
neuronaux voici son histoire voici notre
histoire
[Musique]
l'intelligence artificielle le terme va
devenir important en 1956 dans la
conférence de Dortmund aux États-Unis
organisé par des mathématiciens qui
désiraient simuler l'intelligence
humaine dans une machine à partir de ce
moment-là va avoir un certain engouement
parce qu'on désire reproduire
l'intelligence au sein de machines même
s'il faut le dire on comprend plus ou
moins comment l'intelligence humaine
fonctionne puis avec la montée des
ordinateurs c'est un domaine qui devient
un certain engouement qui se fait sentir
au Québec dans les départements de
mathématiques notamment en 1966 à
l'Université de Montréal va être créé le
département d'informatique à partir du
Département de mathématiques en fait
c'est des mathématiciens qui vont mettre
sur pied ce département là même chose à
Miguel en 1971 l'École des sciences
informatiques va être mise en place
pendant cette période là il y a
l'ambition de
mettre en place qu'on peut appeler en
partie des systèmes experts pour aider
les humains à la prise de décision il va
avoir des capitaux qui vont être
investis de manière importante dans ces
domaines de recherche là puis également
des promesses qui vont être faites
promesses qui ne seront pas tout à fait
remplis donc il va amener un
désengagement des investisseurs dans les
années 80 fin 1980 parce que tout
simplement les promesses qui avaient été
faites au début qui était axé sur cette
nouvelle révolution industrielle toutes
ces choses-là qui étaient mises de
l'avant mais non tout simplement pas été
remplis et puis quand on fait des
promesses on crée des attentes donc on
attire des capitaux puis quand les
promesses ne sont pas remplies après un
certain temps les capitaux sont retirés
donc on rentre dans une période plutôt
sombre pour l'intelligence artificielle
même si évidemment il y a encore plein
de chercheurs qui sont très actifs
notamment à l'Université de Montréal on
peut penser à quelqu'un par exemple
comme le cheval actif dans la branche
connexionniste de l'intelligence dès les
années 1990 mais ce qui manque à ce
domaine de recherche là ça va être d'un
la puissance de calcul des ordinateurs
ne sera pas nécessairement très
développé comme on est aujourd'hui puis
également des masses de données comme on
est aujourd'hui en particulier grâce aux
médias sociaux et à l'Internet il y a
pas ça dans les années 1990 donc ça
fonctionne plus ou moins bien tout ça
mais il y a quand même des fonds qui
sont investis par exemple monsieur Benjo
va avoir en 2000 une charte de recherche
du Canada donc on voit que c'est quand
même une charte qui est prestigieuse il
y a de l'intérêt pour tout ça le si fort
qui est un OBNL qui va financer la
recherche scientifique au Canada va
investir en intelligence artificielle
mais le facteur je dirais déterminant
qui va permettre en fait aux techniques
d'apprentissage machine de bien
fonctionner c'est la montée d'Internet
la présence de grandes masses de données
et la puissance de calcul des
ordinateurs ce qui fait en sorte que au
début des années 2010 on rentre dans un
nouvel passe d'engouement pour
l'intelligence artificielle
principalement pour la branche connexion
Nice avant ça il y avait des percées
théoriques
mais on n'avait pas encore des des
grosses différences empiriques donc des
exemples de résultats puis ça s'est fait
de manière assez rapide au début des
années 2010 donc on parle autour de 2011
2012 où il y a une séquence de
d'application difficile d'informatique
ou l'apprentissage profond a permis de
faire des percées donc une des premières
c'était la reconnaissance vocale les
taux d'erreurs qu'on avait la
connaissance vocale à ce moment-là était
encore assez élevé c'était pas aussi
fonctionnel qu'on pouvait juste utiliser
dans nos téléphones intelligents sans
problème et en autour de 2011 2012 en
utilisant les l'apprentissages profond
on a eu un vraiment un saut important de
démission d'erreur qui rendait les
choses très fonctionnel et donc ça
c'était au début la deuxième ça a été un
reconnaissance d'image et de sa
complètement changé le domaine de la
reconnaissance d'objets qui s'appelle
computer VG en anglais qui deux jours au
lendemain quasiment tous les papiers
dans les conférences utilisaient des
techniques de Françoise profond
un exemple de percée en apprentissage
profonde ou on peut voir le rôle de
l'Université de Montréal en fait c'est
un traduction automatique ça c'est
intéressant aussi parce que ça s'est
fait de manière très rapide entre la
découverte scientifique et
l'implémentation sur des on va dire des
dizaines de millions de téléphones par
exemple c'était autour de 2014 il y a un
papier dans le laboratoire de Yoshua
Benjo c'était de pouvoir trouver une
méthode de comment implémenter ça pour
les réseaux de neurones et
avant ça la traduction automatique ne
fonctionnait pas très très bien encore
que les réseaux de neurones
contrairement à la reconnaissance vocale
ou les classification d'objets et Google
c'est intéressé à ces méthodes-là du
fait que en ordre de 1 ou 2 ans on
changeait complètement
les implémentations que la trace
automatique donc c'était 10 ans de
développement ingénierie d'une méthode
précédente et en un ou deux ans ont
changé complètement ce qui s'appelle
et avec des performances beaucoup mieux
de la traduction automatique
[Musique]
l'importance de Montréal dans cette
historique là c'est que c'est l'aspect
académique on va dire c'est qui c'est
qu'au début des années 2010 quand ces
méthodes ont commencé à très bien
fonctionner des personnes clés qui
travaillaient dans ces domaines-là sont
partis du monde académique donc Jeff
Hunton à Toronto et donc est déménagé à
Silicon Valley pour joindre Google brand
Yann lecun qui était à noyau et devenu
le directeur scientifique du l'empereur
de recherche à Facebook et il y a eu
beaucoup d'offres aussi pour essayer de
recruter Yoshua meilleur choix lui il
disait non non moi je suis bien Montréal
je veux continuer à je tiens au domaine
universitaire je continue à et donc en
restant à l'université il y a continué
la former des experts du domaine puis il
y a vraiment développer la science
derrière ça ce qui a permis après que
quand que les percées empiriques puis
que c'est devenu extrêmement populaire
on parle mettons 2014 2015 ben on avait
une masse critique à Montréal de
d'expertise sur ces sujets là qui
permettait vraiment de
de continuer à la fois à faire des
progrès mais aussi beaucoup d'étudiants
qui ont passé dans ce laboratoires là
sont partis à travers le monde et ont
contribué à ces personnes-là tout le
monde est attiré par iosua et par son
travail et en fait c'est un des
pionniers de l'IA et aussi c'est un des
rares qui a toujours travaillé en
académie qui fait des recherches très
poussées qui encadrent des dizaines
d'étudiants et qui participent à
beaucoup de projets donc en fait ça crée
autour de lui un écosystème de genre qui
travaille et qui sont passionnés par ça
je pense que il y a trois aspects qui
sont qui sont assez distinctifs et quand
on les combiné ensemble je pense qu'il
ira un peu Montréal à celui-là le
premier c'était l'aspect collaboratif
même entre différentes compagnies qui
étaient uniques on ne voyait jamais des
publications jointes entre tes
compagnies différentes mais ton Google
et Microsoft par exemple tandis qu'à
Montréal c'est arrivé parce que c'était
des gens dans la communauté comédienne
qui avait déjà collaboré ensemble je
vais continuer à garder ça quand sont
allés dans une entreprise et donc cette
collaboration très fertile entre
plusieurs institutions c'est assez c'est
vraiment une équation on parle de
plusieurs universités
qui viennent ensemble donc c'est rare
d'avoir ça
un deuxième aspect c'est l'aspect de
sciences ouvertes on va dire un élément
important dans la révolution de
l'apprentissage profond c'est les outils
informatiques les librairies
informatiques qui sont en code ouvert
que les gens peuvent utiliser et
développer dans le monde et donc une des
librairies principales qui avaient été
dans ce domaine-là avait été développé
université
d'implémenter les réseaux profonds de
manière très facile et le troisième
élément c'est les gens qui travaillent
dans ce domaine là avaient une espèce de
conscience sociale ou un important de on
va dire de l'éthique en intelligence
artificielle et donc ça a amené entre
autres avec la déclaration de Montréal
pour l'intelligence artificielle
responsable
on a un groupe Amila qui s'appelle eye
for Humanity et donc cet aspect là de
qui aussi va bien du fait que c'est très
académique à Montréal donc on est
financé principalement par le
gouvernement on veut collaborer on veut
pouvoir utiliser ces les
persiques ce qui arrive dans ce
domaine-là pour améliorer la société on
parle de médecine personnalisée on parle
d'améliorer les l'efficacité des réseaux
d'autobus à Montréal etc la déclaration
de Montréal c'était un effort de
plusieurs personnes dont Yoshua benjios
Marc-Antoine DIAC à l'Université de
Montréal pour mettre sur papier les
principes du nia éthique et responsable
donc en fait c'était tout un processus
ça a pris plus d'un an à consulter il y
avait plusieurs consultations avec des
philosophes avec des informaticiens avec
des citoyens et en fait c'est une
séquence de principe qu'on peut suivre
pour
prétendre d'avoir une meilleure
responsable donc c'est pas bateau en
disant d'abord tu fais essayer d'après
tu fais ça c'est plutôt des principes
est-ce que par exemple un algorithme
explique bien comment ça fonctionne
est-ce que ça explique les données que
qui étaient utilisées est-ce que c'est
respectueux des droits de l'humain
est-ce que c'est respectueux de
l'environnement et donc c'est des gens
de principe que quand on développe un
algorithme quand on développe une
application bien on peut au moins cocher
les cases en disant oui j'ai pensé à ça
oui j'ai j'ai fait de mon mieux pour
s'assurer que les gens comprennent
comment ça fonctionne etc etc donc c'est
vraiment des principes qui peuvent
guider le développement du ni à
responsable
[Musique]
lorsque il y a des promesses qui sont
créés il y a des attentes qui sont créés
mais aussi des peurs qui sont
on promet par exemple que l'intelligence
artificielle ou les nanotechnologies
avant elle vont remplacer le travail
jusqu'au travail intellectuel des êtres
humains qu'on voit par exemple des gens
aux États-Unis comme Elon Musk dire
qu'ils ont devrait mettre en place un
revenu universel garanti sans quoi les
gens auront plus d'emploi pour consommer
puis soutenir
l'économie on doit réussir à faire la
part des choses entre ce qui
un réel problème éthique qu'on doit se
questionner de manière sérieuse et ce
qui relève davantage de promesses un peu
hyperbolique mais peut-être considérer
que ces promesses là ont certains
objectifs puis que des problèmes
éthiques auxquels on devrait davantage
peut être intéressant c'est comme par
exemple au billet dans les algorithmes
parce que les jeux de données évidemment
ils sortent pas nulle part donc dans les
jeux de données il peut avoir certains
billets je pense par exemple aux
États-Unis il y avait certains États qui
avaient mis en place un système de
prédiction de la récidive dans le milieu
carcéral qui était complètement biaisé
parce qu'il prenant considération des
facteurs sociaux démographiques donc ça
c'est des enjeux éthiques qu'on doit
réellement sur lesquels on doit se
questionner l'intelligence artificielle
qui qu'on ne contrôle plus et qui se
retourne vers lui
je crois qui est une
crainte légitime dans le très très long
terme du futur il y a aussi une question
juste que les gens ne connaissent pas ou
donc ce qu'on ne comprend pas on ne
connaît pas c'est toujours ça peut faire
peur de notre point de vue du point de
vue des chercheurs amis là c'est des
craintes qui sont légitimes et pour
lequel ça prend des solutions politiques
[Musique]
quel chemin parcouru depuis les 100
dernières années
plus personne ne parle du peu d'aptitude
des Canadiens français pour les sciences
souligné à maintes reprises il y a plus
d'un siècle
avec une communauté scientifique
diversifiée et branchée sur la scène
internationale le rêve des pionniers de
la face celui de susciter des carrières
scientifiques afin de propulser le
développement économique et social des
Canadiens français se voient pleinement
réalisé
[Musique]
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