Les années 2010 : le futur c'est maintenant! - La fabuleuse histoire des sciences au Québec

Summary

Le 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

00:00

🌟 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.

05:01

📈 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.

10:02

🌐 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.

Keywords

💡Prix Turing

Le prix Turing est une récompense prestigieuse décernée aux scientifiques informaticiens pour leurs contributions exceptionnelles au domaine de l'informatique. Dans le script, il est mentionné que Yoshua Bengio, Jeffrey Hinton et Yann LeCun ont reçu ce prix en 2018, ce qui souligne leur rôle central dans les avancées de l'intelligence artificielle et leur lien avec Montréal.

💡Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) fait référence à la capacité des ordinateurs de réaliser des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine. Le script aborde l'importance de l'IA et de sa recherche à Montréal, notamment avec l'histoire de son développement et des chercheurs qui y ont contribué.

💡Apprentissage profond

L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'IA qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre des modèles de données. Le script mentionne l'apprentissage profond comme un élément clé dans les progrès récents de l'IA, avec des applications telles que la reconnaissance vocale et de l'image.

💡Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont des modèles mathématiques inspirés du système nerveux humain, utilisés pour modéliser et résoudre divers problèmes. Dans le script, les réseaux neuronaux sont présentés comme la base technique derrière les avancées de l'apprentissage profond.

💡Département d'informatique

Le département d'informatique est une unité académique d'une université dédiée à l'enseignement et à la recherche en informatique. Le script mentionne la création du département d'informatique à l'Université de Montréal en 1966, marquant le début d'une tradition de recherche en IA.

💡Investissements dans la recherche

Les investissements dans la recherche sont des fonds alloués pour soutenir les travaux scientifiques et technologiques. Le script décrit comment les investissements ont fluctué au fil des années, influençant la recherche en IA et l'engagement des chercheurs.

💡Puissance de calcul

La puissance de calcul fait référence à la capacité d'un ordinateur à effectuer des calculs rapidement et efficacement. Le script souligne l'importance de la puissance de calcul pour l'avancement des techniques d'apprentissage machine et l'IA.

💡Données

Les données sont des informations brutes utilisées pour entraîner et améliorer les modèles d'IA. Le script mentionne l'importance croissante des masses de données, en particulier avec l'essor d'Internet et des médias sociaux, pour l'apprentissage profond.

💡Éthique en intelligence artificielle

L'éthique en intelligence artificielle concerne les questions morales et les principes qui guident le développement et l'utilisation de l'IA. Le script aborde la déclaration de Montréal pour l'intelligence artificielle responsable, un ensemble de principes pour orienter le développement éthique de l'IA.

💡Déclaration de Montréal

La déclaration de Montréal est un ensemble de principes éthiques pour l'intelligence artificielle, élaborés par des chercheurs et des experts de Montréal. Le script la mentionne comme un exemple de l'engagement de la communauté scientifique montréalaise pour promouvoir une IA éthique et responsable.

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]