Les données : pierre angulaire de l’intelligence artificielle
Présentation
Dans les quelques dernières années, l’intelligence artificielle a beaucoup fait parler d’elle, particulièrement à Montréal. Entre le deep learning et la science des données, entre les voitures autonomes et les diagnostiques médicaux automatisés, que se passe-t-il vraiement? Ce cours vous offrira les éléments permettant une meilleure compréhension de la situation, de ses origines, et des ses impacts possibles, technologiques, sociaux et éthiques.
Professeur-e(s)
Guillaume Chicoisne
Ingénieur en informatique industrielle, Guillaume Chicoisne a rapidement rejoint le monde de l’intelligence artificielle et des sciences cognitives, où il développe un intérêt marqué pour les approches de collaboration entre humains et machines, chacun oeuvrant dans son domaine d’expertise. Après quelques années à travailler sur l’interaction homme-machine, les communautés virtuelles et les nouveaux médias, il a immigré au Canada pour devenir coordonnateur de l’Institut des sciences cognitives, à Montréal. Ses dix ans à ce poste, lui ont appris à faire communiquer et collaborer linguistes, psychologues, informaticiens, philosophes et spécialistes des neurosciences. Il a depuis rejoint IVADO où il occupe le poste de directeur des programmes scientifiques.
Cours
#1- Les données : pierre angulaire de l’intelligence artificielle
Les données ont été comparées au pétrole du XXIe siècle. Comme le pétrole au XXe, sur elles repose une industrie colossale, il faut les extraire et les raffiner, et les produits qu’on en dérive sont multiples. Au delà de cette analogie, nous verrons dans ce premier cours pourquoi les données, vues comme une façon de numériser le monde, sont si importantes dans les développements actuels de l’IA. La séance d’intro générale pour bien comprendre ce qui rend possible tout ce qui va suivre.
#2 – Réseaux de neurones réels et virtuels (9 avril)
Dans cette séance, nous décrirons le fonctionnement du cerveau animal –biologique– pour montrer de quoi se sont inspirés les chercheur en intelligence artificielle qui ont réveloppé les premiers réseaux de neurones artificiels. La première partie sera donnée par Bruno Dubuc qui parlera des réseaux de neurones d’un cerveau humain; de notre connectome à l’échelle micro, meso et macro; de la neuroplasticité; de différents mécanismes pour ajuster le « poids synaptique »; de l’engramme mnésique et à quoi ça correspond dans notre cerveau. Guillaume Chicoisne enchaînera ensuite pour faire la comparaison avec un réseau de neurones virtuel. Qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?
#3 – L’apprentissage profond, qu’est-ce que c’est? (23 avril)
Une grande partie des avancées récentes de l’IA repose sur une technique appelée apprentissage profond (deep learning). Ce cours ira regarder sous le capot d’un réseau de neurone profond: qu’est-ce qu’ils ont de particulier, comment ils apprennent, à quoi sont-ils forts, sur quoi sont-ils moins bons, le tout accompagné d’exemples d’applications.
#4 – Les implications sociales et éthiques de l’IA (7 may) – donnée par Martin Gibert, chercheur du CRÉ en éthique de l’intelligence artificielle et de la gestion des données massives
Les implications éthiques de « l’intelligence artificielle » maintenant et dans le futur. Quelques exemples (voitures autonomes, robots militaires ou androïdes, etc.). La déclaration de Montréal.
Lien pertinent
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