Josie Desmarais/Métro Hugues Bersini, Gheorghe Comanici, Guillaume Chicoisne et Jeffrey Goldstein.

L’intelligence artificielle, notamment par apprentissage profond (deep learning), offre un monde de possibilités, que ce soit dans le domaine des technologies de l’information, de l’énergie ou de la médecine. La deuxième conférence Intersections, présentée par le Printemps numérique mardi soir, a été l’occasion d’en connaître davantage sur le sujet.

Qu’est que l’apprentissage profond?

Les outils informatiques qui utilisent l’apprentissage profond analysent une foule de connaissances sur un sujet bien précis afin de pouvoir reproduire les meilleurs comportements possibles. «C’est de l’intelligence artificielle qui est inconsciente, mais qui fonctionne mieux pour des problèmes complexes, résume Hugues Bersini, professeur à l’Université libre de Bruxelles. La traduction automatique fonctionne de cette façon. On prend tous les livres et toutes les traductions qui existent et on compare la phrase avec cette grande bibliothèque. Il n’y a pas beaucoup d’intelligence, ce sont des statistiques.»

Gheorghe Comanici, qui œuvre comme développeur à Google Montréal, croit que cette façon de fonctionner s’apparente à celle du cerveau humain, prenant exemple sur la reconnaissance d’images. «Nous ne travaillons pas avec des règles complètement codées, illustre-t-il. Il n’y a pas de règle qui dit que ceci est un chien ou une pomme; nous regardons une photo et notre cerveau reconnaît qu’il s’agit d’une pomme.» On appelle d’ailleurs l’outil d’analyse un réseau de neurones.

Des usages poussés

Lors de la conférence, le Dr Jeffrey Goldstein, qui travaille sur le superordinateur Watson de IBM, est venu présenter les possibilités de l’apprentissage profond dans le domaine de la santé. «Watson n’est pas un médecin, mais peut conseiller les meilleurs traitements pour certaines maladies, dont quatre cancers, indique-t-il. On construit un corpus de connaissances à partir des études et des recherches déjà faites. Ensuite, on va combiner ça avec les données sur le patient pour construire une recommandation. Celle-ci concorde de 80 à 95% du temps avec celle du médecin.»

En analysant les données médicales de chaque patient, un ordinateur comme Watson peut, par exemple, recommander une diète à des personnes diabétiques, qui dépend de leurs activités physiques prévues dans la journée et vice-versa. Si cela permet de sauver du temps aux médecins, et donc de l’argent, le Dr Goldstein ne s’inquiète pas pour les emplois dans le domaine. «En radiologie, on n’aura peut-être plus besoin des 10 personnes pour faire des clichés, mais on va créer d’autres emplois d’infirmières-informaticiennes par exemple, juge-t-il. Ce sera une réorientation du travail.»

Montréal bien placée

S’il risque d’y avoir des pertes d’emplois tout de même, l’intelligence artificielle serait plutôt profitable pour Montréal. «Pour ce qui est de la recherche universitaire, Montréal est sur le podium pour l’apprentissage profond», assure le directeur de la programmation scientifique à l’Institut de valorisation des données (IVADO), Guillaume Chicoisne. L’institut, qui relève d’une collaboration entre Polytechnique Montréal, HEC et l’Université de Montréal, a reçu 90 M$ de financement gouvernemental ainsi que de gros investissements de compagnies informatiques.

IVADO sera notamment chargé de promouvoir la recherche fondamentale dans le domaine. «Les étudiants partent souvent pour avoir des salaires alléchants, mais à Montréal, on a des rockstar de l’apprentissage profond, c’est un gros avantage», juge M. Chicoisne.

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