L’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance fulgurante ces dernières années, et les chercheurs québécois sont à l’avant-garde de ce domaine révolutionnaire. Des projets menés dans la province offrent des perspectives prometteuses pour améliorer notre existence dans plusieurs sphères, comme l’éducation, l’environnement et la santé.
Menées par des experts en IA et des chercheurs locaux, ces initiatives prouvent que le Québec est un acteur clé dans le développement de l’IA, et que les retombées positives de ces projets pourraient bien dépasser les frontières de la province. En voici cinq.
1 – Révolutionner la découverte de nouveaux médicaments avec l’IA
Le Mila (Institut québécois d’intelligence artificielle) travaille sur un projet visant à faciliter et à accélérer la découverte de nouveaux médicaments. La mise au point de nouveaux médicaments est normalement un processus long qui coûterait, selon le Mila, 2,6 G$ par médicament homologué.
«L’IA permet d’aller plus vite que ce qui se faisait traditionnellement dans des laboratoires», souligne la PDG du Mila, Valérie Pisano.
Même lorsqu’une molécule capable de se lier à une cible précise est découverte, il y a des risques qu’elle ne soit pas efficace lors des étapes ultérieures des essais. Le projet LambdaZero vise à mettre au point une technique de recherche capable d’explorer une énorme quantité de molécules (1018 molécules, soit une échelle exa, pour les matheux). Une recherche de cette ampleur prendrait 1000 milliards d’années de calculs à réaliser à un ordinateur actuel.
2 – Lutter contre la traite des personnes grâce à l’IA
Le projet Infrared s’attaque au trafic de personnes au Canada, un problème majeur en Amérique du Nord. Cette industrie mondiale représente 99 milliards de dollars américains, avec une majorité de victimes exploitées sexuellement. Les trafiquants utilisent la technologie pour recruter, vendre et exploiter leurs victimes, ce qui rend leurs activités difficiles à repérer.
Infrared développe des solutions d’IA pour analyser les publicités en ligne et détecter celles impliquant des victimes de traite. La méthodologie combine plusieurs domaines, tels que la détection des tendances, l’apprentissage actif, l’exploration de graphes et le traitement d’images.
L’équipe interdisciplinaire d’Infrared est composée de chercheurs en IA et de chercheurs en criminologie.
3 – L’IA au service de l’éducation
Alloprof, une plateforme d’aide aux devoirs pour les élèves du primaire et du secondaire, utilise l’IA pour fournir des réponses aux élèves plus rapidement que les enseignants.
Grâce aux codes d’IA de l’institut Mila, les jeunes qui fréquentent la «Zone d’entraide» de la plateforme peuvent recevoir l’aide immédiate de l’intelligence artificielle. Alloprof peut suggérer de manière personnalisée trois fiches d’étude adaptées à l’élève, en une demi-seconde.
Les algorithmes développés par le Mila comprennent les questions que posent les jeunes, malgré les erreurs courantes qu’ils font, soulageant ainsi la pression sur les enseignants.
L’organisation collabore avec des étudiants de Polytechnique Montréal pour incorporer un système de reconnaissance des images. Dans un futur proche, les élèves pourront importer une photo de leur devoir sur Alloprof et recevoir de l’aide pour le compléter.
4 – L’optimisation du chauffage des bâtiments au bénéfice du climat
La jeune pousse montréalaise BrainBox AI s’attaque à un problème majeur: les systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC) traditionnels polluants. Ces derniers représentent en moyenne 40% des gaz à effet de serre (GES) du secteur immobilier, soit 5% de la totalité des émissions de GES à l’échelle mondiale.
Le projet de BrainBox AI vise à réduire la production de GES du secteur immobilier, optimiser la gestion des systèmes CVC et maintenir un confort pour les utilisateurs des immeubles commerciaux et institutionnels. L’entreprise a ainsi développé des algorithmes en intelligence artificielle (IA) qui optimisent l’économie d’énergie et la réduction des coûts pour les organisations possédant ce type d’immeubles.
Les algorithmes permettent une réduction de 25% de la consommation d’énergie et de 60% de l’empreinte carbone des immeubles. De plus, les solutions proposées automatisent le contrôle des commandes de gestion, avec des mises à jour toutes les cinq minutes sur une période de six heures, assurant une économie d’énergie sans compromettre le confort des occupants.
5 – Mieux détecter certaines maladies
Perceiv AI, une start-up québécoise, développe des outils pour faciliter et accélérer les essais cliniques en sélectionnant les patients, principalement pour la maladie d’Alzheimer et les maladies cardiaques. Les essais cliniques sont souvent longs et coûteux, avec un taux d’échec élevé. Perceiv AI vise à prédire la pertinence des patients, à améliorer l’homogénéité des données et à faciliter le succès des essais.
La plateforme Foresight utilise des données cliniques, sanguines, génétiques et d’imagerie moléculaire pour sélectionner les patients en fonction de l’évolution prévue de leur état de santé. Cela permet de recruter des patients de «meilleure qualité», réduisant les coûts et la durée des essais jusqu’à 51% dans certains cas.
Perceiv AI collabore avec des hôpitaux, des centres de recherche et des entreprises pharmaceutiques.