Le scientifique en chef de l'intelligence artificielle chez Facebook, Yann LeCun. (Photo: Jérôme Lavallée)
Le scientifique en chef de l'intelligence artificielle chez Facebook, Yann LeCun, affirme que le choix d'implanter un laboratoire de recherche à Montréal est surtout attribuable au bassin de personnel qualifié dans le secteur.
«La densité du personnel de talent déjà disponible à Montréal ou qu'on pense pouvoir y attirer fait de la ville un endroit extrêmement attirant», affirme M. LeCun, rencontré vendredi en marge de la conférence de presse de Facebook annonçant l'arrivée du numéro un mondial des réseaux sociaux à Montréal.
M. LeCun soutient que de plus en plus d'étudiants choisissent de faire des études en intelligence artificielle, mais que peu de gens ont assez d'expérience dans le domaine pour jouer un rôle de leader. «Une raison de notre venue à Montréal est Joëlle Pineau et son expérience dans l'apprentissage par renforcement, un domaine dans lequel on veut se lancer. Trouver des gens de ce calibre qui ont les qualités et l'expérience pour diriger des opérations de ce type, c'est très rare», dit-il, précisant que Facebook n'a bénéficié d'aucune subvention gouvernementale pour venir s'installer dans la métropole.
Mme Pineau, chercheuse et professeur à l'Université McGill, dirigera le laboratoire en intelligence artificielle de Facebook, qui devrait regrouper une trentaine de scientifiques d'ici un an.
L'apprentissage par renforcement signifie que les chercheurs en intelligence artificielle vont effectuer des travaux pour conditionner des machines à prendre des décisions pour atteindre certains objectifs, tout en respectant diverses contraintes.
«Elle fait des recherches dans un tas de domaines avec une quinzaine d'étudiants. C'est une très bonne organisatrice. C'est un peu pour ça qu'on a mis nos yeux sur elle. C'est une pionnière de la recherche dans l'apprentissage par renforcement, particulièrement pour l'application de la robotique et des systèmes de dialogue avec les machines. Ça nous intéresse beaucoup chez Facebook d'un point de vue scientifique et technique et du point de vue des produits aussi», explique M. LeCun, qui ajoute qu'à ce jour, les systèmes informatiques sont très «stupides».
«On aimerait bien essayer de trouver des moyens de rendre les discussions avec les machines beaucoup moins frustrantes qu'elles le sont à l'heure actuelle et moins restreintes dans les domaines d'applications», dit-il.
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Pas de partage de territoires entre les laboratoires de Facebook
Le scientifique affirme qu'il n'y a pas de partage de territoires entre les laboratoires en IA de Facebook, situés à Menlo Park (Californie), New York, Paris et Montréal. Il précise toutefois que les laboratoires peuvent avoir des spécialités attribuables à la concentration des expertises des gens dans chacun d'eux. «Par exemple, une grande partie des recherches en interprétation d'images se passe à Menlo Park et à Paris. Les travaux dans le traitement des langues naturelles sont effectués à New York et à Paris. Les recherches un peu plus fondamentales en apprentissage automatique et à plus long terme sont effectuées dans les trois laboratoires», dit-il.
Le laboratoire de Montréal n'a donc pas de mandat précis et pourrait travailler dans tous ces secteurs, en y ajoutant son expertise du côté de l'apprentissage par renforcement.
L'intelligence artificielle déjà bien présente
M. Lecun soutient que les travaux des laboratoires du Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) sont déjà bien présents sur le réseau social, notamment en reconnaissance d'image ou du langage, des systèmes de recommandation ou des filtres d'information.
Yann LeCun précise que les travaux en reconnaissance d'image peuvent par exemple être très utiles pour les non-voyants, car les sytèmes sont en mesure d'obtenir des descriptions vocales des photos publiées sur le réseau social.
«Chaque jour, Facebook peut vous montrer de 2000 à 3000 pièces d'informations dans votre fil, mais vous avez probablement du temps pour en regarder seulement une centaine, sauf si vous passez toutes vos journées sur le site! Donc, une fois que les systèmes de Facebook arrivent à comprendre vos intérêts, ils arrivent à sélectionner des pièces d'information qui soient les plus appropriées», explique-t-il.
Le chercheur ajoute que le réseau social mène aussi des travaux pour faire la guerre aux fausses nouvelles (fake news), mais que la tâche est complexe: «Il faut faire la part entre la fiabilité de l'information, la liberté d'expression et la censure. C'est un peu compliqué», concède-t-il.
De la recherche fondamentale à l'application
FAIR est un laboratoire de recherche fondamentale en intelligence artificielle qui est lié à une autre entité nommée Applied Machine Learning (AML), que l'on pourrait traduire par «apprentissage machine appliqué». AML, qui regroupe plus de 200 chercheurs, utilise les technologies et méthodes développées par FAIR pour concevoir des applications pratiques pour les utilisateurs de Facebook.
Toronto était aussi une option
M. LeCun, qui a fait un post-doctorat à l'Université de Toronto, soutient que Facebook a aussi songé à installer son laboratoire canadien à Toronto. «Je connais bien la ville et la communauté de recherche là-bas est à la pointe. Mais le bassin est plus important à Montréal, en grande partie grâce au MILA (Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal), dirigé par le professeur Yoshua Bengio, qui a fédéré les forces vives autour de l'IA à Montréal. Le même phénomène ne s'est pas produit à Toronto», dit-il.
Selon lui, la situation est attribuable à un certain conservatisme de l'Université de Toronto, qui n'a pas investi en intelligence artificielle de manière aussi agressive que l'Université de Montréal.
