Google a confié à Hugo Larochelle, professeur à l’Université de Sherbrooke, le mandat de bâtir à Montréal un centre de recherche de haut calibre sur l’apprentissage profond.
DOSSIER INTELLIGENCE ARTIFICIELLE - De nombreux grands acteurs du secteur de l'intelligence artificielle (AI) ont pris pied à Montréal au cours des derniers mois. Qui sont-ils, et surtout, que font-ils ? Pour y voir plus clair, voici un survol des travaux de Google, de Facebook, de Microsoft et d'IBM à Montréal.
Google : le talent d'abord, où qu'il soit
Quand, il y a moins d'un an, la multinationale américaine Google a fait l'annonce de l'ouverture d'un centre de recherche au centre-ville de Montréal, le Tout-Montréal scientifique avait de quoi se réjouir.
D'abord, Google aurait très bien pu choisir de s'implanter ailleurs. Ensuite, elle est arrivée en versant 4,5 millions de dollars (M$) pour financer les travaux de huit chercheurs d'ici en intelligence artificielle. Surtout, par sa venue, Google a rapatrié des États-Unis l'un des plus brillants cerveaux que le Québec ait produit dans le domaine : Hugo Larochelle, professeur à l'Université de Sherbrooke, que Twitter avait réussi à attirer dans ses bureaux de Cambridge, non loin de Boston, il y a quelques années. C'est à cet ancien étudiant du professeur Yoshua Bengio, chef d'orchestre respecté de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA), que Google a confié le mandat de bâtir un centre de recherche de haut calibre sur l'apprentissage profond (deep learning).
L'équipe de recherche du laboratoire en intelligence artificielle de Montréal demeure encore modeste. Au deuxième étage d'un édifice en vue de l'avenue McGill College, la nouvelle équipe ne compte guère qu'une demi-douzaine de personnes, soit l'équivalent de l'équipe torontoise. Ce nombre devrait croître pour avoisiner une dizaine de personnes.
À Montréal, chacun des chercheurs travaille à des aspects différents de l'intelligence artificielle, explique Hugo Larochelle. Par exemple, ce dernier s'intéresse à la reconnaissance visuelle, à la vision par ordinateur. Un de ses objectifs consiste à créer des algorithmes qui permettront à un ordinateur d'apprendre à reconnaître des objets en réduisant considérablement le nombre d'images requises.
D'autres, explique-t-il, travaillent à l'optimisation des systèmes sur l'apprentissage automatique (machine learning) ou sur l'apprentissage par renforcement (reinforcement learning). En gros, Google recrute le talent où il se trouve et laisse à ceux qu'elle recrute la liberté de poursuivre leurs travaux dans leur domaine de prédilection, explique M. Larochelle.
«Nous sommes surtout dans la recherche fondamentale, poursuit-il. Cela n'empêche pas que nos travaux puissent éventuellement mener à des applications concrètes, mais il n'y a pas de pression en ce sens. Ce qu'on nous demande surtout, c'est de tenter d'avoir de l'impact en présentant des conférences sur nos travaux, en nous engageant dans notre communauté ou en publiant des articles dans des revues qui ont de l'influence.»
Facebook : l'apprentissage automatique
Le 15 septembre, le géant américain Facebook annonçait la création d'un nouveau laboratoire de recherche spécialisé en intelligence artificielle à Montréal. Ce laboratoire, le premier de la famille Facebook à voir le jour au Canada, est dirigé par la Québécoise Joëlle Pineau, professeure depuis plus d'une décennie au Département d'informatique de l'Université McGill et codirectrice du Reasoning and Learning Lab, un laboratoire de recherche sur le rayonnement et l'apprentissage.
Montréal est ainsi devenue la quatrième ville de la planète à joindre l'équipe du Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), principal responsable de la recherche en intelligence artificielle au sein de la famille Facebook. Les trois autres centres de recherche sont situés à Menlo Park, en Californie, à New York et à Paris.
Ce réseau international de laboratoires regroupe un peu plus d'une centaine de chercheurs, dont une dizaine à Montréal. Selon Mme Pineau, l'équipe montréalaise devrait croître rapidement pour atteindre de 20 à 30 chercheurs d'ici 18 mois. Ceux-ci se spécialiseront d'abord dans l'apprentissage automatique, mais on s'attend à ce que leur champ de recherche s'élargisse rapidement pour toucher également l'apprentissage par renforcement et les systèmes de dialogue.
Les chercheurs de Facebook profiteront d'une grande liberté, FAIR se concentrant sur la recherche fondamentale, explique la nouvelle directrice du laboratoire de Facebook à Montréal. La recherche appliquée est quant à elle confiée à d'autres entités de Facebook, ailleurs qu'à Montréal.
Mme Pineau explique avoir été particulièrement séduite par Facebook en apprenant que FAIR pratique de la recherche dite ouverte, c'est-à-dire qu'il encourage le partage des résultats de ses recherches hors des murs de Facebook, dans toute la communauté scientifique.
Facebook a annoncé l'octroi de 7 M$ à quelques institutions phares de l'intelligence artificielle à Montréal, dont l'Institut canadien de recherches avancées, l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA), l'Université McGill et l'Université de Montréal.
Microsoft : un corridor d'IA
En faisant l'acquisition de l'ontarienne Maluuba en janvier, l'américaine Microsoft avait pour projet de faire de Montréal son principal laboratoire de recherche en intelligence artificielle au Canada. Neuf mois plus tard, la quarantaine d'employés de Maluuba qui travaillaient à Waterloo ont déménagé à Montréal. Plusieurs d'entre eux se sont déjà mis à l'apprentissage du français, souligne Jennifer Chayes, directrice générale de Microsoft Research à Cambridge, devenue également responsable des activités montréalaises de Microsoft en IA.
«Je suis absolument renversée par l'extraordinaire potentiel de l'équipe de Maluuba-Microsoft à Montréal et par la mise en place de mesures gouvernementales afin de protéger ce bijou que vous avez bâti ici», a dit Mme Chayes à Les Affaires entre deux conférences scientifiques sur le sujet à l'Université de Montréal.
Le bijou dont la représentante de Microsoft parle, c'est l'écosystème mis en place par la communauté scientifique montréalaise afin de faire de la métropole un incontournable dans l'univers très concurrentiel de l'intelligence artificielle.
Jennifer Chayes en sait quelque chose puisqu'après avoir cofondé le Microsoft Research New England au Massachusetts, en 2008, elle a cofondé en 2012 le centre de recherche de Microsoft à New York. «Mine de rien, avec notre laboratoire de Montréal, Microsoft dispose aujourd'hui d'un des corridors de connaissance en intelligence artificielle parmi les plus enviables qui soient.» Aujourd'hui estimée à une quarantaine de chercheurs, l'équipe du centre de recherches montréalais de Microsoft devrait doubler de taille pour atteindre quelque 80 personnes d'ici la fin de 2018. En plus de collaborer avec les équipes de New York et de Cambridge, le centre de Montréal sera aussi appelé à travailler avec ceux de Vancouver et de Seattle.
Le laboratoire de Montréal entend se spécialiser dans l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et les systèmes de dialogue. Au cours de sa courte existence, Maluuba, qui a été fondée en 2011, s'est démarquée par le développement d'une technologie qui permet aux ordinateurs de communiquer ensemble.
«Non seulement pouvons-nous maintenant faire en sorte que des machines répondent à des questions, mais nous pouvons également faire en sorte que ces ordinateurs, en interagissant entre eux, parviennent à soulever des problèmes ou à poser des questions que nous n'aurions jamais pu imaginer autrement», résume Jennifer Chayes.
Enfin, Microsoft a annoncé vouloir verser 7 M$ sur cinq ans pour les travaux de recherche en intelligence artificielle de l'Université de Montréal (6 M$) et de l'Université McGill (1 M$).
IBM : Élémentaire, mon cher Watson
En avril dernier, l'américaine IBM a annoncé l'ouverture d'un laboratoire à Montréal afin de resserrer ses liens avec le MILA, dirigé par le professeur Yoshua Bengio.
Un processus d'embauche a été lancé. L'équipe doit mener des recherches en sciences fondamentales sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, en plus d'explorer des domaines de recherche comme l'apprentissage non supervisé.
L'équipe du professeur Bengio travaillait déjà avec IBM depuis plus d'un an à des algorithmes en apprentissage profond afin d'aider les ordinateurs à améliorer leur interprétation du langage, de la parole et de la vision. Ces travaux, croit-on, auraient le potentiel de contribuer rapidement à l'amélioration ou à la naissance de nouvelles applications scientifiques ou commerciales.
Le meilleur exemple d'application est Watson, un système informatique cognitif développé par IBM il y a quelques années. Par l'analyse de millions de données diverses, Watson parvient à guider les professionnels dans des décisions complexes. En outre, il a déjà fait beaucoup parler de lui en raison de son potentiel de contribution au domaine de la médecine. En croisant des millions de données qu'un médecin ou même toute une équipe ne parviendraient pas à interpréter, Watson a été capable de proposer des traitements qui ont changé la vie de cancéreux et de malades du Parkinson, explique non sans fierté Nathalie Le Prohon, vice-présidente industrie de la santé d'IBM Canada.
Et ce ne serait là qu'un début puisque les domaines d'application de Watson paraissent infinis. À l'occasion du dernier eCOM MTL, Imed Othmani, associé de IBM, a donné l'exemple de sa contribution potentielle à l'industrie de la création. Par exemple, une fois entraîné, Watson parvient à réaliser la bande-annonce d'un film en une seule journée, alors qu'il en faut normalement 20.
IBM dit procéder à des recherches en intelligence dans une douzaine de pays, dont le Canada (Toronto et Montréal principalement). Prétextant des raisons de compétitivité, IBM refuse par contre de partager l'adresse de son laboratoire, de même que le nombre de chercheurs en intelligence artificielle qu'elle regroupe actuellement à Montréal.
