L’IA comme moteur du développement économique
Il aura fallu la convergence de trois phénomènes pour que l’IA finisse par sortir des laboratoires et qu’elle explose à la face du monde. D’abord, l’avancement de la science avec la création d’algorithmes permettant à une machine d’apprendre par elle-même. La fabrication, ensuite, de superordinateurs très puissants ayant une capacité de calcul extrêmement élevée. L’avènement, enfin, de l’ère des données massives.
«Nous sommes dans une ère numérique où toutes les données sont capturées, explique Pierre Boivin, président du conseil d’administration de l’Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila) et coprésident du Comité d’orientation de la grappe québécoise en intelligence artificielle. Les entreprises de la nouvelle économie telles que Google, Facebook, Amazon ou encore Twitter, ont compris la puissance des données lorsqu’elles sont bien analysées. Or, pour que l’ordinateur parvienne à avoir un cheminement qui ressemble à celui du cerveau humain, il lui faut énormément de données, énormément de répétitions et un cadre d’algorithmes qui le guide dans le développement de son propre cerveau.»
Une convergence qui a donc eu lieu ici à Montréal, au Québec, et plus largement au Canada. Grâce à la présence
de plusieurs chercheurs de très grand talent, comme Yoshua Bengio, qui a eu avant tout le monde l’intuition qu’il fallait se lancer dans l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement.
« Ça fait près de vingt ans que, tant à McGill qu’à l’Université de Montréal, nous travaillons sur ces champs de recherche, indique Doina Precup, professeure agrégée à l’École d’informatique de l’Université McGill et directrice du laboratoire de recherche en IA DeepMind, propriété entre autres de Google. Il s’agit, d’une part, de s’inspirer de la manière dont le cerveau humain fonctionne, apprend, via son réseau de neurones, pour l’appliquer à la machine, mais aussi de mettre en place des récompenses lorsque le système prend les bonnes décisions. À l’image de ce que nous faisons avec les bébés ou les chiots!»
Financement public
Le développement québécois en IA est aussi passé par le financement public. Celui-ci a permis dans un premier temps de développer la recherche fondamentale et, dans un deuxième temps, de faire en sorte que des résultats puissent découler des réalisations.
«Si je compare avec d’autres pays, comme les États-Unis, le Canada dispose de crédits importants pour développer de la recherche fondamentale, et cela, même si nous avons été affectés par les compressions durant les années Harper, poursuit la professeure Precup. Ça prend du temps, de l’énergie et de l’argent avant de savoir si ça aboutira à quelque chose. Nous avons été capables de le faire ici, sans avoir à nous soucier, dans un premier temps, de mettre au point des applications concrètes pour l’industrie. »
Mais si l’intelligence artificielle est aujourd’hui sur toutes les lèvres, c’est parce qu’elle est maintenant entrée dans la deuxième phase : l’application. Et là encore, l’argent change la donne. À l’automne 2016, le fédéral octroie 94 millions de dollars à IVADO, consortium composé de l’Université de Montréal, de l’École polytechnique et de HEC Montréal et regroupant quatre laboratoires de recherche en IA, dont le Mila, présidé par Pierre Boivin et dont le directeur de recherche historique est Yoshua Bengio, reconnu mondialement. Au début de 2017, Ottawa poursuit sur sa lancée en présentant sa stratégie pancanadienne en intelligence artificielle. Quelque 125 millions sont alors octroyés à trois instituts à travers le Canada, dont, une nouvelle fois, au Mila.
Les gouvernements provinciaux ne sont pas en reste. Tant en Ontario qu’au Québec, ceux-ci débloquent des fonds pour la recherche en intelligence artificielle. Cent millions de la part de Québec, notamment, qui met aussi sur pied un comité d’orientation pour la création de la grappe en IA coprésidé par le recteur de l’Université de Montréal, Guy Breton, et Pierre Boivin.
Une IA responsable chez nous
Ce comité a remis son rapport en juin dernier. Celui-ci insiste sur trois points : le besoin criant de formations de niveau collégial et universitaire, de premier et deuxième cycles, afin de former une maind’oeuvre opérationnelle susceptible de répondre aux demandes et aux besoins des entreprises. La nécessité ensuite de se doter d’un modèle permettant de développer de la valeur économique pour la province. Et enfin, positionner le Québec en tant que chef de file dans le domaine de l’intelligence artificielle responsable. Pour parvenir à atteindre tous ces objectifs, l’une des recommandations consiste en la montée en puissance du Mila.
« Il doit demeurer le pôle d’excellence en recherche fondamentale qu’il a toujours été et cet axe a même été renforcé depuis que les équipes de McGill ont rejoint celles de l’Université de Montréal pour travailler main dans la main », commente Valérie Pisano, arrivée à la direction du Mila au printemps dernier. Mais il doit aussi jouer un rôle central pour s’assurer que cette science soit transférée dans l’économie québécoise, dans les PME, les grandes entreprises, la communauté, etc.
« Nous voulons aussi travailler à une intelligence artificielle humaniste, qui fasse le bien tant au niveau social qu’environnemental, qui apporte du positif dans la société», continue Mme Pisano. Une particularité bien montréalaise, qui différencie la ville des autres places fortes que sont Londres, Boston, la Silicon Valley ou encore la Chine et Singapour dans le domaine.
«Il y a un ancrage historique au Québec sur les valeurs sociales et sociétales, conclut Mme Pisano. Si on n’y prête pas attention, l’intelligence artificielle peut avoir des impacts très négatifs. Or, l’objectif, c’est que tout le monde en sorte gagnant. »
« Il y a un ancrage historique au Québec sur les valeurs sociales et sociétales. Si on n’y prête pas attention, l’intelligence artificielle peut avoir des impacts très négatifs. Or, l’objectif, c’est que tout le monde en sorte gagnant. »