Intelligence artificielle. Rendez-vous IA Québec
Conférencier

François Laviolette

Professeur
Université Laval

Le professeur François Laviolette est le directeur fondateur du Centre de recherche en données massives de l’Université Laval (CRDM), qui regroupe plus de 50 chercheurs de huit facultés travaillant sur différents aspects fondamentaux et appliqués de la science des données. Ses recherches portent sur l’intelligence artificielle. Il est un chef de file de la théorie PAC-bayésienne, une branche de la théorie de l’apprentissage qui permet de mieux comprendre les algorithmes d’apprentissage existants et qui permet également d’en concevoir de nouveaux. Le professeur Laviolette a également développé une solide expertise en bio-informatique. Dans ce domaine, il a travaillé sur des intelligences artificielles interprétables qui ont permis de découvrir des connaissances précieuses pour de nouvelles applications en science de la vie. Il est titulaire de deux chaires de recherche en intelligence artificielle, la première du Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG) et le second de l’Institut Canadien de Recherches Avancées (ICRA/CIFAR). Il est le directeur scientifique du côté canadien du projet de recherche majeur, le projet DEEL, qui vise à développer des IA interprétables, robustes et certifiables. Il est également membre associé du MILA et du comité d’experts en IA de l’Observatoire International sur les Impacts Sociétaux de l’IA et du Numérique (OBVIA).

 

Toulouse et Québec unissent leurs forces pour développer l’IA des systèmes critiques

En 2018, Toulouse et Québec ont initié une collaboration ambitieuse dans le domaine de l'intelligence artificielle et des conditions de son embarcabilité dans les systèmes critiques. Soutenu par le monde académique, les industriels et les deux gouvernements (France, Québec), le projet DEEL est aujourd’hui un projet phare d’IA, visant non seulement une meilleure performance des systèmes, mais également et surtout comment établir le bon usage des IA. C'est à dire un usage qui certifie que l’IA n’aura jamais de comportements indésirables. Il suffit de regarder les quelques accidents spectaculaires des voitures autonomes, pour comprendre l’importance de développer ce type de certification. Notez qu’ici, une certification est d’autant plus difficile à obtenir qu’une IA est conçue pour apprendre par elle-même à partir d’exemples.

L'union de nos 2 écosystèmes (France/Québec), reconnus pour leurs atouts en IA et en aérospatiale, permet l'émergence d'innovations essentielles pour adresser les enjeux de l'IA en matière de certification. Cette rencontre est l'occasion de faire le point sur les thématiques de recherche et les premiers résultats de cette collaboration.