En juin prochain, la très respectée Association for Computing Machinery (ACM) décernera son célèbre prix Turing aux Canadiens Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ainsi qu’à leur collègue français Yann LeCun. Considérée comme le « prix Nobel de l’informatique », cette prestigieuse distinction vient couronner les travaux des trois chercheurs sur l’apprentissage profond, une section en plein boom de l’intelligence artificielle (IA).
Chaque année depuis 1966, le prix Turing célèbre une ou plusieurs personnalités ayant contribué à une « avancée technique majeure et durable » dans leur discipline. Celle des trois lauréats qui se partageront un million de dollars du prix a été accomplie presque à la marge de la communauté scientifique.
Le «Nobel d’informatique» remis à Yoshua Bengio, directeur scientifique de l’Institut québécois d’intelligence artificielle:
«La science, c’est une histoire qui n’est pas individuelle, mais communautaire.»
-Y.Bengio, qui partage ce prix avec deux autres collègues pic.twitter.com/kjEAyvXVhF
— Radio-Canada Info (@RadioCanadaInfo) 27 mars 2019
C’est au courant des années 1970 que le Canadien d’origine britannique Geoffrey Hinton – professeur d’informatique à l’université de Toronto – amorce ses travaux sur les algorithmes d’apprentissage automatique. Il est ensuite rejoint par le Français Yann LeCun et le Québécois Yoshua Bengio. Ce dernier est professeur d’informatique à l’Université de Montréal.
Les membres du trio, considérés aujourd’hui comme de véritables pionniers de l’apprentissage profond (deep learning), se sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain pour l’appliquer sur l’intelligence artificielle. Ces « réseaux de neurones artificiels » permettent à l’algorithme une certaine flexibilité quant aux capacités d’apprentissage d’un ordinateur.
Comme son nom l’indique, le prix Turing a été créé en hommage au mathématicien britannique Alan M. Turing reconnu comme étant le père de l’informatique.
Avec Radio-Canada et La Presse canadienne.
L’apprentissage profond (plus précisément « apprentissage approfondi », et en anglais deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.
Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l’analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft).
(Source : encyclopédie Wikipédia)
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