Aider les chercheurs en IA de demain
Peter Henderson Peter Henderson
18 septembre 7 min

Aider les chercheurs en IA de demain

Alors que la révolution moderne de l’intelligence artificielle (IA) fait les manchettes dans le monde entier, l’apprentissage machine en tant que champ de recherche a explosé au cours des dernières années. Les nouveaux sujets, les nouveaux étudiants et les nouvelles méthodes se multiplient au point qu’il devient difficile de garder la cadence.

L’École d'été sur l'apprentissage machine (MLSS, Machine Learning Summer School) est un évènement qui rassemble des étudiants du monde entier, des chercheurs et des spécialistes de l’apprentissage machine, de l’IA et d’autres domaines connexes afin d’échanger leurs idées et d’étudier les dernières avancées de l’industrie.

Element AI est fière d’avoir parrainé l’évènement MLSS de juillet à Londres, au Royaume-Uni, et ainsi contribué à faire venir des chercheurs du Ghana, du Soudan et d’Afrique du Sud pour participer au programme. Nous avons retrouvé trois d’entre eux après l’événement afin de discuter de leur immersion dans le monde de l’apprentissage machine, les avantages de la collaboration pour les progrès de la science et leurs prochains projets.

Sicelukwanda Zwane

Sicelukwanda Zwane a récemment obtenu sa maîtrise en science informatique à l’Université de Witwatersrand à Johannesbourg, en Afrique du Sud. Pour lui, le MLSS de Londres a été l’occasion d’apprendre des choses sortant de son champ habituel d’étude, lequel est essentiellement centré sur l’intelligence autonome en robotique. Il a remarqué le caractère diversifié de l’événement – selon les organisateurs, près de 200 personnes de plus de 50 pays ont participé à l’édition 2019.

« Le MLSS a pour effet de susciter beaucoup de collaboration entre des chercheurs qui n’auraient pas pu travailler ensemble autrement », dit-il. « Les chercheurs en ressortent plus forts parce qu’on est exposé aux grands spécialistes mondiaux qui parlent des sujets qui les passionnent. »

Pour sa part, Zwane y a aussi vu l’aspect humain. Parmi les nombreux événements et rassemblements informels qui entourent les deux semaines du programme, l’un traitait des implications du doctorat – dans la vie personnelle, par rapport aux recherches d’emploi et pour la santé mentale. Il espère entamer son doctorat d’ici deux ans et affirme que le rassemblement l’a conforté dans sa décision.

« Il arrive que les choses s’alignent avec la façon dont on voit les choses, et ça rend plus confiant dans les décisions qu’on prend », explique-t-il.

Zwane compte faire des stages chez Element AI et d’autres entreprises technologiques tout en préparant la publication des travaux de son projet de maîtrise en gardant l’œil sur ses recherches de doctorat. Outre ses recherches, il dirige des camps de vacances consacrés à l’apprentissage machine et collabore à un programme de recyclage de formation en science des données, l’Explore Data Science Academy, qui attend 1 000 étudiants à l’automne.

Wilhemina Adoma Pels

Wilhemina Adoma Pels prépare un doctorat en statistique mathématique à la Kwame Nkrumah University of Science and Technology, à Kumasi, au Ghana. Elle dit que l’évènement MLSS lui a permis de rencontrer un éventail de scientifiques – elle est l’une des cinq doctorants en statistique mathématique qui entament leur seconde année en septembre, et la seule femme.

« Étant la seule femme, je dois me battre », dit-elle. « Le MLSS a été une vraie source d’inspiration. J’ai rencontré d’autres femmes du domaine, et je sais à présent que je ne suis pas la seule. Ça m’a vraiment motivée. »

Elle explique aussi que de rencontrer d’autres chercheurs à Londres avait été un bon moyen de se rappeler pourquoi elle s’était lancée dans la recherche en IA. C’est un domaine reconnu aux États-Unis et au Canada, mais certains professeurs au Ghana ont mis du temps à percevoir l’importance de l’IA et le bouleversement qu’elle représente pour la recherche. Son école n’offre pas de programme de doctorat en IA.

Wilhemina dit qu’elle reste en contact avec d’autres participants à travers un groupe Slack tenu par les organisateurs et qu’elle a noué des liens avec d’autres ressortissants d’Afrique de l’Ouest étudiant à l’étranger et un chercheur indien étudiant aux États-Unis.

« J’étais coincée pendant deux mois sur une simulation Monte Carlo, à valider quelque chose que je fais, sans personne pour m’aider », dit-elle. « J’ai assisté à un cours durant l’événement et j’ai pu en parler avec d’autres participants. Ça m’a permis de régler ce problème en deux jours. »

Elle compte obtenir son doctorat au Ghana et devenir professeure. Outre ses travaux de recherche, ellementore d’autres étudiantes de son université et donne bénévolement des cours aux élèves de l’école intermédiaire de sa ville natale.

Mohammed Merghaney

Mohammed Merghaney a récemment obtenu sa maîtrise en sciences à l’Institut africain des sciences mathématiques, au sein de la classe inaugurale du programme Master africain en intelligence machine. Ce programme comprenait l’intervention de conférenciers venus du monde entier pour des étudiants issus de toute l’Afrique.

« Dans notre école, j’ai pris l’habitude de rencontrer des gens de différentes cultures », explique-t-il. « Au MLSS, cela s’est encore accentué. Il y avait beaucoup de gens avec beaucoup d’histoires, beaucoup d’origines et beaucoup d’idées. C’était une combinaison extraordinaire. »

Merghaney travaille dans l’apprentissage machine bayésien, notamment sur l’estimation des incertitudes dans l’apprentissage profond. Selon lui, le programme du MLSS, avec ses classes dirigées et ses ateliers sur la recherche fondamentale et appliquée, ou sur la partialité et l’équité, lui a permis d’étendre sa connaissance du domaine. Et s’il cite l’optimisation et les modèles graphiques parmi ses nouveaux centres d’intérêt, cela allait bien au-delà des maths.

« La notion d’équité, c’était vraiment très nouveau pour moi », dit-il. « Il faut avoir conscience de nos actes et de leurs conséquences pour d’autres personnes et d’autres choses. Il faut comprendre le contexte. »

Merghaney explique que chez lui, au Soudan, les professeurs sont souvent attachés à leurs méthodes et ne perçoivent pas le potentiel qu’a l’IA de bouleverser les sujets traditionnels des mathématiques et de l’informatique. Wilhemina Adoma Pels et Sicelukwanda Zwane expriment des sentiments similaires sur les structures académiques au Ghana et en Afrique du Sud.

« Les étudiants ne manquent pas d’idées », dit Merghaney. « J’ai prononcé des conférences, donné des cours, échangé avec beaucoup de gens qui pensent que l’IA peut nous aider à résoudre nos problèmes. Il n’y aura peut-être pas beaucoup d’investissement d’ici cinq à dix ans, mais je suis de nature optimiste et je crois vraiment que l’IA peut contribuer à une vie meilleure. »

Merghaney débute une résidence d’un an chez Facebook en décembre, puis il compte préparer un doctorat en Europe. Il travaille aussi avec une jeune entreprise au Soudan qui emploie l’IA au service à la clientèle d’une grande société régionale de télécommunications.

Chez Element AI, nous croyons que la collaboration ouverte est le meilleur moyen d’avoir un impact réel, et que pour faire avancer la recherche en matière d’IA, il faut travailler plus judicieusement, ensemble. Nous faisons avancer la science de l’IA en collaboration avec notre réseau international de professeurs et la communauté de la recherche au sens large. C’est de cet objectif que naît notre détermination à soutenir la prochaine génération de chercheurs en IA.