Journée Techno du CRIM : Intelligence artificielle appliquée

Journée Techno du CRIM : Intelligence artificielle appliquée
21/02/17 12h30
CRIM (405, avenue Ogilvy, bureau 101), Salle 1056

Le CRIM vous convie à un rendez-vous techno le 21 février 2017, de 12h30 à 16h30, au CRIM (salle 1056).

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE APPLIQUÉE

Rendre les machines intelligentes : d'importantes avancées et encore du chemin à parcourir.

Venez entendre des experts et des praticiens de l'lA vous partager leurs réalisations et vous présenter des exemples concrets d'application dans différents secteurs scientifiques et industriels.

Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) remonte aux années 1950 avec, entre autres, les travaux de Turing, McCarthy et Minsky. À cette époque, l’idée de concevoir une machine capable non seulement de produire un comportement « intelligent » mais aussi d’éprouver une impression de conscience était le moteur de cette nouvelle discipline. Malgré certains progrès en ce sens, l’IA actuelle est davantage « pragmatique ». Elle se concentre plutôt à construire des systèmes autonomes ou des algorithmes capables de résoudre des problèmes précis nécessitant une forme de raisonnement : reconnaissance d’objets, conduite automobile autonome, prédiction financière, aide au diagnostic et à la décision, jeux, interfaces perceptuels, etc.
 
L’IA connaît un regain d’intérêt depuis quelques années, soulignons les progrès marqués en apprentissage machine (p. ex. en apprentissage profond) et l’accès à de très grandes bases de données (données massives).
 
Cette présente édition des Journées Technos du CRIM vise à donner l’occasion à des experts et à des praticiens de l’intelligence artificielle de présenter un portrait de réalisations concrètes de l’IA dans différents secteurs scientifiques et industriels. L’événement s’adresse à toutes personnes, expertes ou non, intéressées aux applications de l’IA, autant au niveau de la R-D que des différents secteurs d’affaires.
 
Eventbrite - Journée Techno du CRIM : 30 ans d'innovation collaborative en TI
 

Programme                  

 

12 h 30 

 

ACCUEIL DES PARTICIPANTS (café, thé, jus, biscuits) 

12 h 45

MOT D'OUVERTURE 

M. Langis Gagnon, Ph. D., Directeur R-D et directeur scientifique, CRIM

Biographie

 

13 h 00

 

PRÉSENTATION DE HEC MONTRÉAL 

Apprentissage automatique probabiliste pour analyser et comprendre les préférences d'utilisateurs (Téléchargez la présentation - PDF)

Introduction et discussion autour des techniques modernes d'analyse statistique basées sur les modèles probabilistes générateurs (directed graphical models ou Bayes nets). Ces modèles sont très populaires notamment parce qu’ils s’adaptent facilement à différents types de données (p. ex. : données discrètes, continues, avec ou sans cible, longitudinales) provenant d’une multitude de domaines (p. ex. : intelligence artificielle, santé, éducation, ingénierie, finance). De plus, il existe des outils permettant d'estimer les paramètres de ces modèles à partir de données volumineuses. Pour discuter de certains de ces concepts, je vais utiliser plusieurs exemples tirés de mes recherches récentes sur les systèmes de recommandations.

Prof. Laurent Charlin, Département de sciences de la décision, HEC Montréal, Membre de la Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décision en temps réel et Membre MILA 

Laurent Charlin est professeur adjoint au département des sciences de la décision à HEC Montréal. Ses champs d'intérêt sont l'apprentissage automatique (machine learning) et en particulier les modèles probabilistes générateurs pour la prise de décision. Plusieurs de ses contributions portent sur ces méthodes appliquées aux systèmes de recommandations. Le Toronto Paper Matching System, qu'il a codéveloppé, est un système ayant pour but d’aider les organisateurs de conférences à apparier les soumissions d’articles aux relecteurs de la conférence. Depuis cinq ans, ce système est utilisé mondialement par les plus importantes conférences en apprentissage statistique et en vision artificielle.

Laurent a obtenu un diplôme d'ingénieur de l'École Polytechnique de Montréal, une maîtrise de l'Université de Waterloo et un doctorat de l'Université de Toronto. Il a aussi poursuivi des études postdoctorales aux universités Princeton et Columbia, ainsi qu'à l'Université McGill. Ses études graduées ont été financées par une bourse CRSNG BESC ainsi qu'une bourse OGS.

 

13 h 30

 

PRÉSENTATION DE SOVO TECHNOLOGIES ET DU CRIM

Optimisation de la transcription en temps réel à l'aide de techniques d'apprentissage profond (Téléchargez la présentation - PDF)

SOVO Technologies oeuvre dans le domaine du sous-titrage et de la transcription en temps réel. Afin de répondre aux exigences techniques  et réglementaires de ses clients, SOVO et le CRIM ont appliqué de récentes avancées dans le domaine de l'apprentissage profond afin d'améliorer la performance du système de reconnaissance vocale utilisé lors des productions en direct.

M. Serge Forest., M. Sc. A., Président, SOVO Technologies 

Serge Forest est président de SOVO Technologies, un chef de file de la transcription et du sous-titrage en temps réel. Jusqu'à mai 2010, M. Forest a assumé le poste de vice-président marketing chez Sangoma Technologies, une compagnie publique canadienne qui fabrique du matériel et logiciel de télécommunications de voix et de données sur les réseaux IP. Cofondateur de Paraxip Technologies, M. Forest a aussi assumé le poste de président et chef de la direction de 2003 jusqu'à 2008 au moment de la vente de Paraxip à Sangoma. Auparavant, il était directeur chez Nuance Communications, un fournisseur de premier plan en matière de technologies de reconnaissance vocale. En début de carrière, il a occupé divers postes chez Nortel Networks. M. Forest est détenteur d'un B.Sc. et d'un M.Sc.A. en ingénierie de l'École Polytechnique de Montréal.

M. Gilles Bouliannne, M. Sc., Directeur de l'équipe Parole et Texte, CRIM

Au CRIM depuis 1998, Gilles Boulianne s'intéresse aux techniques de recherche par transducteur dans le but d'accélérer le processus de reconnaissance et d'augmenter le dictionnaire à la base du système de reconnaissance de la parole du CRIM. Il poursuit des travaux de recherche en reconnaissance et en synthèse de la parole depuis 1986. Durant ses études de maîtrise à l'Institut national de la recherche scientifique, il s'est penché sur le problème de la reconnaissance à très grand vocabulaire. M. Boulianne détient un B. Ing. de l’Université du Québec à Chicoutimi et un M. Sc. de l’INRS-Télécommunications.

 

14 h 00

 

PRÉSENTATION DE MNUBO

De l’analyse de texte à l’Internet des objets, une brève histoire de l’intelligence artificielle appliquée (Téléchargez la présentation - PDF)

L’analyse de texte et l’Internet des objets ont été, depuis les années 2000, des véhicules privilégiés d’application de plusieurs théories de l’Intelligence Artificielle (IA) (p. ex. : systèmes à base de règles, apprentissage automatique, web sémantique, etc.). Lors de cette présentation, nous discuterons de plusieurs cas concrets d’utilisation de l’IA dans notre quotidienneté, tant au niveau des médias et de la consommation de masse, qu’au niveau de la production de biens et de services.

 M. Jean-François Martin, M. Sc., Chef des produits, Mnubo 

Jean-Francois Martin a plus de 20 ans d’expérience dans l’élaboration de solutions à base d’intelligence artificielle dans les marchés émergents. Au cours de sa carrière en tant que Directeur de l’analyse textuelle chez Nstein Technologiques ou Vice-président Produits chez Mnubo, M. Martin a couvert toutes les étapes du cycle de vie de la technologie, depuis la génération d’idées au développement du concept, l’analyse d’affaire, la mise en œuvre technique et la commercialisation. M. Martin détient une maîtrise en intelligence artificielle et un baccalauréat en informatique de l’Université Laval.

 

 

14 h 30 

 

PAUSE

 

15 h 00

 

PRÉSENTATION DU CRIQ

L'intelligence artificielle : une révolution pour l'industrie (Téléchargez la présentation - PDF)

La quatrième révolution industrielle est caractérisée, entre autres, par la numérisation de l'entreprise permettant l'automatisation de la gestion des opérations. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle permet l'extraction d'une multitude de connaissances à partir des données disponibles visant ainsi à prédire certaines situations afin de devenir un outil d'aide à la décision, et ultimement, de permettre une gestion optimale des opérations de manière automatisée.

Mme Corinne Chabot, B. Sc. A, Experte en optimisation et données massives, Centre de Recherche Industrielle du Québec (CRIQ)
 
Corinne Chabot a complété un baccalauréat en informatique de génie à l’Université Laval en 1999. Elle possède plus de 17 ans d’expérience en conception et en développement de logiciels dans le domaine de la recherche et du développement. Au CRIQ, elle se spécialise dans la conception de systèmes liés à l’optimisation et à la gestion de la qualité. Ses champs d’intérêt comprennent également la robotique collaborative, l’industrie 4.0, les données massives et l’exploration de données.

 

15 h 30

 

PRÉSENTATION DE L'UNIVERSITÉ LAVAL

L'intelligence artificielle : un outil indispensable à cette nouvelle réalité qu'est le "Big Data" 

Les données massives (Big Data) s’imposent comme une approche ouvrant un grand potentiel pour comprendre de façon plus fine et plus précise différents écosystèmes. Dans ce paradigme on ne vise plus à étudier une forêt, mais chaque arbre individuellement, afin d’en prédire la croissance, l’état de santé, ses besoins, etc. On peut maintenant espérer proposer un traitement “personnalisé” pour chaque patient, proposer le produit le plus adéquat à chaque client, mieux comprendre comment l’écosystème d’une ville fonctionne et ainsi mieux intervenir, etc. 

Le potentiel et les espoirs fondés en cette sphère n’ont d’égal que l’ampleur des défis qui y sont rattachés. Nous ferons un survol de ce nouveau phénomène, des enjeux qui y sont liés, du potentiel qu’il apporte à la recherche et l’innovation. Nous verrons aussi comment l’intelligence artificielle et plus spécialement l’apprentissage machine (Machine Learning en Anglais), permet de faire percoler des informations de grandes valeurs du magma informe et si peu structuré des données qui sont recueillies en contexte “Big Data".

Prof. François Laviolette, Département d’informatique et de génie logiciel et Directeur du Centre de recherche en données massives, Université Laval

François Laviolette est professeur titulaire au département d’informatique et de génie logiciel de l’Université Laval. Il a obtenu son doctorat en théorie des graphes à l’Université de Montréal en 1995. Sa thèse résolvait un problème vieux de 60 ans qui avait entre autres été étudié par le mathématicien Paul Erdos. Depuis plus de 13 ans, son principal axe de recherche est l’apprentissage automatique ou machine learning, et la bioinformatique. Plus spécialement, il développe des algorithmes d’apprentissage permettant de résoudre de nouveaux types de problèmes d’apprentissage, notamment des problèmes liés à la génomique et à la protéomique, à la découverte de médicaments, etc. Il est actuellement le directeur du tout nouveau Centre de recherche en données massives de l’Université Laval, le CRDM.

 

16 h 00

 

PRÉSENTATION DE ELEMENT AI

L'approche IA en tant que service : l'apprentissage profond démocratisé

L'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres et pour cause, les succès de l'IA se succèdent à un rythme effréné. Derrière tous ces succès se cache une innovation clé : l'apprentissage profond (deep learning). Cette présentation vous permettra de mieux comprendre le potentiel et les limites de l'apprentissage profond. Nous verrons aussi comment l'approche AI en tant que service peut aujourd'hui permettre à toutes les entreprises de bénéficier des avancées dans ce domaine.

M. Philippe Beaudoin, Ph. D., Vice-président Recherche, cofondateur de Element AI

Philippe a cofondé Element AI où il occupe le poste de Vice-président Recherche. Cette compagnie montréalaise aide les entreprises à prendre le virage AI-First tout en fondant de nouvelles startups qui s’attaquent aux prochains grands défis en intelligence artificielle. Précédemment, Philippe occupait le poste de Développeur Sénior chez Google et a cofondé ArcBees, une entreprise reconnue pour la qualité de ses solutions Web. 

Philippe détient un doctorat de l’Université de Montréal et un postdoctorat de l’UBC, où il a appris à marcher à des robots virtuels. Aujourd'hui, il utilise sa passion pour l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes fondamentaux dans le but avoué — et ambitieux — de créer un monde meilleur pour tous. Pour se détendre, Philippe aime inventer de nouveaux jeux de société... Le genre de jeu où il parvient encore à battre les robots! 

 

16 h 30

 

CLÖTURE ET COCKTAIL RÉSEAUTAGE

 

Eventbrite - Journée Techno du CRIM : 30 ans d'innovation collaborative en TI

 


Partenaires

 

Événement à venir

  • The Art of Leadership
    29/11/17 7h45
    Palais des Congrès de Montréal
    La conférence The Art of Leadership. Laissez ceux qui façonnent notre présent vous aider à façonner votre avenir.
    +
  • Affaires Montréal RT @AffairesMtl: #Montréal, #ville de #congrès et d'avant garde en #IntelligenceArtificielle accueillera un important #évenement en 2021 |…
  • TECHNOCompétences RT @TECHNOCompetenc: Inscrivez-vous vite pour tout savoir des données 2018 sur le secteur des TIC au Québec : https://t.co/fLR9C3D7fc #TI @…