Joignez-vous au AI4Good Lab à Edmon­ton.

À quoi servira votre projet d’intelligence artificielle?

Dirigé en collaboration avec l’Amii.

L’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) est l’un des trois centres d’excellence en intelligence artificielle au Canada, faisant la promotion de la recherche de pointe et assurant l’amélioration des aptitudes en IA dans le secteur grâce à des conseils, à de l’encadrement, à de la formation professionnelle, au perfectionnement des talents et à l’adoption de technologies évoluées.

Historique du programme d’Edmonton.

Nous nous associons à des hubs en intelligence artificielle et à des universités afin d’accroître la présence du Lab à l’échelle du pays. Lancé en 2021, le programme d’Edmonton est le premier site d’expansion nationale de la Stratégie canadienne en matière d’IA du CIFAR. Ce programme accueille 30 participantes par année.

AI4Good Lab students
Edmonton2

Découvrez l’écosystème albertain de l’intelligence artificielle.

L’Alberta a placé l’innovation en intelligence artificielle au cœur de ses industries de premier plan et attiré des chercheur-euse-s du monde entier. Soyez témoin de la forte culture d’entreprises en démarrage d’Edmonton, élargissez votre réseau au sein de la communauté de recherche et apprenez en quoi l’Alberta est une plaque tournante canadienne en matière d’IA.

Plusieurs régions, un seul Lab.

Tout comme il peut y avoir différentes classes pour le même cours, chacun des programmes régionaux du AI4Good Lab offre aux participantes la même valeur en matière d’éducation, tout en mettant en lumière l’identité propre à chacune des communautés en intelligence artificielle. Que vous participiez au programme à partir de Montréal, d’Edmonton ou de Toronto, les compétences et le réseau que vous développerez au Lab vous offriront les mêmes occasions de développement de carrière en intelligence artificielle.

Notre program­me.

Notre programme de sept semaines (du 2 mai au 21 juin) est conçu pour vous permettre de développer les aptitudes nécessaires pour mener de A à Z vos propres projets d’apprentissage automatique, tout en vous offrant une expérience unique de mentorat et d’exploration professionnelle.

Semaines 1 à 4 Bootcamp en apprentissage automatique.

Lancement du pro­gramme.

Le premier jour du programme s’amorce avec des conseils et des mots d’encouragement de nos cofondatrices et partenaires. Rencontrez vos pairs et assistant-e-s d’enseignement et familiarisez-vous avec ce qui vous attend au cours des sept prochaines semaines.

Cours.

Gagnez de l’expérience en traitement de données, formation de modèles et utilisation d’outils d’apprentissage automatique. Passez des bases de l’apprentissage automatique avec les réseaux de neurones artificiels (réseaux de neurones, réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récurrents) à l’apprentissage par renforcement.

Vue d’ensemble.

Découvrez comment l’intelligence artificielle fait évoluer les industries, explorez la fine pointe de la recherche en intelligence artificielle et discutez d’enjeux de bien commun et d’éthique de l’intelligence artificielle avec nos conférencier-ère-s invité-e-s.

Réseautage.

Vivez l’Industry Night (Soirée de l’industrie) où vous rencontrerez des représentant-e-s de nos organisations partenaires, élargirez votre réseau et découvrirez les occasions qui s’offrent à vous dans l’industrie.

Pratique.

Relevez des défis pratiques, mettez vos nouvelles compétences à l’épreuve lors de notre miniprogrammathon (hackathon) de traitement de données et obtenez réponse à toutes vos questions grâce à nos assistant-e-s d’enseignement diplômé-e-s.

Semaines 5 à 7 Projet d’équipe.

Expérience.

Consolidez vos nouvelles connaissances en intelligence artificielle en développant de A à Z un prototype d’apprentissage automatique.

Travail d’équipe.

Découvrez le meilleur moyen de collaborer à des projets techniques en travaillant en équipe pour développer votre prototype.

Mentorat.

Améliorez vos projets grâce au mentorat d’expert-e-s en intelligence artificielle dans la recherche et l’industrie.

Bien commun.

Servez-vous de votre projet pour tenter de trouver des solutions aux enjeux du monde réel et améliorer votre compréhension des principes de conception éthiques.

Demo Day (Jour de démonstration).

Le dernier jour du Lab consiste en une célébration du travail acharné de toutes les équipes de votre cohorte. Présentez votre projet à un panel d’expert-e-s en intelligence artificielle et mêlez-vous à ceux et celles vous ayant offert leur appui tout au long du programme. Certaines équipes pourraient être choisies pour prolonger la durée de leurs projets avec un soutien additionnel du AI4Good Lab et de nos collaborateur-rice-s.

Partenaires d'Edmonton.

Cam Linke

« Le AI4Good Lab est une initiative formidable qui a fait ses preuves en matière de valorisation des femmes en technologie, en plus de promouvoir une culture plus inclusive dans le domaine. L’Amii se réjouit de collaborer avec la cohorte d’Edmonton et de partager son expertise à cette prochaine génération de scientifiques en intelligence artificielle. »

Cam Linke
directeur général, Amii

Devrais-je poser ma candida­ture?

Vous désirez acquérir des compétences techniques et une expérience pratique en intelligence artificielle.

Vous cherchez à établir des relations avec des professionnel-le-s de l’intelligence artificielle.

Vous avez à cœur d’améliorer la société grâce à la technologie.

Vous accordez de l’importance au travail d’équipe et aux points de vue diversifiés.

Suis-je admis­sible?

Vous êtes une femme ou faites partie d’une minorité de genre.

Vous avez un statut valide au Canada (citoyenneté, résidence, permis d’études ou de travail, etc.)

Vous êtes inscrite dans un établissement d’études supérieures canadien ou avez récemment terminé vos études.

Ai-je les compé­tences néces­saires?

Vous avez de l’expérience en programmation avec Python.

Vous possédez un niveau de mathématiques solide dans au moins un de ces sujets : algèbre linéaire (de préférence), calcul à plusieurs variables, statistiques, probabilités.

Aucune expérience en apprentissage automatique requise!

FAQ.

Aperçu du programme

Le AI4Good Lab est un programme d'introduction à l’apprentissage automatique s’adressant aux femmes et aux minorités de genre qui possèdent déjà des connaissances en programmation ainsi qu’un niveau intermédiaire à débutant en apprentissage automatique. Le Lab dure sept (7) semaines pendant l’été et est composé de deux volets (semaines de Bootcamp et semaines de Projet). Cliquez ici pour obtenir une description détaillée du programme.

Bootcamp en apprentissage automatique (Machine Learning) : Le volet Bootcamp est un entraînement intensif d’introduction à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle, qui se tient pendant les quatre (4) premières semaines du programme. Pendant cette période, les participantes assistent à des cours et conférences, et prennent part à des ateliers et événements de réseautage.


Projet d’équipe : La section Projet correspond aux trois (3) dernières semaines, pendant lesquelles les participantes appliquent les connaissances acquises au cours des semaines de Bootcamp et travaillent en équipe pour développer un projet d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle portant sur un enjeu de bien commun.

Le AI4Good Lab est un programme à but non lucratif soutenu par divers partenaires et dirigé par notre équipe de gestion. Nos partenaires fondateurs sont la Fondation OSMO et le CIFAR, et nous sommes appuyés par plusieurs organismes professionnels, académiques et gouvernementaux. Le siège social du AI4Good Lab se trouve à Montréal, d’où nous dirigeons le programme de Montréal et organisons son expansion à travers le Canada. Nous dirigeons le programme d’Edmonton en collaboration avec l’Amii (Alberta Machine Intelligence Institute), et celui de Toronto avec le CIFAR.

Nous acceptons 30 participantes par cohorte régionale du programme. Cette petite taille de cohorte est privilégiée pour que nous puissions accorder la priorité à la compréhension et au perfectionnement de nos participantes, tout en créant un environnement leur permettant d’établir des relations significatives avec leurs pairs et éducateur-ice-s.

Le programme du AI4Good Lab se déroule entièrement en anglais. Le formulaire de candidature est également en anglais.

Il existe effectivement différents parcours de formation. Cependant, le Lab élimine l’un des principaux obstacles (en anglais seulement) auxquels les personnes sous-représentées dans le secteur sont confrontées : l’accès au mentorat et à des réseaux professionnels élargis. Nous jumelons les participantes à des mentor-e-s et éducateur-ice-s expert-e-s du secteur de l’intelligence artificielle. Ces expert-e-s se joignent à nous afin de guider les participantes dans leurs apprentissages et ont bien hâte de les accueillir au sein de la communauté de l’intelligence artificielle.

Notre objectif consiste à offrir une place de choix aux minorités de genre sous-représentées dans le secteur de l’intelligence artificielle. Nous comptons y arriver par les moyens suivants :

  • Nous acceptons la candidature de participantes issues d’un large éventail d’antécédents scolaires et d’expériences.
  • La participation à notre programme est gratuite et nous offrons une rémunération et des remboursements pour assurer l’égalité d’accès au programme.
  • Notre modèle éducatif est axé sur l’exploration libre et l’apprentissage collaboratif plutôt que sur la compétition et les notes.

Du mentorat au soutien financier, en passant par notre éthique de la relation éducative, ce programme est inégalé dans son aspiration à faire évoluer la culture technologique vers l’inclusion et la représentation.

Détails du programme

Nous pouvons garantir que les activités du Lab se tiendront en mode virtuel en 2022. Cependant, des activités de programmation en présentiel restent possibles selon les régions et leur tenue sera confirmée d’ici mars 2022 en raison de l’évolution rapide de la pandémie de COVID-19. Toutes les participantes sélectionnées recevront de plus amples détails afin de permettre une planification préalable. Peu importe le format sélectionné, le Lab s’assurera que le programme demeure accessible à toutes les participantes.

Le programme de 2022 aura lieu à la fois à Montréal, à Edmonton et à Toronto du 2 mai au 21 juin 2022. Le programme est un engagement à temps plein qui se déroule pendant les horaires de travail ainsi que certains soirs et weekends (des pauses sont prévues pendant la journée). Le programme est conçu afin d’être complètement immersif, donc la présence de toutes les participantes est obligatoire aux conférences, discussions et ateliers.

Le programme virtuel est accessible à toutes les personnes disponibles pendant les périodes d’activité et offre un statut valide pour étudier ou travailler au Canada. La tenue en mode présentiel d’activités du programme sera déterminée au fur et à mesure que les restrictions liées à la COVID-19 pour le printemps et l’été 2022 seront clarifiées selon les régions. Si la présence physique des participantes est requise pour certaines activités, des bourses de déplacement pourraient être offertes aux participantes admissibles.

Tout comme il peut y avoir différentes classes pour le même cours, chacun des programmes régionaux du AI4Good Lab offre aux participantes la même valeur en matière d’éducation et les mêmes occasions de développement de carrière. En 2022, le volet général (qui comprend des cours, des conférences, l’Industry Night [Soirée de l’industrie] et l’Alumni Soirée [Soirée des anciennes participantes]) de tous les programmes régionaux se tiendra virtuellement et au même moment.

L’identité distincte de chacun des programmes dépend des différentes personnes impliquées; chaque programme est dirigé par une équipe différente, possède sa propre cohorte de participantes et d’assistant-e-s d’enseignement et présente quelques différences quant aux partenaires et mentor-e-s disponibles pour les participantes. Le programme de Montréal est dirigé par l’équipe du siège social d’AI4Good Lab, celui d’Edmonton est dirigé en collaboration avec l’Amii, et celui de Toronto avec Toronto Metropolitan University.

Chaque programme régional proposera ses propres groupes d’étude et de projet, ainsi que certains événements comme le Demo Day (Jour de démonstration) et des activités sociales. Ces activités propres à chacune des régions se tiendront en mode virtuel ou présentiel selon les exigences particulières de la région.

Le programme AI4Good Lab est un engagement à temps plein (entre six et huit heures ou plus par jour) qui exige une participation quotidienne à divers événements obligatoires ainsi que de l’étude ou du travail d’équipe intensif. Selon notre expérience, il est impossible de concilier d’autres responsabilités extérieures avec une participation intégrale au AI4Good Lab. Si votre candidature est retenue et que vous occupez actuellement un emploi, nous vous suggérons de demander un congé à votre employeur avant d’accepter de participer au programme.

On s’attend des participantes qu’elles aient accès à un ordinateur portable, à Internet haute vitesse (à une vitesse de téléchargement d’au moins 70 Mbit/s) et à des écouteurs ou un casque d’écoute avec microphone. Nous pourrions offrir des remboursements afin de nous assurer que toutes les participantes puissent prendre part au programme sans contraintes.

Au AI4Good Lab, nous misons sur un milieu d’apprentissage libre et axé sur les pairs. Il n’y a pas de notes. Les exercices ne sont pas notés, mais sont potentiellement revus dans le contexte des groupes de travail afin d’améliorer la compréhension des participantes. Cependant, pour réussir avec succès le programme, la présence est obligatoire à tous les ateliers, conférences et discussions.

Toutes les participantes du AI4Good Lab qui complètent le programme recevront un certificat d’accomplissement. Le AI4Good Lab n’est pas une institution agréée et n’accorde donc pas de diplôme officiel.

Une fois le programme terminé, l’équipe de gestion du AI4Good Lab peut fournir une confirmation à l’effet de laquelle une participante a pris part au programme et l’a terminé. Cependant, l’équipe de gestion ne peut pas servir de référence en matière de rendement ou de supervision. Il est de la responsabilité de la participante d’établir des relations avec les enseignant-e-s, les assistant-e-s d’enseignement et les mentor-e-s au cours du programme; ce sont eux et elles qui pourraient accepter d’évaluer le rendement de la participante.

Admissibilité

La candidate idéale au programme du AI4Good Lab est une femme ou une personne issue d’une minorité de genre possédant un niveau de mathématiques solide (préférablement en algèbre linéaire) ainsi que certaines connaissances de Python (grâce à des cours, des projets personnels, son expérience de travail, etc.,).

Toutes les participantes doivent actuellement étudier dans un établissement d’études supérieures (collège, université, etc.) ou avoir récemment terminé leurs études. Le programme n’est pas conçu à l’intention des élèves du secondaire ni de ceux et celles possédant déjà de l’expérience en apprentissage automatique.

Pour être admissibles au programme, les candidates doivent avoir un statut valide au Canada (citoyenneté, résidence, permis d’études ou de travail, etc.).

L’objectif du programme consiste à présenter l’apprentissage automatique à celles qui n’auraient autrement pas eu la chance de l’explorer en détail. Les participantes n’ont pas besoin de posséder un diplôme en mathématiques ou en informatique pour réussir dans le cadre de ce programme. Il s’agit toutefois d’un programme intensif et au rythme soutenu qui requiert des connaissances préalables en codage et en mathématiques.

Le module Mathematics for Machine Learning (Mathématiques pour l’apprentissage automatique) du programme passe en revue les bases de l’algèbre linéaire, les probabilités et le calcul au cours des deux premiers jours du programme. Il s’agit d’une révision de matière habituellement enseignée dans des cours distincts sur une période de plusieurs mois. Il est donc essentiel que les participantes aient des connaissances préalables de ces matières. Pour en savoir davantage, vous pouvez passer en revue les sujets suivants : distribution de probabilités, estimation bayésienne, bases de l’algèbre linéaire, calcul de dérivées et régression (le contenu de ces liens est en anglais seulement).

Le programme n’enseigne pas aux participantes à programmer, et tout le cours est donné dans Python. On s’attend des participantes qu’elles aient déjà de l’expérience en codage avec Python (grâce à des cours, des projets personnels, leur expérience de travail, etc.).

Les candidates n’ont pas à connaître l’apprentissage automatique avant la tenue du programme.

Malheureusement, nous ne sommes pas en mesure d’évaluer vos antécédents ou votre demande. Si vous hésitez, nous vous invitons à poser votre candidature.

Pour réduire les contraintes économiques, toutes les participantes sont rémunérées. Il est de la responsabilité de chaque participante de s’assurer que son statut au Canada lui permette de recevoir une allocation, pouvant être émise sous forme de chèque en devise canadienne, et être en mesure de déclarer ce revenu sur ses impôts applicables.

Le soutien économique pendant le programme est un élément clé qui égalise les chances de toutes les participantes. Il s’agit d’une composante obligatoire du programme.

Candidature

Afin que la candidature de chaque participante ait le plus de chance d’être acceptée, il est impossible de choisir un programme en particulier. Les candidates seront également prises en compte pour toutes les régions où le programme se tiendra, et on leur offrira une place dans une cohorte en particulier une fois que leur candidature aura été acceptée. La liste d’attente est aussi propre à chacune des régions. Les candidates seront plus fortement considérées pour le programme se tenant dans la région la plus proche de leur université actuelle ou la plus récente. Leur lieu de résidence et leurs antécédents académiques pourraient aussi être pris en compte.

Pour poser votre candidature, vous devez soumettre votre CV et une copie de votre relevé de notes le plus récent (nous acceptons les relevés non officiels). Vous devrez également répondre à trois (3) questions sous format d’essai court (en 500 mots tout au plus) :

  1. Veuillez expliquer brièvement pourquoi vous aimeriez vous joindre au Lab.
     
  2. Le AI4Good Lab est un environnement d’apprentissage collaboratif où toutes les participantes travailleront en groupes tout au long du parcours de formation et des phases du projet. Veuillez décrire votre expérience en matière d’apprentissage collaboratif et la façon dont vous croyez contribuer positivement à un environnement d’apprentissage axé sur les pairs.
     
  3. Le AI4Good Lab s’engage à utiliser l’intelligence artificielle comme outil pour le bien commun. Veuillez indiquer ce que vous pensez de cette mission.

Pour appuyer leurs réponses sous format d’essai court, nous encourageons toutes les candidates à fournir des exemples concrets tirés de leur histoire personnelle ou d’activités ou de projets auxquels elles ont pris part. Il nous est impossible de fournir des commentaires sur les demandes individuelles.

L’appel de candidatures de 2022 est lancé le 15 janvier et se termine le 15 février.

Après la clôture de l’appel de candidatures, le comité de sélection traitera les demandes dans les trois ou quatre (3 ou 4) semaines suivantes. Le comité de sélection est composé de nos fondatrices, de notre équipe de gestion et de membres du comité affilié-e-s à nos partenaires.

Toutes les candidates seront avisées de leur statut de sélection au plus tard le 15 mars. Celles qui seront placées sur la liste d’attente seront avisées de manière ponctuelle. Les candidates n’ayant pas eu de nos nouvelles d’ici le 15 mars peuvent communiquer avec nous à l’adresse info@ai4goodlab.com pour s’informer du statut de leur demande. La raison la plus fréquente pour un manque de réponse est que nous n’avons pas reçu la bonne adresse courriel.

Chaque année, nous évaluons les candidatures de talents très concurrentiels désireux de combler un nombre limité de places. Nous invitons donc les candidates non retenues à poser leur candidature de nouveau l’année suivante. Il nous est impossible de fournir des commentaires ou des suggestions aux candidates qui n’auront pas été retenues.

Pour chaque cohorte, nous nous efforçons d’offrir une certaine diversité en matière d’antécédents académiques, de région, d’université, etc. C’est pourquoi la liste d’attente n’a pas d’ordre en particulier. Les participantes dont le nom figure sur la liste d’attente sont sélectionnées en raison de divers facteurs et nous ne pouvons pas fournir plus de détails sur les chances de chaque candidate sur la liste d’attente de faire partie d’une prochaine cohorte.

Les candidates acceptées auront quatre (4) jours ouvrables pour confirmer leur place avant que cette dernière ne soit transmise à une personne sur la liste d’attente. Comme le programme est un engagement à temps plein, plusieurs participantes devront s’organiser bien à l’avance pour y prendre part. Cela veut dire que les candidates acceptées devront nous aviser le plus rapidement possible si elles ne peuvent pas participer au programme afin que les autres candidates aient la chance de s’organiser.

Coûts

Les seuls frais de participation sont les frais d’inscription de 75 $ visant à confirmer l’inscription au programme des participantes sélectionnées.

La candidature et la formation sont gratuites.

Chaque participante reçoit une allocation une fois le programme terminé. Le montant minimum de cette compensation est de 500 $, et la somme finale est déterminée sur une base annuelle avant la fin du programme. Cette somme est fixée par des activités budgétaires et ne dépend pas de la performance des participantes.

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« Je suis fière que ma première expérience de l’IA ait été de concevoir une application pour le bien commun. Je m'en souviendrai tout au long de mes projets futurs, où je tiendrai compte des implications éthiques et des aspects liés au bien commun de toutes les applications d'IA auxquelles je travaillerai. »

Joud El-Shawa
finissante du programme 2021 d’Edmonton

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