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  • Maya Marcus-Sells

La diversité, au cœur de l’excellence de la recherche de Mila


Émélie Brunet, vice-présidente talent et écosystème à Mila, l’institut québécois d’intelligence artificielle (IA) nous explique les risques à avoir une recherche trop homogène ainsi que la façon dont Mila s’assure que la diversité reste au cœur de ses prérogatives.


Pourquoi le Lab est une initiative importante pour l’avenir de l’intelligence artificielle ?


C’est extrêmement important à différents niveaux. À Mila, nous prônons la diversité dans la recherche à tous les niveaux dans l’optique d’obtenir une meilleure recherche, une recherche dont les résultats vont pouvoir convenir à tous et surtout bénéficier à l’ensemble de la société. Pour atteindre ce résultat, il faut qu’en amont, il y ait une diversité au niveau des chercheuses et des chercheurs.


Il existe beaucoup d’exemples dans notre société où des produits ont été développés sans avoir pensé à la réalité des femmes. Ici on parle des femmes mais cette réalité peut s’appliquer à différents groupes sous-représentés de la société. Comme elles représentent 50 % de la société, le risque est de se retrouver avec des innovations qui ne serviront correctement uniquement l’autre 50 % de notre société.

Accueillir, encourager et soutenir une cohorte de jeunes femmes qui seront les leaders de demain, qui à leur tour, vont pouvoir inspirer d’autres femmes, c’est extrêmement important notamment pour perpétuer l’excellence de la recherche. Le format du Lab est très bien pensé parce qu’il offre une concentration de savoir en un temps réduit. Ces jeunes femmes sont mises en contact avec des sommités de l’IA, ce qui leur donne l’opportunité de développer leur réseau. Les mettre en contact avec de grands joueurs de l’industrie, c’est assurer leur succès !


Quelles sont les initiatives liées à la diversité que vous mettez en place, à Mila ?


Mila existe depuis plusieurs années, mais a été constitué en OBNL en mai 2018. Nous avons depuis le début, prôné la diversité. Par exemple, lorsqu’on recrute des professeurs, on prend beaucoup de temps et on s’assure de recevoir le plus de candidatures possible. On a mis en place le Comité équité, diversité et inclusion, pour lequel nous allons adopter des cadres d’application. Côté professeurs, Yoshua Bengio est évidemment un très grand ambassadeur de la cause et nous avons beaucoup de chance qu’il en parle sur toutes les tribunes. À lui se joignent également d’autres professeures émérites comme Joëlle Pineau et Doina Preccup, cofondatrice du Lab, qui prennent régulièrement la parole sur l’importance de la diversité en recherche. Pour Mila, soutenir le Lab est une opportunité de cristalliser nos actions ainsi que de les accélérer.


Afin d’obtenir plus de diversité en IA, sur quelles actions doit-on se concentrer ?

L’effort doit être mis à tous les niveaux : on doit intéresser à la science les jeunes des groupes sous représentés et garder un dialogue ouvert avec la communauté IA. L’initiative du Lab est formidable à ces égards, car elle s’occupe de former la nouvelle génération tout en étant en contact avec les personnes établies qui font partie du bassin de chercheurs. Je parle des façonneurs de l’IA actuelle. C’est important de s’assurer que tout le monde soit sur la même page sur cet enjeu.


À Mila, notre priorité est de transférer nos connaissances à l’ensemble de la population en termes d’apprentissage automatique, que ce soit des personnes évoluant déjà dans le domaine ou des experts en devenir. Bien sûr, nous formons des chercheurs de pointe qui vont étudier jusqu’à la maîtrise, au doctorat et même au niveau post doctorat. Depuis 1 an, on a aussi créé deux programmes de développement maîtrise professionnel d’une durée de 12 à 18 mois avec l’objectif d’accélérer le transfert de connaissances. Nous croyons qu’une variété d’actions sont nécessaires afin de réussir à former le plus de personnes possibles tout en informant la société. Tous les points d’entrée sont à considérer.



Summer Lab participants demo'ing their projects to Mila researchers.

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