2^eatelier : L’incertitude dans l’IA

Membres du comité responsables de l’atelier

La dynamique en faveur de l’adoption de l’IA laisse présager que dans notre travail, nos loisirs et nos prises de décision, nous serons bientôt entourés – et le sommes déjà – d’une multitude d’outils et d’agents IA. Dans le même temps, notre compréhension de l’incertitude associée à une grande partie de cette infrastructure émergente en est encore à ses balbutiements. Cette incertitude revêt de nombreuses formes, allant de la précision prédictive des algorithmes d’apprentissage profond et des hallucinations dans l’IA générative, à une compréhension encore largement empirique de ce que l’IA est capable de faire – et ne peut pas faire. Cet atelier mettra en évidence les moyens fondés sur des principes grâce auxquels la théorie et les méthodes statistiques contribuent à notre compréhension émergente de l’incertitude qui accompagne l’IA. Et, simultanément, comment le rythme du développement de l’IA est en train de susciter une innovation dans le domaine des statistiques à un rythme rarement vu auparavant, en particulier à l’interface avec des domaines des mathématiques appliquées qui évoluent tout aussi rapidement. De l’apprentissage profond bayésien aux mathématiques des transformateurs et à leurs liens avec les systèmes de particules en interaction. De l’analyse de l’apprentissage par transfert via le transport optimal et des idées similaires telles que l’appariement des flux aux caractérisations formelles émergentes du raisonnement en chaîne de pensée. Réunissant des experts en statistiques appliquées à l’IA provenant de partout au Québec, du Canada et de la communauté mondiale de l’IA, cet atelier de quatre jours offrirait à ce groupe une occasion rare de se réunir à une échelle encore relativement petite pour discuter et continuer à jeter les bases de la quantification de l’incertitude statistique dans le domaine de l’IA.

Inscriptions à partir du 2 février.