Grâce à la subvention du Fonds d’excellence en recherche Apogée Canada pour développer une intelligence artificielle (IA) robuste, raisonnante, et responsable (IAR³), IVADO offre plusieurs programmes à sa communauté. Le programme des Regroupements de recherche stratégique constitue le programme-phare de IAR³ : dix Regroupements, ayant pour fonction de déployer et mettre en œuvre une programmation scientifique intersectorielle pour atteindre la vision IAR³.

Qu’est-ce qu’un Regroupement?

Un Regroupement de recherche stratégique a pour fonction de déployer et mettre en œuvre la programmation scientifique intersectorielle pour atteindre la vision IAR³. Chaque Regroupement se compose d’un groupe de plusieurs chercheuses et chercheurs issus de membres académiques d’IVADO ainsi que des experts, expertes et partenaires pertinents à son développement. Chaque Regroupement est responsable d’une thématique et reçoit le soutien financier, stratégique et opérationnel des directions d’IVADO.

Pourquoi mettre en place des Regroupements?

Selon nous, le modèle des Regroupements est le meilleur moyen d’atteindre nos objectifs, soit développer et déployer IAR³, nécessitant de mettre en œuvre une programmation scientifique audacieuse et intersectorielle, avec une portée transformatrice. Sous le leadership d’IVADO, il s’agit de créer des alliances de recherche originales et interdisciplinaires qui seront à même de répondre aux enjeux complexes de la programmation.

Objectifs des Regroupements

Chaque regroupement obéit aux objectifs suivants :

  • Développer une programmation scientifique ambitieuse et intersectorielle, soit:
    • une stratégie de recherche collaborative;
    • un plan de mobilisation des connaissances adapté au secteur ;
    • des indicateurs et des mesures d’impact;
    • des collaborations nationales, notamment avec d’autres Apogée, et internationales.
  • Favoriser la réalisation des projets multi-centres;
  • Former la prochaine génération de chercheuses et chercheurs;
  • Proposer et organiser des activités scientifiques pour faire avancer la thématique de recherche en collaboration avec d’autres Regroupements de recherche stratégique IVADO;
  • Intégrer les bonnes pratiques en termes d’Équité, diversité et inclusion (EDI) dans la composition et toutes les activités du Regroupement;

Il est attendu que les Regroupements fassent progresser la science de IAR³ et contribuent collectivement aux objectifs de création d’une IA robuste, raisonnante, et responsable, ainsi qu’à son adoption.

R1 - IA et Neurosciences

Les objectifs de ce Regroupement sont de formaliser les fonctions du traitement conscient (généralisation à de nouveaux contextes – robustesse, représentation des connaissances et raisonnement causal, métacognition ou réflexion sur les pensées) afin de pouvoir faire progresser l’IA et stimuler le développement de nouvelles théories explicatives pour les neurosciences cognitives.

R2 - Apprentissage automatique

Les objectifs de ce Regroupement sont de développer de façon assez libre la recherche de pointe sur des algorithmes d’apprentissage automatique, apprentissage profond et prise de décision sous incertitude. Ce Regroupement sera également invité à répondre aux problèmes des autres Regroupements et à collaborer étroitement avec eux dans le but d’accélérer le développement d’algorithmes plus robustes, raisonnant mieux et plus transparents.

R3 - Traitement automatique du langage naturel (TALN)

Les objectifs de ce Regroupement sont de concevoir une nouvelle génération d’algorithmes d’apprentissage automatique pour le TALN dont l’architecture est plus structurée en termes d’éléments de connaissance pouvant être recombinés. Ces recherches doivent être réalisées dans le but d’appliquer ces nouveaux systèmes et travailler en collaboration avec les minorités pour atténuer les préjugés et la discrimination associés au TALN moderne, et se diriger vers des systèmes qui peuvent être guidés par les humains pour comprendre les histoires, avec un accent particulier sur les histoires et les apprentissages des cultures autochtones.

R4 - Mise en œuvre et gouvernance responsable de l’IA

Les objectifs de ce Regroupement sont de (1) informer un processus responsable tout en assurant une plus grande représentation des groupes marginalisés et en conduisant à une conception, une mise en œuvre et des résultats plus équitables et sécuritaires de l’IA, (2) comprendre les nouveaux modèles d’affaires que IAR³ pourrait aider à soutenir, identifier les facteurs humains contribuant à l’utilisation de l’IA, définir des modèles de gouvernance transparents et fiables évitant la concentration du pouvoir, pour l’utilisation responsable et éco-durable de l’IA et des données nécessaires pour calibrer les modèles d’IA, et déterminer comment l’IA peut créer un meilleur travail et significatif, (3) étudier les moteurs de l’adoption de l’IA, découvrir les réponses humaines implicites aux systèmes d’IA et corréler ces réponses avec les décisions de conception prises par les équipes de développement, (4) définir clairement l’IA digne de confiance et sécuritaire, et produire des méthodes, des outils et des technologies permettant le développement d’applications intelligentes dignes de confiance, (5) proposer des normes de gouvernance et des modèles de sociétés démocratiques résilientes aux effets, aux dommages et aux risques d’IA de plus en plus puissantes. Ces objectifs devront être travaillés en collaboration avec des groupes minoritaires ou marginalisés.

R5 - Éthique, EDI et engagement autochtones

Les objectifs de ce Regroupement sont de développer la recherche de pointe dans cette thématique tout en s’assurant de pouvoir intégrer leurs découvertes dans les recherches des autres Regroupements. Ce Regroupement travaillera entre autres sur les différents paramètres qui impactent la robustesse des algorithmes et induisent des biais (ex: les données collectées) ainsi que sur l’explicabilité. Les méthodes de travail basées sur la coconstruction et incluant les groupes minoritaires et les communautés autochtones seront également examinées. Enfin, les intérêts de recherche devront également refléter les priorités des communautés autochtones.

R6 - Molécules

Les objectifs de ce Regroupement sont de transformer la découverte de molécules et de matériaux en remplaçant les criblages de type « force brute » par des méthodes de modélisation et de conception expérimentale basées sur l’IA, permettant une recherche plus ciblée mais diversifiée à la fois dans l’espace des modèles et dans l’espace des expériences possibles.

R7- Environnement

Les objectifs de ce Regroupement sont de (1) développer des algorithmes capables d’apprendre à partir de dépôts de données en constante augmentation (drones, sociétés de transport, etc.) et de fournir des analyses pour développer des politiques efficaces concernant les changements climatiques et la biodiversité, (2) comprendre la perte de biodiversité dans le contexte du changement climatique, (3) concevoir les pipelines d’apprentissage actif nécessaires pour guider la collecte ciblée de drones sur des zones sujettes à des changements de végétation afin de minimiser l’incertitude épistémique sur, par exemple, le sort futur des stocks et des flux de carbone et d’azote au Canada et au-delà.

R8 - Systèmes de santé

Les objectifs de ce Regroupement sont de (1) développer et valider un cadre intégratif basé sur la valeur pour guider le développement et le déploiement de IAR³ dans les soins de santé et élaborer des orientations pour les décideurs politiques et les équipes de développement d’IA afin de soutenir IAR³ dans les systèmes de santé et (2) étudier des cas de développements et de déploiements d’IA dans une variété de contextes pour sonder empiriquement  a) la perspective et les hypothèses qui guident le travail des équipes de développement, b) les attentes et les droits des personnes potentiellement utilisatrices, y compris les groupes minoritaires, ont à l’égard de l’IA pour des innovations spécifiques, et c) les attentes et les stratégies mobilisées par les personnes utilisatrices dans un contexte réel pour adopter, mettre en œuvre et évaluer la valeur d’une innovation.

R9 - Chaînes d’approvisionnement

Les objectifs de ce Regroupement sont d’exploiter les données générées pour optimiser les solutions aux problèmes environnementaux, aux défis des systèmes de santé ou à l’approvisionnement en ingrédients actifs pour la production de molécules (médicaments ou matériaux) et de proposer de meilleurs systèmes de planification pertinents pour tous les secteurs d’application décrits ci-dessus, ainsi que des méthodes innovantes de Machine learning et de recherche opérationnelle pour les gérer au niveau stratégique, tactique et opérationnel, en tenant compte du contexte économique, sociétal, environnemental et humain.

R10 - Sûreté et alignement

Les objectifs de ce Regroupement sont de faire avancer les algorithmes d’apprentissage automatique et l’élaboration de protocoles de sécurité robustes, permettant la mise au point de systèmes d’IA sécuritaires, contrôlables et alignés avec les intentions et instructions de leurs concepteurs et conceptrices.

Pour toutes questions, contactez l’équipe à : programmes-excellence@ivado.ca.