219 - L’intelligence artificielle : les innovations pour le monde d’aujourd'hui

Mot de bienvenue

Problématiques rencontrées et solutions identifiées lors de l’implantation de technologies d’intelligence artificielle

• Communication orale 09 h 15
  Quoi faire pour rater son projet en intelligence artificielle
  Alain Lavoie (Irosoft/LexRock AI)

  On aimerait bien qu’un projet d’intelligence artificielle soit simple, facile à mettre en production, voire magique ! Il est relativement assez simple de faire une preuve de faisabilité (« POC »), mais qu’en est-il lorsqu’on veut mettre cela en situation réelle, en production ?

  Dans le cadre de cette présentation, nous discuterons de pistes de réflexion concrète pour anticiper les embûches. Nous avons appris avec le temps à discerner, au fil de plusieurs initiatives, les erreurs les plus fréquentes pouvant provoquer l’échec d’un investissement en IA. Il s’agit d’une présentation résolument basée sur l’expérience terrain et la perspective d’un entrepreneur expérimenté.

• Communication orale 09 h 45
  Comment se préparer à l'intelligence artificielle?
  Sehl Mellouli (Université Laval)

  L'implantation de l'IA pose un très grand défi aux organisations (publiques ou privées). L'IA n'est pas une baguette magique qui peut s'implanter rapidement dans une organisation. Elle requiert la mise en place d'une stratégie globale pour intégrer l'IA dans l'organisation et surtout mesure le ROI de la mise en place de solutions basées sur l'IA. En plus du défi stratégique, l'IA représente également un défi opérationnel. Si une organisation intègre l'IA, comment elle pourrait l'appliquer? comment l'équipe TI doit s'organiser? Quels sont les défis auxquels font face l'équipe TI? Cette présentation fournira des éléments de réponse à ces questions.

Implantation d’intelligence artificielle appliquée à l’environnement

• Communication orale 10 h 35
  Oiseaux marins, caméras miniatures et intelligence artificielle : de nouvelles perspectives pour la biologie marine
  Kyle Elliott (Université McGill), Magella Guillemette (Université du Québec à Rimouski), Margaret Kraenzel (Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN) et Cégep de Matane), Olivier Leclerc (Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN) et Cégep de Matane), Pauline Martigny (Université du Québec à Rimouski), David Pelletier (Cégep de Rimouski)

  Il est difficile d’explorer et d’étudier l’écosystème marin dans toute sa complexité. Les méthodes actuelles de suivi présentent leurs limites. Pourtant, plusieurs espèces sont menacées par diverses perturbations ayant des répercussions sur l’ensemble des réseaux trophiques ainsi que sur les pêcheries. Heureusement, de nouvelles technologies utilisées en biologie marine pourraient ouvrir la porte à de nouvelles perspectives. Récemment, des spécialistes de l’étude des oiseaux marins ont proposé d’utiliser des caméras vidéo miniatures et de les installer sur le dos des oiseaux marins piscivores afin que ceux-ci deviennent des observateurs-échantillonneurs de leur environnement. Ils peuvent ainsi aider les biologistes à étudier plusieurs espèces de poissons lorsque les images sont combinées à d’autres données (ex. : localisation GPS, profondeur de plongées, etc.). Toutefois, la collecte de données vidéo suscite son lot de défis, le principal étant d’analyser des centaines d’heures de vidéos afin d’identifier les espèces de poissons filmées. Le projet Reconnaissance et classification automatiques des poissons pélagiques (ReCAPP) a été développé afin de relever ce défi en utilisant l’intelligence artificielle. Basé sur le développement et l’entraînement d’un algorithme en apprentissage profond, ReCAPP permet de distinguer efficacement les cinq espèces de poissons les plus abondantes dans l’écosystème marin du Saint-Laurent et ouvre le champ des possibles en biologie marine.

• Communication orale 11 h 05
  La reconnaissance d’images pour démocratiser l’entomologie et augmenter l’entomophilie
  Léonard Boussioux (Massachussetts Institute of Technology), André-Philippe Drapeau Picard (Insectarium de Montréal), Charles Kantor (Centrale-Supélec), Maxim Larrivée (Insectarium de Montréal), Sasha Luccioni (Mila), Michel Saint-Germain (Insectarium de Montréal)

  On observe un déclin importe de la biodiversité entomologique à l’échelle globale. Malgré leur grande importance écologique et leur immense diversité, les insectes sont souvent négligés par les humains, ce qui résulte soit en la perte et la dégradation de leur habitat, soit carrément en leur éradication (e.g. l’utilisation d’insecticides). Cela est dû en partie à une certaine méconnaissance du public à leur égard, source de peur et de dégoût. La grande diversité des insectes est un frein à leur appréciation. En effet, même pour les initiés, il peut être complexe d’identifier un spécimen à l’espèce et de connaître ainsi son histoire de vie. L’intelligence artificielle peut aider à contourner ce problème par l’entraînement d’algorithmes de reconnaissance d’images.
  L’Insectarium de Montréal développe présentement des outils pour permettre d’identifier les insectes à l’intérieur et à l’extérieur de son musée à l’aide de la reconnaissance d’images. Ces outils serviront à démocratiser l’entomologie auprès du public, mais aussi à faire réaliser à ce dernier qu’il a la possibilité de contribuer à la conservation des insectes en partageant ses observations sur des plateformes de science participative.

• Communication orale 11 h 35
  Sensibilisation non intrusive à la distanciation sociale par l’intelligence artificielle
  David Beaulieu (Cégep André-Laurendeau), David Giasson (Cégep André Laurendeau), Christian Thériault (Cégep André Laurendeau et professeur associé à l’UQAM)

  Nous sommes trois enseignants du cégep André-Laurendeau. Notre équipe de recherche a débuté en janvier 2020 un projet de calcul optique des distances entre voitures et cyclistes par reconnaissance visuelle et stéréoscopie. Le prototype a comme visée initiale un outil de sensibilisation incitant cyclistes et automobilistes à une utilisation sécuritaire du réseau routier. Ce projet fait appel à la conception et la calibration de caméras 3D haute résolution, ainsi qu’à l’entraînement et le réglage fin d’un réseau de neurones artificiel. Le défi d’une mesure précise par l’optique à de grandes distances, sans l’utilisation de radars. La pandémie déclarée pour la COVID-19 a interrompu la conception de caméras 3D à longue distance. L’entrainement et le réglage fin du modèle neuronal a toutefois pu se poursuivre et l’équipe a réaiguiller le projet sur une application similaire : la mesure de distances entre personnes à des fins de sensibilisation non intrusive à la distanciation sociale. Il a été possible de générer dans un court délai un premier prototype avec l’utilisation de caméras de moyenne portée. Ce prototype a été déployé sous plusieurs formes et dans multiples contextes, entre autres dans le cadre d’un cours de génie physique, dans une application de sensibilisation dans les rues de Montréal, à l’entrée du Cégep André-Laurendeau ainsi que par réseautique en salle de classe. Lors de notre communication, nous inclurons une démonstration en ligne de cette technologie.

Dîner

Défis éthiques et sociaux en liens avec l’implantation des technologies d’intelligence artificielle

• Communication orale 13 h 00
  Qu'est-ce que l'éthique des algorithmes?
  Martin Gibert (UdeM - Université de Montréal)

  L'éthique des algorithmes est le sous-ensemble de l'éthique de l'IA qui s'intéresse à la question de savoir comment programmer des agents moraux artificiels (Wallach & Allen 2009). Dans cette conférence, j'examinerai comment les théories morales traditionnelles que sont le déontologisme, l'utilitarisme et l'éthique de la vertu peuvent aider les ingénieurs à concevoir des robots qui correspondent à nos attente. Une difficult de taille consiste à justifier (métaéthiquement) pourquoi implémenter tels ou tels principes moraux alors qu'il ne semble pas y avoir de consensus dans la société ou chez les philosophes pour un cadre théorique plutôt qu'un autre.

• Communication orale 13 h 30
  Agents moraux artificiels (AMA) et l’approche de Stuart Russell
  Dominic Martin (UQAM - Université du Québec à Montréal)

  Dans cette présentation, je m’intéresserai à la possibilité de créer des systèmes d’intelligence artificielle (IA) capable de prendre des décisions alignées avec la moralité humaine. Dans un premier temps, je donnerai un peu plus d’information sur le contexte dans lequel s’inscrivent les travaux sur les AMA et sur la manière dont il faut comprendre l’idée d’alignement éthique ou de compétence morale chez un agent artificiel. J’expliquerai, dans un deuxième temps, l’approche de Stuart Russell et sa solution au problème de l’alignement éthique. Je soulignerai certaines forces de cette approche, notamment l’idée d’amener le système à toujours vouloir découvrir les préférences des agents humains avec lesquels il interagit et l’utilisation de l’apprentissage par renforcement inverse (inverse reinforcement learning) pour découvrir ces préférences. Dans un troisième temps, je discuterai des difficultés soulevées par cette approche : type d’approche axiologique basée sur l’utilitarisme, hypothèse de la capacité de calcul illimitée et le choix du degré de satisfaction des préférences comme valeur à optimiser.

• Communication orale 14 h 00
  Mettre les individus au cœur du projet d’intelligence artificielle
  Deepti Joshi (Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN)), Katia Lienafa (Cégep de Matane)

  Le Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN) offre des services de recherche appliquée, de développement expérimental, et de transfert technologique pour les entreprises dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Il répond également aux besoins de développement des compétences et de perfectionnement de la main-d’œuvre de ce secteur en constante évolution

  L’IA, par la sophistication des programmes informatiques qu’elle permet d’élaborer, présente une véritable valeur ajoutée pour les entreprises et organisations car elle contribue à améliorer leur productivité en simplifiant ou automatisant certaines tâches, et à réduire leurs frais. Pourtant, ce virage numérique comporte des défis multiples comme le coût de la collecte de données qui handicape et discrimine les plus petites organisations, la sécurisation des données collectées, l’implantation des outils développés au sein de l’entreprise, la nécessaire actualisation de la formation des employés, la prise en compte du respect de la vie privée, la confidentialité et la conservation des données.

  En se basant sur son expérience en recherche appliquée d’une décennie, le CDRIN présentera les problématiques rencontrées quant à l’implantation des technologies de l’IA, aux défis financiers et sociaux que cela représente pour certaines organisations et l’attention qu’il porte au développement d’une utilisation de l’IA responsable.

• Communication orale 14 h 30
  Respect de la vie privée et problématiques éthiques à l’ère des données massives
  Sébastien Gambs (UQAM - Université du Québec à Montréal)

  Dans notre société de l’information, le profilage des utilisateurs à des fins de personnalisation et de recommandation est devenu la norme, ce qui a permis le développement de services qui sont ciblés sur les besoins spécifiques des individus, mais soulèvent aussi d’importantes questions éthiques et en terme de protection de la vie privée. En particulier, l’absence de transparence sur le processus de profilage et de personnalisation a conduit à une perte de contrôle des individus sur la collecte et l’usage qui est fait de leurs données personnelles tout en rendant impossible la possibilité pour un individu de questionner la décision prise par l’algorithme et de le rendre « imputable » par rapport à cette décision. De plus, la transparence est un prérequis afin de pouvoir analyser les biais possibles que les algorithmes de personnalisation pourraient avoir (par exemple en discriminant contre un groupe sensible de la population) dans le but de pouvoir ensuite les corriger. Dans cette présentation, je passerai en revue les principaux défis en terme de problématiques éthiques et de respect de la vie privée qui sont apparus récemment avant de présenter les principales approches qui ont été proposées pour répondre à ces défis. Enfin, je conclurai en soulignant quelques questions ouvertes.

Voiture intelligente : de capteur à l’apprentissage profond

• Communication orale 15 h 15
  Utilisation de capteurs biométriques pour la collecte de données
  Justine Decaens (Groupe CTT - Cégep de Saint-Hyacinthe)

  Avec l’avènement de l’intelligence artificielle dans de nombreux secteurs d’activités, le besoin de recueillir des données fiables est d’autant plus grand. Le développement des technologies textiles intelligentes permet d’avoir accès à de nombreuses informations, dans un contexte dynamique et en temps réel. Ces capteurs composés majoritairement de textiles conducteurs sont facilement intégrables dans des vêtements, des revêtements de siège et autres supports flexible.

  Le domaine du transport est particulièrement intéressé à pouvoir recueillir davantage de données sur les conducteurs afin d’optimiser, d’une part, les algorithmes qui seront utilisés éventuellement dans la programmation des véhicules autonomes et d’autre part, pouvoir anticiper les besoins en divertissement des passagers et ainsi rendre l’expérience encore plus exaltante.

• Communication orale 15 h 45
  L’intelligence artificielle s’invite à bord
  Pier-Marc Comtois-Rivet (Institut du vehicule innovant.)

  La présentation portera sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (AI) à bord des véhicules. Quelques fonctions utilisant l’AI seront présentées. On y abordera dans le contexte véhiculaire, des concepts tels l’apprentissage profond, la segmentation sémantique, la prédiction du comportement ainsi que les données massives. Finalement, on présentera l’avancement d’un projet de véhicule agricole désherbeur autonome en cours à l’IVI.
  

Discussions et questions ouvertes sur l’IA