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Les 6 Spécialistes De L’intelligence Artificielle Et Du Machine Learning Dans Le Monde

Il semble que nous entendons parler chaque jour de nouvelles avancées faites dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) grâce à l’apprentissage automatique, de l’amélioration des soins de santé à l’humain battu au poker par la machine. Il est aisé d’oublier que derrière chaque robot impressionnant se trouve un être humain intelligent. Un Français fait partie de la liste !

Le rythme accéléré auquel surviennent les évolutions, et que nous observons aujourd’hui, résulte d’un effort concerté, de l’industrie au monde universitaire, pour trouver des fonctions pratiques à la quantité de données toujours grandissante que nous générons et collectons.

Dans cet article, je vais donc mettre en lumière quelques-unes des personnalités qui font bouger les choses, dont les percées en matière d’apprentissage automatique s’avèrent être essentielles au développement des outils digitaux et des technologies qui rendent l’IA possible, des réseaux sociaux aux voitures sans conducteur, en passant par l’internet industriel.

 

Yann LeCunn

En tant que directeur de la recherche IA pour Facebook depuis 2013, Yann LeCunn a été reconnu pour son travail pionnier dans le domaine de la vision numérique, c’est à dire apprendre aux machines à « voir » de la même façon que nous, en reconnaissant des objets puis en continuant à apprendre par la classification de ces objets. Il est aussi considéré comme l’un des fondateurs du modèle de réseau neuronal convolutionnel qui vise à créer des algorithmes ingérant et interprétant l’information de la même manière qu’un organisme biologique, comme un œil ou un cerveau. Il est fondateur dirigeant du centre NYU pour la science des données.

Andrew Ng

Andrew vient de démissionner de son poste de scientifique en chef des données informatiques chez le géant du net chinois Baidu. En parallèle, il est le fondateur du site de formation en ligne Coursera, et professeur associé à l’Université de Stanford, dans le département d’informatique.
Avant d’avoir rejoint Baidu, il a créé la division Brain AI research de Google, et son travail était centré sur l’apprentissage approfondi. A Stanford, il a dirigé des projets, dont le développement du Stanford Artificial Intelligence Robot (STAIR, de même que des algorithmes pour créer des modèles 3D d’une image photographique plate unique.

Yoshua Bengio

Professeur à l’Université de Montreal, dans le département d’informatique, Yoshua est réputé pour ses recherches dans le domaine des réseaux neuraux artificiels et de l’apprentissage approfondi (deep learning). Il a déclaré que l’ambition primordiale de ses recherches était de comprendre les « principes d’apprentissage résultant de l’intelligence. » Parmi d’autres principes d’IA et d’apprentissage automatique, une bonne partie de ses travaux publiés porte sur les encodeurs qui sont utilisés pour encoder ou formater des données non structurées, afin de les rendre compréhensibles par les ordinateurs via l’apprentissage automatique non supervisé.

 

Demis Hassabis

Demis est le cofondateur de Deep Mind, une startup IA du Royaume-Uni acquise par Google en 2014. Son travail a porté sur le développement des réseaux neuronaux artificiels en combinant l’apprentissage automatique et la neuroscience. Le succès de Deep Mind qui a pour l’instant fait le plus d’écho est son AlphaGo AI qui, l’an dernier, est devenu le premier programme informatique à battre un joueur de GO humain professionnel. Avant cette percée scientifique, même les meilleurs SIA (Système d’identification automatique) n’étaient capables que de jouer au niveau d’humains amateurs et pouvaient être battus par la plupart des gens entraînés.

Geoffrey Hinton

Geoffrey partage son temps entre le travail en tant qu’ingénieur chez Google et professeur à l’Université de Toronto, dans le département d’informatique. Déjà en 1992, il publiait des articles sur l’usage des réseaux neuronaux artificiels pour simuler le traitement humain de l’information chez les machines. Il s’est tout d’abord formé en psychologie avant d’obtenir son doctorat en IA et d’appliquer sa compréhension des processus cognitifs humains aux ordinateurs.

Fei-Fei Li

Bien qu’actuellement en année sabbatique pour être directrice de l’IA et de l’apprentissage automatique chez Google Cloud, Fei-Fei Li est professeure associée à l’Université de Stanford, où elle dirige le Stanford Artificial Intelligence Lab, de même que le Stanford Vision Lab.
Elle est l’auteure de plus de 100 articles scientifiques sur des sujets allant de la neuroscience informatique à la reconnaissance visuelle en passant par le Big Data, et son travail sur le projet ImageNET – une base de données d’images conçue pour tester les algorithmes de reconnaissance d’image par l’apprentissage approfondi – est largement reconnu.

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