François Laviolette

François Laviolette (6 octobre 1962 - 26 décembre 2021), titulaire de la chaire Canada-CIFAR en intelligence artificielle (IA) et d'une chaire de recherche industrielle CRSNG/Société financière INTACT, est un éminent chercheur qui a apporté des contributions majeures aux fondements théoriques de l'IA et à son application dans divers contextes. Il s'est d'abord distingué en résolvant un problème de théorie des graphes vieux de 60 ans, posé par le mathématicien Paul Erdös, sur la décomposition des graphes infinis. Sa thèse de doctorat figurait parmi les sept finalistes du Council of Graduate Schools/University Microfilms International Distinguished Dissertation Award of Washington en 1998. Lorsqu'il s'est joint au Département d'informatique de l'Université Laval en 2002, il a commencé à s'intéresser à l'apprentissage machine. À peine 10 ans plus tard, il a déjà fait sa marque par ses contributions aux bornes PAC-Bayesian qui déterminent la fiabilité d'un algorithme d'apprentissage et à l'analyse du séquençage/assemblage du génome en fragments. En utilisant une structure de graphe pour représenter les fragments, l'algorithme développé pouvait subir un traitement massivement parallèle - une première à l'époque - ce qui réduisait la durée de vie de l'algorithme. de novo Le temps d'assemblage du génome humain est passé de trois semaines à environ 10 heures !

Au cours de sa carrière, il a écrit plus de 100 articles qui ont été cités plus de 9 600 fois. Parmi ses contributions les plus remarquables aux fondements de l'IA, on peut citer DANN, un algorithme d'apprentissage par adaptation au domaine qui consiste à transférer l'apprentissage réalisé dans un contexte à un domaine différent. Il a également apporté d'importantes contributions à la recherche dans le domaine de la santé (notamment trois articles dans la revue Nature Rapports scientifiques), les assurances et l'aéronautique (en tant que responsable scientifique du Québec pour le projet DEEL).

Bien que tous ces éléments soient d'une importance majeure, ses contributions vont au-delà du progrès scientifique. M. Laviolette était un maître d'œuvre de grands projets. Il savait motiver, convaincre et collaborer avec les gens. Il a créé le Centre de recherche sur le big data de l'Université Laval (CRDM_UL), qui regroupe plus de 60 chercheurs de différents domaines. M. Laviolette avait à cœur les aspects éthiques de l'IA et son acceptabilité sociale. Il a participé à l'élaboration de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle dont les signataires s'engagent à une utilisation responsable et éthique de l'IA et des technologies numériques. Il est l'un des fondateurs de l'Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et des technologies numériques (OBVIA), ainsi que de l'Institut Intelligence et Données (IID) de l'Université Laval. Après avoir reçu un diagnostic de cancer, il a agi comme patient-partenaire et expert en IA dans plusieurs groupes, tels que le projet DHDP d'Imagia, Catalis, et le Comité IA-Santé dirigé par le Scientifique en chef du Québec, car il croyait que la mise à disposition des données de santé à des fins de recherche serait un facteur clé dans le développement d'une société en santé.

M. Laviolette a encouragé la création et la croissance d'un écosystème de l'IA au Québec. Sa chaire industrielle, ses grands projets et les événements organisés par le CRDM_UL permettent aux chercheurs, aux industries et aux entreprises de collaborer sur des enjeux émergents et traditionnels grâce à l'IA. Le projet DEEL (Dependable Explanation Learning), qui vise à rendre l'IA certifiable ainsi que plus robuste et fiable, est un autre exemple de la collaboration des chercheurs canadiens et français avec des entreprises telles que Thales, Bell, Bombardier et CAE.

Très récemment, un groupe de collègues et d'amis a créé le Fonds de bourses François Laviolette pour soutenir le travail d'étudiants diplômés, en particulier sur l'interprétabilité et l'utilisation éthique et responsable des données. L'interprétabilité est essentielle dans certains secteurs, tels que la santé et l'assurance, où l'on ne peut attendre d'une machine qu'elle prenne des décisions sur des actions critiques sans qu'elle soit capable de fournir une justification compréhensible par les humains. Il a vu le Fonds comme un catalyseur qui pourrait aider à créer un choix collectif responsable et transparent, reliant les citoyens, les décideurs et les organisations travaillant avec des données et permettant aux données d'être considérées comme une ressource naturelle qui sert le bien de tous, initiant ainsi, peut-être, une nouvelle Révolution tranquille.

François Laviolette a positionné le Canada comme un leader dans les transformations cruciales que l'IA apporte à nos vies. Grâce à sa gentillesse et à sa capacité à rassembler les gens, il a créé un environnement convivial pour tous ses collègues.