Cette conférence, présentée à l’occasion du 50e anniversaire du Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal, sera prononcée en français par Yann LeCun directeur de Facebook AI Research (FAIR) et professeur à l’Université de New York .

Résumé

Les progrès fulgurants de l'intelligence artificielle ces dernières années sont en grande partie dus à la réémergence de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux, conjuguée à la disponibilité de grandes quantités de données et d'ordinateurs de plus en plus rapides. 

Nous disposons maintenant de systèmes de reconnaissance d'images dont la précision rivalise celles des humains. Des révolutions dans des domaines tels que les voitures autonomes et l'analyse d'images médicales sont pressenties. Mais tous ces succès utilisent l'apprentissage supervisé dans lequel la machine est entraînée avec des données étiquetées par des humains. Le défi au cours des prochaines années sera de permettre aux machines d'apprendre à partir de données brutes non étiquetées, telles que des vidéos ou du texte. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage prédictif ou non supervisé. Ce qui manque aux machines d’aujourd'hui, c'est le « sens commun », qui est enraciné dans notre compréhension des contraintes du monde physique.

L'apprentissage non supervisé est vu par certains comme la clé de l'acquisition du sens commun par les machines.    

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