Enfin, les grands évènements en présentiel reviennent à Montréal ! Nous avons profité du World Summit AI Americas, 4-5 mai 2022 au Palais des congrès de Montréal, pour sortir de notre tanière, découvrir des cas d’usage passionnants et rencontrer des membres de notre communauté. Un grand merci à ceux qui nous ont partagé leurs retours sur l’événement : Nicole Pasricha, Laetitia Constantin, Gabriel Urbain, Ryadh Kralfallah, et Shady Smaoui. Vous retrouverez dans cet article les interventions qui les ont le plus marqués.
Inspiration et focus sur l’humain
Ces grands salons permettent de partager une expérience collective hors des urgences du quotidien pour réfléchir au futur. Et avouons-le, cela fait du bien de retrouver d’autres êtres humains ! Surtout pour parler d’Intelligence Artificielle et marteler l’importance de la compréhension de l’humain, des enjeux sociétaux et de l’éthique quand on s’intéresse aux données, à l’automatisation et à la robotisation.
InspiredMinds, les organisateurs des World Summit AI dans le monde entier et de nombreux évènements « AI4Good », le savent bien. Alors ils n’avaient pas lésiné sur les écrans géants et la sonorisation. Et ça marche. Parce que les infrabasses font vibrer le public et ouvrent les chakras. 😊
Alors voici ce que nous avons retenu du World Summit AI Americas, avec un focus sur le Jour 1 où nous étions physiquement présents. Nous avons prévu de regarder les sessions du Jour 2 (qui nous semblait plus dédié aux enjeux de santé) sur la plateforme vidéo du Summit.
Pédagogie et prudence avec le « AI Safety mindset »
Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist de Google, a particulièrement marqué les personnes avec qui nous avons échangé lors du summit. Cassie a en fait formé plus de 15 000 Googlers au « AI safety mindset », une approche sécuritaire ou prudente de l’IA pour en exploiter le potentiel de manière efficace, responsable et fiable. Nous avons eu le plaisir de suivre sa présentation en présentiel à Montréal, mais vous pourrez en retrouver les grandes lignes dans cette vidéo d’un évènement Wired disponible sur YouTube.
La plus grande crainte de Cassie Kozyrkov n’est pas l’IA, mais la négligence humaine. D’où l’importance des étapes de test. Un message important pour que toutes les personnes impliquées dans un projet d’IA se sentent responsables du projet et de ses conséquences.
On a bien aimé aussi son image de l’IA comme un « démon » qui interprète délibérément de travers ce qu’on lui demande. Comme ici l’exemple du bonhomme qui court en bougeant ses bras en moulinets parce que personne ne lui a donné d’instructions sur ce qu’il devait faire avec ses bras.
Les commentaires de la communauté Inyulface
Gabriel Urbain (Ingénieur de recherche chez Exobotic Technologies, doctorant en neurorobotique à AIRO, IDLab, UGent – imec) : « La présentation qui m’a le plus marqué est celle de la Chief Decision Scientist de Google, qui remettait l'IA à sa vraie place en rappelant que l'IA n'est pas magique: on ne crée pas de machines qui "pensent" par elles-mêmes à l'heure actuelle (en tout cas au sens humain du terme). Du coup, beaucoup d'enjeux éthiques que l'on attribue par défaut à l'IA existent en réalité depuis le développement de l'informatique. Le vrai nouvel enjeu vient du fait que les modèles de l'IA ne sont pas intégralement codés et décrit par des humains, ce qui doit nous inquiéter sur les biais qu'ils peuvent prendre surtout pendant leur mise à l'échelle. Pour s'en prévenir, deux éléments avec lesquels on doit rester extrêmement prudents: les datasets et la fonction d'optimisation dont "l'objectif est toujours subjectif". »
Laetitia Constantin (Développeuse Fullstack chez Abbeal) : « J’ai retenu cette phrase "Tomorrow's AI will be built on what we do today", par Cassie Kozyrkov de Google, dans la conférence « AI safety mindset ». Et une speaker m’a marqué, la plus jeune chercheuse de l'UCSD Kawasaki Disease Research Center, Ellen Xu, qui a 16 ans ! Elle a fait un Storytelling émouvant sur pourquoi elle travaillait sur un algorithme de reconnaissance d’image pour la maladie de Kawasaki, car sa petite sœur est atteinte de la maladie. Elle a expliqué comment elle menait ses recherches et les difficultés qu'elle a rencontré. Un très beau message qui montre aussi que la relève est assurée. »
Ryadh KRALFALLAH (CEO et cofondateur d’Atomic Slimes) : « Je retiens de cet évènement une réflexion. Est ce que le machine learning/l'IA serait vraiment notre futur monde ? Parce qu'une IA dans notre monde est bien différente de ce que l'on croit et à quoi on s'attend. Dans les romans, les films, l'IA est capable de réellement réfléchir voir même de comprendre qu'elle existe. Alors peut être que dans le monde de demain il y aura des IA vraiment partout autour de nous, mais aujourd'hui ce n’est pas encore assez poussé pour qu'on arrive à pouvoir vraiment échanger avec et qu’elle soit douée de raison. »
L’IA, un travail d’équipe
Dans la foulée de l’intervention de Google, nous avons aussi apprécié l’analyse de Krish Banerjee d’Accenture (Canada Managing Director, Data, Analytics & Applied Intelligence). Ici pas de discours technologiste, mais un rappel très intéressant sur l’importance de la collaboration et du travail d’équipe dans un projet d’IA. D’ailleurs, d’après les études d’Accenture, 92% des équipes qui arrivent à scaler – passer à l’échelle leurs projets d’AI – s’appuient sur des équipes pluridisciplinaires.
Une des présentations de l’après-midi venait compléter ce discours avec le « Data centric AI ». Carolina Bessega, cofondatrice de Stradigi AI, y insistait sur l’importance de travailler avec les « subject matter experts », des experts de leur métier et des marchés qui pourront aider les experts IA à partir sur les bons cas, les bonnes données, les bonnes hypothèses de travail.
Pour réussir un projet d’IA il faut donc d’abord de la confiance pour casser les silos de données et partager au sein des équipes. Un sujet dont a notamment parlé Unilever dans un panel passionnant aux côtés de CN et TD Bank.
L’importance de la qualité des données
En échangeant avec des visiteurs nous avons noté que certains étaient plus intéressé par les sujets liés aux données et aux Big Data que par l’Intelligence Artificielle « pure et dure ». Or l’IA a besoin d’être nourrie par les bonnes données donc ces sujets sont bien liés même si les projets font appel à des compétences différentes.
Les Montréalais de Zetane ont d’ailleurs profité du World Summit AI pour lancer « Zetane Protector », une nouvelle solution logicielle en Saas dédiée à l’analyse des risques et faiblesses des jeux de données. (communiqué officiel de Zetane, daté du 4 mai 2022)
Et l’éthique dans tout ça ?
Au-delà de la qualité des données, les usages raisonnés et éthiques de l’IA étaient bien sûr très présents lors du World Summit AI Americas. Avec plusieurs références à la déclaration de Montréal pour une IA responsable et à l’observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique, à l’Université de Laval.
Nous avons aussi apprécié de découvrir des méthodologies pratiques pour s’emparer concrètement de cet enjeu éthique. Comme ce nouveau framework pour auditer les algorithmes afin de détecter les biais dans l’IA et avoir plus de représentativité. Le PPM Framework (Purpose, Process and Monitoring) est un projet de la National Fair Housing Alliance, pour promouvoir un accès équitable au logement.
Nicole Pasricha (Director, Impact & Climate chez Alma qui finance des projets d’impact social et environnemental) : « Le Summit mettait aussi en lumière l’énergie verte du Québec et plus largement des projets durables impliquant entreprises et universités de l’écosystème québécois. Comme les projets AI4Good du MILA, ou encore l’observatoire d’impact de l’IA de l’université de Laval. L’accès à un vivier de talent local est aussi important pour la réussite des projets d’IA, ainsi que la collaboration et le partage entre tous les acteurs. »
Shady Smaoui (ML-Data Operations Engineer chez Volta Charging) : « J’ai retenu l’importance du MLOps et comment produire de l’IA à grande échelle. Enfin, les experts ont parlé de l’importance de l’éthique en Intelligence Artificielle et comment nous devrions évaluer chaque étape du processus afin d’éviter les biais dans l’IA. » (Ndlr : MLops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. MLOPS allie le "machine learning" et la pratique de développement continu devops dans le domaine logiciel.)
La sécurité des données est prioritaire
Les enjeux de protection des données personnelles étaient aussi au programme. Avec par exemple la sécurité des données des élèves/étudiants avec le développement de l’IA dans l’éducation. Car l’IA pourra aider à mieux adapter les formations aux apprenants et même devenir un coach aider dans les apprentissages. Mais comme l’a rappelé Davood Shamsi d’Apple Education, attention aussi à bien sécuriser les données, en particulier en ce qui concerne les enfants.
Conclusion
Les sujets traités au World Summit AI Americas 2022 abordaient donc aussi bien les enjeux technologiques que sociaux de l’Intelligence Artificielle. Avec une belle mise en lumière de l’écosystème Montréalais et de ses efforts de collaboration entre le monde de la recherche et les entreprises.
Notre compte-rendu ne reflète qu’une petite partie de l’ensemble des interventions. Mais si vous voulez découvrir plus de cas concrets d’utilisation de l’IA nous les avons regroupés dans un second article.
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