Épisode 94 - Une machine qui "apprend" avec peu - Données massives VS données frugales en IA - Entrevue avec Christian Gagné

Dans cet épisode, nous discutons avec Christian Gagné. Christian est directeur de l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval. Il est également détenteur de la prestigieuses Chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR, qui a pour objectif d’attirer au Canada les plus grands chercheurs en IA du monde et de retenir nos meilleurs talents existants. 

Au programme :

• Le concept d'évolution en biologie et son influence dans le développement de la recherche en intelligence artificielle
• Histoire de la recherche universitaire (et de son financement) en intelligence artificielle
• L’apprentissage machine ou apprentissage automatique, c’est quoi?  
• Dans quelle mesure peut-on faire le parallèle entre les processus d’apprentissage humain et les processus d’apprentissage machine?
• Du « big data » au «few data»: comment on fait pour réduire le nombre de données massives utilisées pour entraîner des algorithmes? 
• Du risque de la singularité - Les principaux risques, réels ou non (!), en intelligence artificielle.
• Le potentiel (réel) de l'IA pour transformer le monde. 

Et encore plus !

Bonne écoute.

Production et animation: Jean-François Sénéchal, Ph.D
Invité: Christian Gagné

Collaborateurs et collaboratrices:  Véronique Tremblay, Stéphane Minéo, Fredérick Plamondon, Shirley Plumerand, Sylvain Munger Ph.D, Ève Gaumond, David Beauchemin.

OBVIA
Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle

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