MILA – Institut québécois d'intelligence artificielle, initialement connu sous le nom d'Institut montréalais d'algorithmes d'apprentissage, est un institut de recherche situé à Montréal, au Québec, principalement axé sur la recherche en apprentissage automatique. Fondé en 1993 par le professeur de l'Université de Montréal Yoshua Bengio, lauréat du prix Turing et pionnier du apprentissage profond, MILA est devenu l'un des plus grands pôles de recherche académique en IA au monde. En 2022, il comptait environ 1 000 étudiants et chercheurs ainsi que 100 membres du corps professoral. Avec Amii en Alberta et le Vector Institute à Toronto, MILA est un élément clé de la Stratégie pancanadienne en intelligence artificielle, une initiative nationale visant à favoriser la recherche et les talents en IA.
Histoire
MILA trouve ses origines en 1993, lorsque Yoshua Bengio a fondé le Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs (LISA) à l'Université de Montréal. L'institut s'inscrit également dans la lignée du Reasoning and Learning Lab (RL-Lab) de l'Université McGill, créé en 2001 et codirigé par les professeurs Prakash Panangaden, Doina Precup, Joëlle Pineau et Jackie Chi Kit Cheung. En 2017, MILA a été officiellement rétabli en tant que partenariat entre l'Université de Montréal et l'Université McGill, avec l'École Polytechnique de Montréal et HEC Montréal qui se sont également jointes comme partenaires. Cette consolidation visait à unifier les forces de recherche en IA de Montréal sous un même toit. En décembre 2020, MILA s'est associé à IBM pour accélérer la recherche en IA et en apprentissage automatique à l'aide de technologies open source, en intégrant le logiciel open source de MILA, Oríon, à Watson Machine Learning Accelerator d'IBM, un outil de formation et d'inférence de modèles d'IA offert aux entreprises.
Chercheurs et anciens élèves notables
Au-delà de Bengio, le corps professoral de MILA comprend des chercheurs éminents tels que Joëlle Pineau et Doina Precup, qui occupent également des postes à l'Université McGill. L'institut a formé de nombreuses figures influentes dans le domaine de l'IA. Parmi les anciens élèves notables figurent Marc Bellemare (MSc 2007, RL-Lab), qui a contribué à la recherche sur l'apprentissage par renforcement ; Hugo Larochelle (PhD 2009, LISA), un chercheur de premier plan en apprentissage profond ; et Ian Goodfellow (PhD 2014, LISA), inventeur des réseaux antagonistes génératifs. Ces diplômés ont poursuivi des carrières dans le milieu universitaire et l'industrie, notamment au sein de Google DeepMind, OpenAI et d'autres grandes organisations en IA.
Activités de recherche
La recherche à MILA est largement, mais pas exclusivement, centrée sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. Les sujets spécifiques incluent les modèles génératifs, le traitement du langage naturel, le méta-apprentissage, la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement. L'institut explore également des applications de l'IA à des défis mondiaux urgents, tels que la recherche sur le changement climatique et la modélisation de la COVID-19. Ces dernières années, MILA s'est étendu aux domaines de la sécurité et de la gouvernance de l'IA, notamment l'intelligence artificielle générale, la superintelligence, l'alignement de l'IA, la gouvernance de l'AGI et les modèles frontières. Cette orientation reflète les préoccupations croissantes de Bengio concernant les impacts sociétaux des systèmes d'IA avancés. Les chercheurs de MILA collaborent fréquemment avec des partenaires industriels, notamment Nvidia, Intel et Amazon Web Services, pour traduire les découvertes académiques en outils pratiques.
Gouvernance et conseil d'administration
Les orientations stratégiques de MILA sont supervisées par un conseil d'administration composé de leaders du milieu universitaire, de l'industrie et du gouvernement. Parmi les membres figurent Alexandre Le Bouthillier, associé général chez Linearis ; Anne-Marie Hubert, associée directrice chez Ernst & Young ; Benoit Boulet, doyen associé à l'Université McGill ; et Caroline Aubé de HEC Montréal. Le conseil comprend également des observateurs tels que Yoshua Bengio, qui agit en tant que directeur scientifique, et Valerie Pisano, présidente et chef de la direction de MILA. La représentation gouvernementale est assurée par Mathieu Gervais, sous-ministre adjoint au ministère de l'Économie et de l'Innovation du Québec. Ce conseil diversifié garantit que MILA aligne ses priorités de recherche sur l'excellence scientifique et les besoins sociétaux.
Contributions éducatives et open source
MILA fonctionne à la fois comme une institution de recherche et d'éducation, offrant des postes postdoctoraux et des stages tout en fournissant un environnement de recherche aux étudiants poursuivant des maîtrises et des doctorats en apprentissage automatique. Les étudiants sont généralement inscrits dans des universités partenaires, notamment l'Université de Montréal et McGill. Les membres de MILA ont également apporté des contributions significatives aux logiciels open source. Theano, l'un des premiers cadres de programmation pour l'apprentissage profond, est né à MILA et a influencé des outils ultérieurs comme TensorFlow. En 2020, les projets actifs comprenaient Myia, un cadre d'apprentissage profond pour Python, et Baby-AI, une plateforme pour simuler l'apprentissage du langage avec un humain dans la boucle. Ces contributions soulignent l'engagement de MILA à faire progresser des outils de recherche en IA accessibles.
Partenariats et impact
MILA entretient de nombreux partenariats avec des entreprises privées, allant des startups aux multinationales. Ces collaborations impliquent souvent des projets de recherche conjoints, des échanges de talents et des transferts de technologie. Parmi les partenaires notables figurent IBM, Microsoft et diverses entreprises canadiennes et internationales. Grâce à sa participation à la Stratégie pancanadienne en IA, MILA contribue à positionner le Canada comme un leader mondial de la recherche en IA. Les travaux de l'institut ont influencé des domaines aussi variés que la santé, la finance et les systèmes autonomes, et ses anciens élèves et professeurs sont régulièrement cités parmi les chercheurs les plus influents en intelligence artificielle. L'accent mis par MILA sur l'IA éthique et ses contributions aux cadres open source continuent de façonner la trajectoire de l'apprentissage automatique dans le monde entier.