Samy Bengio (né en 1965) est un informaticien canadien spécialisé dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. En 2025, il occupe le poste de directeur principal de la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique chez Apple, où il dirige des efforts de recherche dans des domaines tels que l'apprentissage profond, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel. Bengio a authored environ 250 articles scientifiques et est reconnu pour des travaux précoces qui ont contribué à déclencher la révolution de l'apprentissage profond dans les années 2010.
Bengio a passé plus d'une décennie chez Google (plus précisément Google Brain) avant de rejoindre Apple. Il est également professeur adjoint à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse et co-auteur de Torch, le prédécesseur du framework d'apprentissage automatique largement utilisé PyTorch. Son frère, Yoshua Bengio, est lauréat du prix Turing et une figure importante de l'apprentissage profond.
Éducation
Bengio a obtenu son B.Sc. en informatique en 1986 à l'Université de Montréal. Il a poursuivi dans la même institution, obtenant un M.Sc. en informatique en 1989 avec une thèse intitulée « Intégration des systèmes d'enseignement traditionnels et intelligents ». En 1993, il a obtenu son doctorat en informatique de l'Université de Montréal, avec une thèse intitulée « Optimisation d'une règle d'apprentissage paramétrique pour les réseaux de neurones ». Ses travaux de doctorat se concentraient sur l'amélioration des algorithmes d'apprentissage pour les réseaux de neurones, jetant les bases de ses recherches ultérieures.
Début de carrière et postes académiques
De 1999 à 2007, Bengio a travaillé à l'Institut de recherche IDIAP en Suisse, un centre de recherche axé sur l'apprentissage automatique et l'interaction multimodale. Pendant cette période, il a également occupé un poste à l'EPFL, où il a mené des recherches sur l'apprentissage statistique et les réseaux de neurones. Ses travaux à l'IDIAP et à l'EPFL ont contribué à des avancées dans la reconnaissance vocale et la modélisation de séquences.
En 2024, Bengio a été nommé professeur adjoint en sciences informatiques et de la communication à l'EPFL, formalisant ses liens continus avec l'institution. Ce rôle implique le mentorat d'étudiants diplômés et la collaboration sur des projets de recherche, bien que son affiliation principale reste avec Apple.
Contributions à l'apprentissage profond
Les contributions scientifiques de Bengio sont documentées dans environ 250 articles indexés par DBLP, couvrant des sujets tels que les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les statistiques, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Parmi ses travaux les plus cités figurent des études précoces qui ont contribué à catalyser l'essor de l'apprentissage profond dans les années 2010. Cela inclut des recherches démontrant comment explorer les nombreuses représentations apprises produites par les modèles d'apprentissage profond, ce qui a influencé les architectures et techniques d'entraînement ultérieures.
Il a également contribué à l'une des premières approches d'apprentissage profond pour la génération de légendes d'images, une tâche consistant à générer des descriptions textuelles d'images. Ces travaux combinaient des réseaux de neurones convolutionnels pour l'extraction de caractéristiques visuelles avec des réseaux récurrents pour la génération de langage, un paradigme devenu influent dans le domaine.
Une autre contribution notable est sa recherche sur la compréhension des raisons pour lesquelles l'apprentissage profond fonctionne, ce qui a conduit à une série d'études de suivi examinant les propriétés des représentations apprises et la dynamique d'optimisation. Bengio a également travaillé sur l'une des premières démonstrations que des exemples adversariaux peuvent exister dans le monde réel, montrant que la modification d'un objet physique peut tromper un système d'apprentissage automatique. Cette découverte a eu des implications significatives pour la sécurité et la robustesse des systèmes d'IA.
De plus, Bengio a été impliqué dans des travaux précoces sur la reconnaissance zero-shot, qui vise à reconnaître des classes jamais vues pendant l'entraînement en exploitant les relations sémantiques entre catégories connues et inconnues. Cette recherche a ouvert des voies pour étendre les modèles au-delà de leurs données d'entraînement.
Activités professionnelles et leadership
Bengio a occupé plusieurs postes de leadership dans la communauté de l'apprentissage automatique. Il a été président du programme de la Conférence internationale sur les représentations d'apprentissage (ICLR) de 2015 à 2016 et membre du conseil d'administration de 2018 à 2020. Il a également été président du programme de la Conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale (NeurIPS) en 2017 et président général en 2018, et il continue de servir en tant que membre du conseil d'administration de NeurIPS.
Il est éditeur du Journal of Machine Learning Research, une publication de premier plan dans le domaine. Son travail éditorial implique la supervision de l'examen par les pairs et la définition de la portée du journal.
Bengio est co-auteur de Torch, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source qui a servi d'ancêtre à PyTorch, l'un des deux plus grands frameworks d'apprentissage automatique utilisés aujourd'hui. Torch a introduit une bibliothèque de tenseurs flexible et une différenciation automatique, ce qui a influencé les frameworks ultérieurs.
Période chez Google et départ
Bengio a passé de nombreuses années chez Google, où il a dirigé un grand groupe de chercheurs travaillant sur l'apprentissage automatique, y compris les contextes adversariaux. Son équipe se concentrait sur la compréhension des vulnérabilités des modèles et le développement de défenses contre les entrées malveillantes.
En décembre 2020, Bengio a quitté Google peu de temps après que l'entreprise a licencié Timnit Gebru, co-responsable de l'équipe d'IA éthique, sans l'avoir préalablement informé. Bengio a déclaré plus tard qu'il avait été « stupéfait » par les événements entourant le licenciement de Gebru. Son départ a attiré l'attention sur les tensions au sein de Google concernant l'éthique de la recherche et la liberté académique, et il a ensuite rejoint Apple en 2021 en tant que directeur principal de la recherche en IA et en apprentissage automatique.
Travaux actuels chez Apple
Chez Apple, Bengio dirige la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, en se concentrant sur des domaines tels que l'apprentissage sur appareil, l'IA respectueuse de la vie privée et l'application de l'apprentissage profond aux produits Apple. Son équipe travaille à faire progresser l'état de l'art dans des domaines comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, tout en s'alignant sur l'accent mis par Apple sur la confidentialité des utilisateurs.
Le rôle de Bengio consiste à la fois à diriger la recherche et à collaborer avec d'autres équipes à travers l'entreprise. Il continue également à publier des travaux académiques et à participer à la communauté de recherche plus large, notamment en siégeant à des comités de conférences et en encadrant de jeunes chercheurs.
Vie personnelle
Samy Bengio est né de deux Juifs marocains qui ont émigré en France et au Canada. Son père, pharmacien, écrivait des pièces de théâtre et dirigeait une troupe à Montréal qui interprétait des œuvres judéo-arabes. Sa mère, Célia Moreno, est une artiste qui a joué dans les années 1970 dans des productions théâtrales séfarades à Montréal, y compris des pièces de son père. Samy et son frère Yoshua ont tous deux passé une partie de leur enfance au Maroc pendant le service militaire de leur père.
Vie personnelle
Samy Bengio est né de deux Juifs marocains qui ont émigré au Canada. Son père, Carlo Bengio, était pharmacien et écrivait des pièces de théâtre, dirigeant une troupe séfarade à Montréal. Sa mère, Célia Moreno, est une artiste qui a joué dans des productions théâtrales à Montréal, notamment des pièces judéo-arabes. Yoshua Bengio, le frère cadet de Samy, est un informaticien renommé et lauréat du prix Turing, souvent considéré comme le prix Nobel de l'informatique.
Héritage et impact
Le travail de Bengio a eu un impact durable sur l'apprentissage automatique, en particulier dans les domaines de l'apprentissage profond et de la robustesse adversariale. Ses premiers articles sur l'apprentissage des représentations et la génération de légendes d'images sont largement cités et ont inspiré de nombreuses études de suivi. Ses contributions à Torch ont aidé à façonner la boîte à outils moderne de l'apprentissage profond, et son leadership dans l'organisation de conférences a influencé la direction du domaine.
En 2025, Bengio continue d'être un chercheur et un leader actif, faisant le pont entre la recherche académique et industrielle en IA. Sa carrière reflète un engagement envers à la fois l'enquête scientifique fondamentale et les applications pratiques de l'apprentissage automatique.