Le Symposium IA Montréal vise à rassembler les experts et professionnels intéressés par les percées fondamentales et les applications de l’intelligence artificielle, avec un focus sur les méthodes basées sur l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, ainsi que les approches apparentées. Le symposium se veut un forum rassemblant autant des participants académiques qu’industriels. Il cherche à bâtir des liens plus étroits entre les chercheurs de la région du grand Montréal.

L’événement durera une journée, avec des conférences plénières, allocutions et présentation d’affiches, ainsi qu’une période de réseautage.

Logistique

Lieu

Le Symposium se tiendra le 28 août 2018 dans le Pollack Hall, situé dans le pavillon Wirth de l’université McGill. L’événement est gratuit pour les participants, avec une inscription préalable obligatoire. L’École est facilement accessible par transport en commun (métro “McGill” sur la ligne verte).

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Garderie

Il y aura un service de garderie offert gratuitement pour la journée. Toutefois, l’inscription sera obligatoire et se fera au même moment que l’inscription au symposium.

Code de conduite

Le symposium a pour but de faciliter les discussions et l’échange d’idées. Nous demandons à tous les participants d’être respectueux de tous ainsi que d’être conscient de l’impact de leur attitude. L’inscription au symposium requerra la signature du code de conduite disponible à cette page.

Contributions Acceptées

La liste des contributions acceptées est disponible ici.

Programme

8.00 – 9.00 Inscriptions
9.00 – 9.10 Mot d’ouverture
9.10 – 9.50 Présentation invitée – Margaret Mitchell
9.50 – 10.10 Duckietown: a Platform for Teaching, Robotics and Machine Learning Research
Maxime Chevalier-Boisvert (MILA); Manfred R Diaz (MILA); Breandan M Considine (MILA)
10.10 – 10.30 Using Reward Machines for High-Level Task Specification and Decomposition in Reinforcement Learning
Richard Valenzano (Element AI); Sheila A. McIlraith (University of Toronto); Rodrigo A Toro Icarte (University of Toronto); Toryn Klassen (University of Toronto)
10.30 – 11.00 Pause café
11.00 – 11.20 Parametric Divergences are Good Task Losses for Generative Modeling
Gabriel Huang (MILA); Hugo Berard (MILA); Ahmed Touati (MILA); Gauthier Gidel (MILA); Pascal Vincent (Université de Montréal); Simon Lacoste-Julien (University of Montreal)
11.20 – 11.40 A Variational Inequality Perspective on Generative Adversarial Networks
Gauthier Gidel (MILA); Hugo Berard (MILA); Gaëtan Vignoud (MILA); Pascal Vincent (University of Montreal); Simon Lacoste-Julien (University of Montreal)
11.40 – 12.00 Learning the Base Distribution in Implicit Generative Models
Cem Subakan (MILA); Sanmi Koyejo (University of Illinois at Urbana-Champaign); Paris Smaragdis (University of Illinois at Urbana-Champaign)
12.00 – 13.30 Déjeuner
13.30 – 14.10 Présentation invitée – Melanie Mitchell
14.10 – 14.30 Fashion-Gen: The Generative Fashion Dataset and Challenge
Negar Rostamzadeh (Element AI); Seyedarian Hosseini (Element AI); Thomas Boquet (Element AI); Wojciech Stokowiec (Element AI); Ying Zhang (Element AI); Christian Jauvin (Element AI); Chris Pal (Element AI)
14.30 – 14.50 Learning to Learn with Conditional Class Dependencies
Xiang Jiang (Imagia Cybernetics, Dalhousie University); Mohammad Havaei (Imagia Cybernetics)
14.50 – 15.20 Pause café
15.20 – 15.40 Deep Learning Method for Smart Charging of Electric Vehicles
Marc-André Gardner (Université Laval); Karol Lopez (Université Laval); Christian Gagné (Université Laval)
15.40 – 16.00 Transfer Deep Reinforcement Learning for Residential Energy Management
Di Wu (McGill University); guillaume rabusseau (McGill); Vincent Francois-Lavet (McGill University); Doina Precup (McGill University); Benoit Boulet (McGill University)
16.00 – 16.20 Deep Photovoltaic Nowcasting
Jinsong Zhang (Université Laval); Jean-Francois Lalonde (Université Laval)
16:20 – 17.00 Panel
17.00 – 20.00 Affiches et coquetel avec les commanditaires 

Présentations Invitées

Melanie Mitchell

Melanie Mitchell est professeure en sciences de l’information à l’université de Portland State et professeure externe au Santa Fe Institute. Elle est diplômée de l’université de Brown, dans la spécialité Mathématiques, et détient un doctorat en sciences de l’information de l’université du Michigan. Au cours de sa thèse, en collaboration avec son superviseur Douglas Hofstadter, elle a développé “Copycat”, un programme informatique capable de formuler des analogies similaires à celles faites par des humains dans un domaine restreint. Ses travaux actuels se portent sur “Situate”, une extension de Copycat qui interprète et formule des analogies entre le monde réel et des situations visuelles. Melanie est auteure et éditrice de cinq livres et de nombreux articles scientifiques dans les domaines de l’intelligence artificielle, des sciences cognitives et des systèmes complexes. Son livre le plus récent, Complexity: A Guided Tour (Oxford, 2009), fut lauréat du prix du livre 2010 Phi Beta Kappa Science. Ce livre fut aussi nommé parmi les dix meilleurs livres scientifiques de l’année 2009 par Amazon.com et fut nommé au prix du livre 2010 de la Royal Society. Melanie travaille actuellement à un nouveau livre sur l’état de l’intelligence artificielle et les attentes concernant l’IA à niveau humain.

Titre de la présentation : L’intelligence artificielle et la “barrière du sens”

Résumé : En 1986, le mathématicien et philosophe Gian-Carlo Rota a écrit : “Je me demande si ou quand l’intelligence artificielle va dépasser la barrière du sens.” Ici, l’expression “barrière du sens” fait référence à une croyance portant sur l’humain versus la machine : les humains sont capables de “comprendre” les situations dans lesquelles ils se trouvent tandis que les IA (ou en tout cas les IA actuelles) ne possèdent pas cette capacité de compréhension. Les représentations internes apprises par (ou encodées dans) les IA ne capturent pas la richesse du “sens” que les humains exercent à travers perception, langage et raisonnement.

Lors de cette présentation, j’évaluerai l’état-de-l’art de l’intelligence artificielle dans plusieurs domaines et décrirai certaines des limitations et vulnérabilités actuelles et notamment celles qui peuvent être ramenées à un manque de réelle compréhension des domaines au sein desquels ces systèmes évoluent. Je traiterai les questions suivantes : (1) les IA ont-elles besoin de réellement “comprendre” afin d’être fiables ? (2) Quels domaines nécessitent une compréhension similaire à la compréhension humaine ? Et (3) Qu’est-ce qu’une telle compréhension implique ?

Margaret Mitchell

Margaret Mitchell est Senior Research Scientist au sein du groupe Research & Machine Intelligence de Google travaillant sur l’intelligence artificielle, la multimodalité et l’éthique. Sa recherche porte sur la vision automatique, le langage et la génération de langage et plaide pour une évolution des pratiques en IA vers des enjeux positifs. Cela inclue des travaux sur la communication homme-machine ainsi que des projets sur les technologies d’assistance et les technologies cliniques basées sur l’IA.

Titre de la présentation : à venir

Résumé : à venir

Table ronde

Avant la séance d’affiches, il y aura une table ronde sur l’écosystème de l’intelligence artificielle à Montréal. Les participants seront:

  • Yoshua Bengio, professeur à l’université de Montréal
  • Narjès Boufaden, fondatrice et directrice générale de Keatext
  • Sylvain Carle, partenaire à Real Ventures
  • Mark Maclean, directeur principal à Montreal International
  • Joelle Pineau, professeure à l’université McGill et directrice de Facebook Montréal

Inscriptions

Le symposium est gratuit pour tous les participants mais l’inscription est obligatoire. Cliquez ici pour accéder au formulaire d’inscription.

Pour éviter que l’événement ne soit complet immédiatement, l’inscription sera ouverte jusqu’au 8 août. A cette date, les participant.e.s seront choisi.e.s aléatoirement parmi les inscrit.e.s, chaque papier accepté bénéficiant d’une participation automatique. Le tirage aléatoire ne sera pas uniforme, les organisateurs veillant à ce que l’auditoire soit aussi représentatif que possible. A ces fins, nous vous encourageons à répondre à l’enquête démographique (facultative) en cliquant ici.

Une fois que la participation a été validée, chaque participant.e devra confirmer sa présence, faut de quoi la place sera donnée à quelqu’un d’autre. En outre, un.e participant.e ayant confirmé mais ne pouvant assister à l’événement aura jusqu’à deux jours avant l’événement pour se désinscrire afin de laisser sa place à quelqu’un d’autre. Les personnes choisies qui ne se sont pas désinscrites et qui ne viennent pas au symposium pourront être exclues du symposium de l’année suivante, cela afin d’assurer que le plus grand nombre puisse assister à l’événement.

Appel aux contributions

Nous vous invitons à soumettre vos contributions au second symposium IA Montréal. Nous encourageons les soumissions de résumés (abstracts) provenant de la recherche académique et industrielle, et qui décrivent une contribution technique ou pratique, un problème ouvert, une application, ou une prise de position. Nous acceptons les contributions déjà publiées. Veuillez ne pas soumettre de matériel confidentiel.

Les sujets d’intérêts sont, parmi d’autres :

  • La recherche fondamentale en apprentissage profond, apprentissage par renforcement, les machines à noyaux, la modélisation bayésienne, les méthodes d’ensemble, l’optimisation pour l’apprentissage statistique ;
  • Les problèmes liés à l’implémentation, la parallélisation, les plateformes logicielles, le matériel ;
  • Les applications, notamment la vision, l’audio, la parole, le traitement automatique de la langue, la robotique, la santé, la bio-informatique.

Instructions pour les soumissions

Toutes les soumissions seront prises en charge à travers le site web CMT du symposium : https://cmt3.research.microsoft.com/MALS2018/. Pour accéder à ce site, il vous sera demandé de créer un compte CMT si vous n’en possédez pas. Toutes les soumissions doivent être rédigées en anglais.

Afin de créer une nouvelle soumission, cliquez sur ‘Create new submission’. Il vous sera alors demandé de sélectionner votre sujet (subject area), d’indiquer vos conflits d’intérêts (conflict domains), ainsi que votre préférence en termes de présentation (poster ou oral). Les résumés ne doivent pas dépasser deux pages avec une taille de police de 10pt, sans compter les références.

Les évaluations seront doublement anonymes : les soumissions révélant l’identité des auteurs seront automatiquement rejetées. Si vous citez vos contributions précédentes, veuillez ne pas utiliser ‘nous’ ou ‘notre’/’nos’. Nous acceptons les contributions déjà publiées (y compris les pre-prints) mais nous vous demandons de ne pas citer ces contributions afin de maintenir l’anonymat durant la période d’évaluation. Nous vous demandons aussi de ne pas inclure de remerciements dans vos soumissions.

Date limite de soumission : 13 juillet 2018, 17h EST.

Notification d’acceptation : début août 2018.

Appel aux commandites

Le symposium étant gratuit pour les participants, son organisation repose uniquement sur les commandites.

Si vous souhaitez découvrir nos offres de commandites, veuillez contacter les organisateurs.

Comité organisateur

Responsable de programme sénior: Layla El Asri, Microsoft Research Montréal

Responsables de programme:

  • Philippe Beaudoin, Element AI
  • Simon Lacoste-Julien, MILA, Université de Montréal
  • Nicolas Le Roux, Google Brain et McGill

Responsable locale: Jessica Mastronardi, Microsoft Research Montréal

Responsables inclusion et diversité:

  • Jessica Thompson, MILA
  • Laurent Dinh, Google Brain

Contact des organisateursmais2018.pc@gmail.com

Contact des responsables inclusion et diversitémais2018.dc@gmail.com

Commanditaires Platine

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Commanditaires Or

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Commanditaires Argent

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