[ENTRETIEN]- Irina Rish : IA et neurosciences, c’est le “Hot topic” du moment

Depuis fin août, Irina Rish est un peu la nouvelle coqueluche des médias. En l’espace de peu de temps, la chercheuse, restée 20 ans chez IBM à New York, avant de plonger dans le milieu académique de Montréal, a suscité le vif intérêt de la presse au Québec. Et pour cause. Son CV donne le vertige. 64 brevets, plus de 90 articles rédigés, 3 livres, une monographie sur la modélisation éparse. Cet automne, elle dirigera une chaire de recherche dotée d’un budget de 34 millions de dollars. Sa mission: approfondir les liens entre le cerveau humain et l’IA. Il n’en fallait pas plus pour piquer notre curiosité à nous aussi, et engager une longue conversation virtuelle avec cette informaticienne « citoyenne du monde », au parcours exceptionnel. Entretien.

Irina Rish est née dans la sublime ville de Samarcande, en Ouzbékistan. À l’époque où on parlait encore d’URSS. Très tôt, elle a la bosse des maths. Ses deux parents sont profs de mathématiques et son frère baigne également dans le milieu. Son baccalauréat en mathématiques appliquées à l’Institut Goubkine de Moscou en poche, après l’éclatement de l’Union soviétique, elle peut s’envoler pour les États-Unis. Après son doctorat en intelligence artificielle à l’Université d’Irvine en Californie, elle intègre IBM sur la côte est. 20 ans après, elle décide de faire le grand écart et de rejoindre le milieu universitaire et plus précisément Mila et l’Université de Montréal. L’occasion d’un long échange inspirant autour de l’IA, des neurosciences et des machines.

Ça fait quoi d’être la nouvelle « star de l’IA » à Montréal ?

Ça a été bizarre parce que je travaille depuis février avec les gens de Mila donc ce n’est pas si nouveau que ça. Mais c’était intéressant de voir tous ces articles parce que j’ai commencé à voir des ‘tweets’ de félicitations de François Legault, le premier ministre, puis de Valérie Plante, la mairesse de Montréal… (sourires) Et tout le monde sur Slack au travail me disait: est-ce que tu as vu l’article ? C’est que du bon à prendre ! J’adore Montréal ! La campagne québécoise également. Cet été, nous sommes allés avec ma famille près du Lac-Saint-Jean au Saguenay, c’était fantastique. Je skie à Mont-Tremblant ! Je dévalais déjà les pistes bien avant de m’installer ici. Nous venions en famille depuis New York pratiquement tous les ans en février, pour la semaine de relâche.

Quelques mots sur la chaire d’excellence en recherche du Canada que vous allez piloter

Cette chaire va contribuer sur 7 ans à explorer les frontières de la recherche en IA au croisement de l’apprentissage automatique et des neurosciences. Le but c’est de développer ce qu’on appelle le « lifelong learning AI ». C’est-à-dire, développer des capacités d’apprentissage continu d’IA, similaires à celles des humains. L’idée c’est de pousser vers une IA plus autonome. Et c’est en donnant des limites aux systèmes qu’ils pourront atteindre des hauts niveaux d’autonomie. Particulièrement en faisant des systèmes d’IA plus flexibles et plus robustes. L’idée c’est de les tester sur de nouvelles tâches, de nouveaux environnements, des nouvelles data par rapport à ce qu’ils étaient habitués à apprendre avant. 

« IA et Neurosciences », c’est un peu le sujet du moment. On le voit avec Elon Musk et sa société Neuralink…

Le lien entre l’IA et la neuroscience c’est le « hot topic » du moment oui ! Neuralink, c’est également très controversé, car les gens sont parfois sceptiques à propos de ça. Je pense que c’est une direction intéressante, mais que nous sommes vraiment au début de tout ça. De mon côté, j’ai beaucoup travaillé en « psychiatrie computationnelle » chez IBM. En analysant les données de l’imagerie du cerveau appliquées à des méthodes d’IA pour essayer de détecter et reconnaître les désordres mentaux, les dépendances, les changements d’humeurs ou des maladies. J’ai aussi travaillé à concevoir des systèmes de dialogue pour soigner des thérapies de dépression. L’IA et les neurosciences s’auto-alimentent. Ça peut se résumer ainsi : « l’intelligence artificielle pour la neuroscience, et la neuroscience pour l’intelligence artificielle ».

La première fois où vous avez entendu parler d’IA ?

La première fois dont je me souvienne, je devais avoir 14 ans. J’ai découvert le livre « Can machines Think ? ». C’était aussi au moment ou je m’intéressais aux problèmes mathématiques les plus durs à résoudre. Quand j’ai découvert ce livre qui parlait essentiellement d’IA. Ça m’a donné un aperçu complet du champ d’expertise et j’ai eu envie de plonger là-dedans. 

Du coup, la « singularité », c’est pour demain ?

Il y a beaucoup d’articles et de livres là-dessus. Que se passerait-il si l’IA arrivait à acquérir une intelligence ou une super-intelligence humaine ? Et on en parle toujours en termes d’IA diabolique jamais dans l’autre sens ! Je ne pense pas que nous en sommes encore là ! Même s’il y a des avancées fulgurantes. En Natural Language Processing (NLP), notamment, avec le système GPT-3 d’Open AI par exemple dernièrement. C’est très impressionnant parce que ce système génère pratiquement du texte comme des humains, des courriels ou des articles de blogue… Je ne dirai pas que c’est de la singularité, c’est encore discutable. Mais on commence à toucher un autre niveau d’IA. Donc on pourrait dire qu’on a l’impression que les machines pensent. C’est le principe du test d’Alan Turing. En pratique, vous pouvez dire que le système pense, mais la partie la plus intéressante, c’est de savoir ce qu’il peut ressentir. Et je pense que modéliser les émotions constitue la prochaine étape qui va amener l’IA au niveau de la singularité. Car beaucoup de nos pensées sont reliées à nos émotions. Donc pour avoir des machines qui pensent, on a besoin qu’elles ressentent des émotions. Je suis très fan du travail d’Antonio Damasio et son concept d’homéostasie. Les sentiments sont la clé de notre système d’autorégulation. Si un système vivant artificiel ou naturel peut mourir ou être endommagé et qu’il essaie d’éviter ça, selon Damasio, c’est à partir de ce moment-là qu’il va essayer de développer de l’intelligence. Mais je suis persuadé qu’on n’y est pas encore. Dans la vraie vie, le réseau de neurones des humains est toujours actif. C’est un système complexe interdépendant et dynamique, toujours en interactions même quand vous dormez. Ce qui n’est pas le cas de notre système de réseaux de neurones de seconde génération actuels que nous utilisons, qui est statique et qui apprend des données, des paramètres et des statistiques.

Vous avez travaillé sur COVI l’application de traçage développée par Mila, pourquoi ça n’a pas marché ? Pourquoi l’IA fait peur ?

COVI était la seule application avec de l’IA. Les gens ont peur des choses qu’ils ne comprennent pas. C’est naturel. Ce qui veut dire qu’il y a un travail d’éducation à faire pour que les gens comprennent mieux l’intelligence artificielle. Et il y a eu beaucoup de points soulevés alors que l’équipe de Mila a vraiment travaillé de manière transparente avec tout un tas de protocoles comme la publication d’un « White paper ». Avec l’IA et le machine Learning sur les data, COVI permettait de prévenir les gens plus tôt de leur risque d’avoir été infecté. On pouvait gagner beaucoup de temps. Je comprends pourquoi on a choisi une application plus simple, mais il faudrait aussi mettre en balance le fait de partager ses données versus combien de vies peuvent être sauvées. Ce n’est pas une question facile, mais c’est là où l’IA peut faire les choses plus vite et plus efficacement qu’un humain, mais ça vient avec plus de la complexité.

Question Bonus- Yoshua Bengio, il est comment au quotidien ?

On s’est vu sur “Zoom” presque tous les jours de mars à mai (sourires). Même les samedis, car nous étions sur le projet COVI. Ce qui est extraordinaire, je ne sais pas comment il fait, c’est qu’il est extrêmement présent et aidant. Il répond à tous les courriels de tout le monde assez rapidement. Je ne sais pas comment c’est possible. J’essaie d’être comme lui, mais je ne peux pas ! Certaines personnes font des blagues sur le fait qu’il serait une IA déguisée lui-même ! Il ne fait pas que travailler sur le machine learning, c’est une « learning machine » ! (rires)

Crédit Photo : Université de Montréal