I.A. Café - Enquête au cœur de la recherche sur l’intelligence artificielle
Bienvenue au podcast IA café, le podcast pour les passionnés, comme vous, d’intelligence artificielle. Deux fois par mois, nous recevons, dans notre studio à la Faculté de philosophie de l’Université Laval, au cœur de la ville de Québec, les principaux acteurs (chercheurs, entrepreneurs, artisans) de la recherche sur l’intelligence artificielle, et nous discutons avec eux des enjeux techniques, éthiques et sociétaux émergeant de leurs domaines d’expertise. Au passage, nous tentons nous aussi d'arrimer nos expertises en Éthique, droit et sociologie avec ce domaine émergeant qu'est l'Intelligence artificielle. Je sais que le sujet peut sembler intimidant, mais le ton de ce podcast se veut très relaxe, simple, humble. On prend un café. On discute des grandeurs et misères de la recherche en intelligence artificielle. Rien de plus. Le podcast s’adresse principalement aux chercheurs, entrepreneurs et artisans de ce domaine, aux étudiants qui aimeraient y travailler, mais aussi à ceux et celles qui souhaitent s’immiscer à l’intérieur des murs, parfois étanches, des compagnies et institutions qui créent les intelligences artificielles qui feront bientôt partie de nos vies. Bonne écoute! Vos moutons électriques: Jean-François Sénéchal, Frédérick Plamondon, David Beauchemin, Ève Gaumond, Sylvain Munger, Shirley Plumerand, Véronique Tremblay et Stéphane Mineo.
I.A. Café - Enquête au cœur de la recherche sur l’intelligence artificielle
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.
OBVIAObservatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle
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