Prix Urgel-Archambault - Une «  recette magique  » enfouie dans notre cerveau

Claude Lafleur Collaboration spéciale

Ce texte fait partie d'un cahier spécial.

Si vous vous inquiétez de ce que votre ado passe son temps devant son ordi, rassurez-vous: il suit peut-être les traces de Yoshua Bengio. Et aujourd'hui, l'étudiant de ce temps reçoit le prix Urgel-Archambault pour souligner son travail sur l'intelligence artificielle.

Cette sommité en intelligence artificielle a passé sa jeunesse devant un Apple II. « C'était avant Pacman, se rappelle en riant Yoshua Bengio, et on programmait tout en basic! »

Néanmoins, il lui a fallu atteindre les études de maîtrise pour enfin trouver sa voie. « Je savais que l'informatique m'intéressait vivement, mais c'est quelque chose qui a dû mûrir dans ma tête, commente-t-il. Ce n'est que lorsque j'ai lu des articles traitant des réseaux de neurones, alors que je faisais ma maîtrise, que ç'a été le coup de foudre: l'intelligence artificielle et le cerveau, voilà qui m'a fait craquer! »

Après avoir terminé ses études doctorales à l'Université McGill puis postdoctorales au MIT de Cambridge près de Boston,

Yoshua Bengio est devenu professeur au département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal. Il est en outre chef du Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs et dirige deux chaires de recherche.

En quête de la « formule magique »

Aujourd'hui encore, Yoshua Bengio conserve son rêve de jeunesse. « J'ai l'impression qu'il y a une sorte de "recette magique" enfouie quelque part dans notre cerveau et qui nous permet de faire quantité de choses extrêmement différentes, dit-il. On est capable d'apprendre à résoudre des problèmes entièrement nouveaux. »

Ce chercheur a donc pour ambition de comprendre les principes de l'apprentissage qui donnent lieu à l'intelligence. « Cela touche à qui nous sommes et, en même temps, c'est peut-être quelque chose qu'on a en commun avec d'autres êtres vivants et qu'on pourrait même partager avec des êtres artificiels qu'on créerait. »

Il cherche donc à comprendre cette « recette magique » du cerveau et à la reproduire dans une machine. « Lorsque je dis "magique", on s'entend que c'est un qualificatif émotionnel, nuance-t-il. Je ne pense pas qu'il s'agisse de magie. Il s'agit plutôt de quelque chose qui semble magique et que je cherche à comprendre. »

« C'est une capacité présente dans notre cortex, précise-t-il, une recette générale qui s'applique à tous nos sens — vision, audition, etc. — qui nous permet de résoudre toutes sortes de problèmes. » Après avoir trouvé cette recette, Yoshua Bengio espère l'appliquer à des ordinateurs qui deviendraient capables de résoudre une foule de problèmes complexes.

Déjà, les travaux qu'il réalise mènent à d'importantes applications concrètes, notamment la reconnaissance de l'écriture manuscrite par des machines. « Au début des années 1990, nous avons développé un produit qui sert à présent à traiter 10 % de tous les chèques qui transigent dans les banques d'Amérique du Nord, dit-il. Donc, les recherches fondamentales que je fais servent, ce qui est très motivant! »

Cerveaux informatiques

Ces dernières années, ses collègues et lui ont élaboré une nouvelle démarche en matière d'apprentissage machine. « Nous nous basons sur l'idée que, pour arriver à construire des machines capables d'accomplir des tâches complexes, il faudrait que celles-ci fonctionnent selon plusieurs niveaux d'abstraction successifs », d'expliquer le spécialiste.

Cette démarche s'inspire directement du fonctionnement de notre cerveau. Selon ce qu'ont observé les chercheurs, celui-ci analyse une situation quelconque selon des niveaux de plus en plus abstraits. « Dans notre cerveau, on a tendance à organiser hiérarchiquement nos idées, de telle sorte que les concepts plus complexes sont définis en termes plus simples », indique Yoshua Bengio. Pour qu'un ordinateur soit capable de se représenter quelque chose de complexe — par exemple, comprendre ce qu'il y a autour de lui — il faudrait qu'il effectue une série de traitements de plus en plus abstraits de ce qu'il perçoit.

« C'est donc dans cette direction que je travaille: comment l'ordinateur peut apprendre comme nous le faisons pour comprendre la réalité autour de lui en l'organisant de façon hiérarchique et selon plusieurs niveaux d'abstraction. »

Or, justement, en 2006, les chercheurs en intelligence matricielle ont réalisé une percée remarquable qui permet désormais aux ordinateurs de travailler selon plusieurs niveaux d'abstraction. « Nous avons trouvé des algorithmes qui permettent d'accomplir des choses qu'on n'arrivait pas à faire auparavant, dit-il, ce qui nous donne l'espoir d'accomplir des progrès substantiels en intelligence artificielle. »

Bientôt dans Google images

Les recherches que mène Yoshua Bengio portent essentiellement sur les mécanismes qui nous rendent capables de saisir la réalité autour de nous. « Dans notre tête, nous sommes comme de petits scientifiques qui construisent des modèles de la réalité, dit-il. Or quel est le mécanisme qui nous permet de faire cela? Et ce mécanisme pourrait-il être recréé à l'intérieur d'un ordinateur, afin que celui-ci puisse développer une représentation interne de la réalité? »

On pourrait entre autres utiliser cette capacité pour mettre au point des machines capables d'extraire de l'information nous aidant dans toutes sortes de tâches complexes. Comme exemple d'utilités pratiques issues des recherches fondamentales qu'il réalise, Yoshua Bengio cite le cas du fameux moteur de recherche de Google. « Le défi pour Google, c'est de traiter des quantités phénoménales de données — les requêtes que nous adressons à son moteur de recherche — en des temps très courts. »

Non seulement cette société utilise-t-elle les travaux de Yoshua Bengio, mais elle investit aussi dans ses travaux de recherche. Elle vient même de conclure un partenariat avec lui pour parfaire l'application Google images. « Des entreprises comme Google sont très heureuses que je fasse de la recherche fondamentale », souligne Yoshua Bengio avec toujours autant de passion.

Collaborateur du Devoir