Des chercheurs qui (re)façonnent le monde

Etienne Plamondon Emond Collaboration spéciale
Qu’ont en commun l’efficacité du réseau ferroviaire, la sécurité du réseau électrique, les diagnostics médicaux et l’accès à la justice?
Photo: iStock Qu’ont en commun l’efficacité du réseau ferroviaire, la sécurité du réseau électrique, les diagnostics médicaux et l’accès à la justice?

Ce texte fait partie d'un cahier spécial.

Qu’ont en commun l’efficacité du réseau ferroviaire, la sécurité du réseau électrique, les diagnostics médicaux et l’accès à la justice ? Des universités montréalaises voient dans l’intelligence artificielle un moyen de les améliorer. Coup d’œil sur ces projets de recherche menés dans la métropole.

Mettre l’apprentissage automatique sur les rails

Le transport ferroviaire regorge de données, que ce soit au sujet des infrastructures, des équipements, du mouvement des locomotives et des wagons, mais aussi sur les matières transportées dans les conteneurs et la demande sur les marchés qui les concerne. « C’est assez naturel de commencer à pousser l’intelligence artificielle dans ce domaine », juge Emma Frejinger, professeure à l’Université de Montréal et titulaire de la Chaire CN en optimisation des opérations ferroviaires. D’autant plus que la gestion d’un tel réseau à la grandeur du pays relève d’une complexité inouïe, et encore plus si on l’imbrique dans les chaînes d’approvisionnement mondialisées. En utilisant les données de la Compagnie des chemins de fer nationaux du Canada (CN), qui finance l’essentiel de ses recherches, elle se sert notamment de l’apprentissage automatique pour prédire, par exemple, l’heure d’arrivée des conteneurs lorsqu’il y a des incertitudes liées à l’environnement, ce qui vient bonifier les outils d’aide à la décision. « Durant une année, ce qui est transporté par une compagnie ferroviaire varie avec le temps et le marché, souligne-t-elle. Comprendre et prédire ce que l’on doit transporter la semaine prochaine ou le mois prochain, c’est un enjeu important, parce que cela va déterminer les transports, la capacité des trains, le personnel dont on a besoin. » Plusieurs de ses recherches se sont attardées aux conteneurs afin de trouver des solutions pour mieux les charger sur les différents convois ferroviaires. « C’est un problème que l’on comprend bien maintenant, dit-elle. Présentement, on travaille sur des problèmes de réseau, comme comment mieux gérer la flotte de locomotives. »

Mieux comprendre le cerveau et le cancer avec des images

Permettre aux machines de détecter des informations cruciales qu’un radiologue risquerait de manquer à l’oeil nu : c’est l’un des buts d’Ismail Ben Ayeb, titulaire de la Chaire de recherche ETS sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale, qui a recours aux techniques d’apprentissage automatiques pour atteindre une meilleure interprétation des images médicale et, peut-être, arriver à mieux prédire le développement de tumeurs. « Je me concentre sur les applications en neuro-imagerie et en détection des cancers en raison de l’impact sociétal de ces deux aspects », explique-t-il. Si la vision artificielle a fait des bonds de géant dans les dernières années dans la classification d’images grâce à des démarches d’IA fondées sur un nombre astronomique de photos, M. Ben Ayeb soulève des défis propres à l’imagerie médicale, notamment de partir avec une quantité plus limitée d’images annotées par des radiologues. « Mais on connaît l’anatomie, et les rapports de radiologie peuvent donner des informations complexes dont on peut tirer profit », indique-t-il. Au-delà de la volonté de faciliter des diagnostics, il espère qu’en matière de neuro-imagerie, « cette révolution de l’IA va jouer un rôle pour mieux comprendre ce qui se passe dans le cerveau ». L’intelligence artificielle pourrait ainsi dévoiler certains mystères de l’intelligence humaine.

Protéger les réseaux électriques des cyberattaques

Et si des pirates informatiques en venaient à s’attaquer à notre réseau électrique ? C’est notamment pour éviter les conséquences potentiellement catastrophiques de ce genre d’intrusion que Mourad Debbabi, professeur à l’Université Concordia, a recours à l’intelligence artificielle dans ses recherches au sein de sa Chaire CRSNG–Hydro-Québec–Thales sur la sécurité des réseaux intelligents et les attaques cyberphysiques. Son équipe s’attarde entre autres à la sécurité des postes électriques intelligents, qui baissent la tension pour distribuer l’électricité aux consommateurs. « On est dans la recherche multidisciplinaire, explique-t-il. Il ne faut pas juste un informaticien qui va faire des techniques d’apprentissage automatique. Ça prend aussi des personnes qui comprennent bien la dynamique d’un réseau électrique. » Ce dernier, souligne-t-il, possède ses propres composantes de contrôle pour produire plus ou moins d’énergie, arrêter le courant sur certaines lignes de transmission ou fermer des disjoncteurs, par exemple. « Le défi majeur est de réunir ces expertises et de collaborer pour concevoir des modèles et récolter des données à partir de ces systèmes, puis les analyser avec les techniques de l’IA pour détecter des intrusions ou les prévenir. » Et si l’irréparable se produit, on sera peut-être en mesure d’identifier la personne derrière la manoeuvre malveillante, puisque d’autres travaux de Mourad Debbabi, dans une autre chaire en cybersécurité dont il est aussi titulaire, utilisent l’IA pour caractériser des habitudes de programmation afin de retrouver les auteurs de cyberattaques.

L’IA pour naviguer dans la jurisprudence

Un système intelligent pour aider les citoyens, les avocats et les juges à naviguer à travers la jurisprudence : c’est ce que des chercheurs en droit, en informatique, en linguistique et en philosophie travaillent à mettre au point à l’Université du Québec à Montréal. Leia, c’est son nom, fournira un service personnalisé aux usagers, qu’ils soient connaisseurs ou non, dans leurs recherches relatives aux dossiers juridiques. Son développement se fera à partir des techniques d’apprentissage automatique, de recherche d’information et de traitement du langage naturel. La démarche prévoit un robot conversationnel, ce qui amène certains défis, car ces derniers restent pour l’instant « très peu nombreux et fonctionnent dans des domaines extrêmement restreints, souligne Marie-Jean Meurs, professeure à l’UQAM, qui participe à ce projet. On a un discours très particulier, le discours juridique, qui a ses codes, sa structure propre et un vocabulaire pas très connu du commun des mortels. Il nous faut un outil qui va pouvoir réagir à plusieurs types de publics, à la fois avertis et pas du tout. » Reste qu’à court terme, le plus grand obstacle demeure l’accès à certaines données, signale-t-elle. Ce projet s’inscrit dans le projet de recherche Legalia, qui va explorer plus largement comment l’IA peut s’intégrer de manière éthique et responsable dans le droit.