Le 28 septembre, rejoignez-nous pour une discussion sur la gouvernance de l’IA et les implications éthiques du développement de l’IA à travers le monde, en présence de trois intervenants de renom : Yoshua Bengio, John Lafferty et Étienne Laliberté.
Les considérations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) ont pris de l’importance au sein des organisations au cours des deux dernières décennies. Par conséquent, le développement et l’utilisation de l’IA par les entreprises soulèvent une multitude de questions ESG et éthiques : protection de la vie privée, propriété intellectuelle, biais, impacts sur le marché du travail, émissions de GES et consommation de ressources, coûts énergétiques, construction de centres de données au sein des communautés locales, etc. Mais comment les organisations peuvent-elles tirer parti de l’IA pour assumer leurs responsabilités sociétales ? Son développement est-il socialement responsable ? Et quel est son potentiel en matière de progrès social et de protection de l’environnement ?
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Lieu : 6666 rue Saint-Urbain, au Mila (salle Agora)
Date et heure : 28 septembre, de 17 h 30 à 19 h
Inscriptions ici : https://lepointdevente.com/billets/q8v260928001?lang=fr
La discussion sera animée en anglais par Rheia Khalaf et suivie d’un cocktail.
En savoir plus sur nos intervenants :
Yosha Bengio est professeur titulaire à l’Université de Montréal, directeur scientifique de LoiZéro, fondateur et conseiller scientifique du Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, et titulaire d’une chaire CIFAR en IA au Canada. Il est reconnu mondialement comme l’un des plus grands experts en IA. Il est surtout connu pour ses travaux pionniers dans le domaine de l’apprentissage profond, qui lui ont valu le prix A.M. Turing 2018. En 2023, il a été nommé au Conseil consultatif scientifique des Nations unies chargé de fournir des avis indépendants sur les avancées scientifiques et technologiques. Soucieux de l’impact social de l’IA, Yosha Bengio a contribué à la rédaction de la Déclaration de Montréal pour le développement responsable de l’intelligence artificielle et continue de sensibiliser le public à l’importance d’atténuer les risques potentiellement catastrophiques associés aux futurs systèmes d’IA.
John Lafferty est titulaire de la chaire John C. Malone de statistique et de science des données à l’université de Yale. Il occupe également les fonctions de directeur adjoint de l’Institut Wu Tsai de Yale et de directeur de son Centre de neuro-informatique et d’intelligence artificielle. Le professeur Lafferty est une figure pionnière dans les domaines de l’apprentissage automatique, des modèles linguistiques et des fondements statistiques de l’intelligence artificielle. Ses travaux de recherche fondamentaux sur les champs aléatoires conditionnels, les modèles thématiques et l’apprentissage basé sur les graphes ont été récompensés à plusieurs reprises par le prix « Test of Time ». Il a également contribué à la mise en place du premier programme de doctorat en apprentissage automatique des États-Unis à l’université Carnegie Mellon et a occupé des postes à l’université de Chicago, à Carnegie Mellon, à Harvard et au Centre de recherche Thomas J. Watson d’IBM, où il a travaillé sur le traitement du langage naturel, la modélisation linguistique et la reconnaissance vocale. En tant que membre du comité de pilotage sur l’IA de Yale, le professeur Lafferty apporte une expertise approfondie sur les plans technique, appliqué et institutionnel aux questions relatives à la gouvernance responsable de l’IA.
Étienne Laliberté est professeur titulaire au Département des sciences biologiques de l’Université de Montréal, membre de l’Institut de recherche en biologie végétale (IRBV) et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en intelligence artificielle pour l’environnement. Les recherches actuelles d’Étienne Laliberté portent sur le développement de nouvelles approches de surveillance de la végétation (biodiversité végétale et carbone) fondées sur la télédétection haute résolution à l’aide de drones et de la vision par ordinateur. Il s’intéresse tout particulièrement aux applications de cette technologie susceptibles de contribuer à atténuer la perte de biodiversité et le changement climatique, et qui peuvent avoir un impact rapide et à grande échelle.