Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle
Médias
Portrait
À propos
Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle – est reconnu mondialement pour ses contributions majeures en IA.
La communauté de Mila comprend aujourd’hui la plus grande concentration de chercheur·e·s universitaires en apprentissage profond (deep learning) au monde. L’institut se distingue par son expertise et ses innovations en langage de modélisation, en traduction automatique, en reconnaissance d’objets et en modèles génératifs.
Depuis sa création, Mila oriente sa mission vers des pôles de recherche fondamentaux comme la santé, l’environnement et les changements climatiques, ainsi que l’éthique de l’IA. Mila étend son expertise et son leadership en matière d’IA pour déployer des avancées qui profiteront à toute la société.
À Mila, les recherches s’effectuent en mode « science ouverte ». L’objectif : promouvoir la collaboration et favoriser le transfert de connaissances.
Affiliations
Unités de recherche
- Institut de valorisation des données
Établissements universitaires
- Université McGill
Adresses
Montréal (Québec), H2S 3H1, Canada
Pour en savoir plus…
Équipe
Responsables
À l’Université de Montréal
- Yoshua Bengio - Directeur scientifique
Membres
À l’Université de Montréal
Expertise
Description de l’expertise
Mila rassemble des chercheur·e·s universitaires de classe mondiale qui se consacrent à la recherche en IA dans un large éventail de disciplines et de domaines d’application.
Notre programme de recherche interdisciplinaire est guidé par notre engagement à étudier et à développer des cadres qui soutiennent l’avancement et le déploiement d’une IA responsable.
Projets et financement
Publications et communications
Publications
- Les publications de Mila sont disponibles ici : https://mila.quebec/publications/
Disciplines
- Informatique
- Génie informatique et génie logiciel
- Mathématiques appliquées
- Mathématiques fondamentales
- Neurosciences
- Communication
- Bio-informatique
- Sciences biomédicales
Champ d’expertise
- Intelligence artificielle
- Apprentissage profond
- Apprentissage automatique
- Optimisation réseau
- Réseaux de neurones
- Modélisation
- Vision par ordinateur
- Robotique
- Apprentissage par renforcement
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Algorithmique
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