Osmar Zaïane, boursier Amii et titulaire de la chaire CIFAR AI au Canada, recevra le prix CS-CAN|INFO-CAN pour l'ensemble de sa carrière.

Osmar Zaïane, boursier Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR au Canada, sera récompensé pour les progrès considérables qu'il a accomplis dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Lors de son gala annuel en novembre, CS-CAN|INFO-CAN remettra à Zaïane un prix d'excellence pour l'ensemble de sa carrière, en reconnaissance de son impact sur la recherche en informatique au Canada. Zaïane devient ainsi le quatrième chercheur de l'Amii à recevoir le prix d'excellence pour l'ensemble de sa carrière.

"Je suis très fière de cette réussite. Il est important de noter que cette reconnaissance va au-delà de la simple reconnaissance de la recherche ; elle englobe également nos contributions à la communauté", déclare Zaïane.

À la recherche de solutions

Les intérêts variés de Zaïane l'ont amené à travailler sur une variété stupéfiante de problèmes informatiques et d'apprentissage automatique - de l'analyse des réseaux sociaux à la robotique, en passant par le développement de chatbots d'IA qui améliorent l'accès aux ressources en matière de santé mentale.

Alors que de nombreux chercheurs universitaires passent leur carrière à se concentrer sur un seul domaine ou sujet, Zaïane dit qu'il préfère se concentrer sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes pratiques, ce qui l'amène à explorer de nouveaux domaines de recherche.

"Pourquoi devrais-je me concentrer sur une seule ? Cela devient ennuyeux", dit-il.

"Lorsque je travaille sur des applications pratiques, je rencontre différents problèmes. Je m'attaque donc à des problèmes différents et cela m'amène dans des directions différentes.

L'exploration des données

La carrière de M. Zaïane dans le domaine de l'apprentissage automatique a débuté dans les années 1990, lorsqu'il travaillait sur la technologie des cartes à puce, qui faciliterait la circulation des données - par exemple, un patient pourrait transporter une carte à puce contenant son dossier médical lors d'un rendez-vous chez le médecin.

Il explique qu'il a travaillé sur ce projet pendant plusieurs mois et qu'il était très enthousiaste. Mais son directeur de thèse n'était pas aussi enthousiaste, ce qui a orienté Zaïane vers une autre technologie prometteuse.

Son superviseur a ajouté : "Pourquoi devrais-je me concentrer sur un seul point ? Il est possible de résoudre des problèmes".

C'est ainsi qu'il a commencé à travailler dans la discipline émergente de l'exploration de données, où il s'est concentré sur la compréhension des comportements des utilisateurs dans les plateformes financières et éducatives. Il a pu apporter des contributions significatives à ce qu'il appelle les "tâches canoniques" de l'exploration de données, notamment la classification, le regroupement et les règles d'association.

Les recherches actuelles de Zaïane s'inscrivent dans sa volonté de résoudre des problèmes pratiques grâce à l'apprentissage automatique. Il étudie comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour concevoir des machines adaptatives, capables de détecter les dommages ou les défaillances et de s'adapter pour continuer à fonctionner. Les machines adaptatives pourraient s'avérer précieuses dans des secteurs tels que l'industrie manufacturière, où l'arrêt d'une machine de production peut coûter des centaines de milliers d'euros pour chaque heure d'inactivité. Au lieu d'éteindre une machine et d'attendre qu'elle soit réparée, il est possible de la faire fonctionner à capacité réduite jusqu'à ce qu'elle puisse être réparée.

Les machines adaptatives pourraient également rendre les choses plus sûres pour les personnes travaillant dans des environnements extrêmes ; il prend l'exemple de l'exploration spatiale. L'intervention humaine peut être impossible ou, lorsqu'elle est possible, elle présente un risque énorme - c'est le cas des astronautes chaque fois qu'ils doivent réparer ou modifier des équipements dans l'espace. Si les machines pouvaient s'adapter aux problèmes, elles pourraient réduire le nombre de fois où les humains doivent intervenir.

Zaïane est passionnée par un projet en cours qui utilise l'apprentissage automatique pour aider à diagnostiquer plus tôt la rétinopathie diabétique. L'hyperglycémie peut provoquer des lésions oculaires susceptibles d'affecter la vue. La rétinopathie diabétique peut être détectée lors d'un examen ophtalmologique de routine et constitue souvent la première indication pour une personne qu'elle est peut-être diabétique. Cependant, les signes de la rétinopathie diabétique sont subtils et peuvent facilement passer inaperçus. Zaïane étudie comment l'apprentissage automatique peut repérer des modèles dans les images médicales et alerter les optométristes sur des cas potentiels de rétinopathie, tout en fournissant des explications pour chaque prédiction.

"Nous ne remplaçons pas le médecin. Nous construisons des outils qui leur permettront de mieux faire leur travail", précise-t-il.

Le service et la science

Les contributions de Zaïane à l'apprentissage automatique vont au-delà de ses propres recherches. Il croit fermement à la nature collaborative et coopérative de la recherche scientifique et consacre beaucoup de temps à la création de communautés et à la formation de la prochaine génération de scientifiques. Zaïane a été directeur de l'Amii pendant plus de dix ans, contribuant à faire passer l'Amii d'un petit groupe de scientifiques de l'IA à l'université d'Alberta à un institut de recherche de premier plan au niveau mondial.

Il a consacré du temps à la programmation de nombreuses conférences et à l'édition de revues sur l'apprentissage automatique. Mais Zaïane se dit surtout fier du temps qu'il a passé à enseigner et à superviser des étudiants, où il met à profit son expérience sur un large éventail de sujets liés à l'apprentissage automatique pour les aider à définir leurs propres intérêts de recherche et leur carrière.

"Vous vous demandez souvent pourquoi je fais cela. Eh bien, je le fais parce que cela m'apporte du plaisir. J'aime superviser les étudiants, j'aime enseigner", déclare-t-il.

"La récompense que j'obtiens, c'est que lorsqu'un élève réussit, je peux dire que j'ai fait partie de sa vie.

Les précédents lauréats de ce prix sont Russ Greiner (Amii Fellow et Canada CIFAR AI Chair) en 2022, Robert Holte (Amii Fellow et professeur émérite de l'Université de l'Alberta) en 2019, Rich Sutton (Canada CIFAR AI Chair, Amii Fellow & Chief Scientific Advisor, et professeur de l'Université de l'Alberta) en 2018.