Une meilleure compréhension des grands modèles linguistiques

Peter West est titulaire d'une chaire CIFAR en IA au Canada à l'Amii et maître de conférences à l'Université de Colombie-Britannique. Ses recherches visent à comprendre les capacités et les limites des systèmes d'IA générative, en particulier les grands modèles linguistiques (LLM).

Peter s’intéresse tout particulièrement aux capacités qui dépassent le cadre purement technique : comment ces systèmes gèrent-ils, par exemple, la créativité et l’intelligence sociale ? Ses travaux visent également à comprendre dans quelle mesure les approches dominantes peuvent limiter les modèles, notamment en explorant les contraintes imposées par les techniques d’alignement de l’IA telles que l’apprentissage par renforcement à partir du retour d’information humain. De manière générale, Peter cherche à appréhender les LLM comme des artefacts scientifiques complexes qui méritent d’être explorés, plutôt que comme de simples points de départ pour la conception de systèmes.

Avant de rejoindre l’UBC, Peter était chercheur postdoctoral à l’Institut de Stanford pour une IA centrée sur l’humain et au département de linguistique. Auparavant, il a obtenu son doctorat à la Paul G. Allen School de l’université de Washington, ainsi que sa licence à l’université de Colombie-Britannique. Ses travaux ont été distingués comme « meilleurs articles », « articles exceptionnels » et « articles phares » lors de conférences sur le traitement du langage naturel (NLP) et l’IA.

Distinctions et faits marquants

• Membre du pôle AIM-SI, UBC (depuis 2025)

• Prix du meilleur article, Conférence sur les méthodes empiriques en traitement du langage naturel (2023)

• Prix du meilleur article, Association pour la linguistique informatique (2023)

• Prix du meilleur article sur les meilleures pratiques, section « Nations des Amériques » de l'Association pour la linguistique informatique (2022)

• Bourse d'études supérieures PGSD, CRSNG (2018)