En savoir plus sur les recherches et les travaux du Patrick PilarskiPatrick Pilarski est titulaire d'une bourse Amii et d'une chaire CIFAR AI au Canada.

Patrick codirige le BLINC Lab à l'Université de l'Alberta avec le Dr Jacqueline Hebert, MD. Le laboratoire utilise l'intelligence artificielle pour aider à créer la prochaine génération de prothèses.

Il s'est entretenu avec la boursière de l'Amii et titulaire de la chaire canadienne CIFAR sur l'IA Alona Fyshe pour discuter de son travail, de la façon dont l'IA peut aider à construire de meilleurs appareils pour les personnes souffrant d'une différence de membre et du lien étroit que les humains ont toujours entretenu avec la technologie.

[Cette transcription a été modifiée pour des raisons de longueur et de clarté. Pour voir l'intégralité de la conversation, regardez la vidéo ci-dessus].

Alona Fyshe :

Patrick, merci beaucoup d'être venu aujourd'hui.

Patrick Pilarski :

Merci de m'accueillir.

Nous sommes donc réunis aujourd'hui pour parler de vos recherches. Pouvez-vous me dire d'abord ce qui vous a amené à vous intéresser à l'IA ?

Oui, je pense que l'intelligence est vraiment l'un des phénomènes les plus étonnants de l'univers. C'est complexe et c'est beau. Et j'ai toujours été fasciné par le monde naturel. J'ai donc grandi dans la campagne albertaine. Il n'est donc pas surprenant que j'aie été attirée par l'étude des modèles complexes de la nature.

Un domaine particulier qui m'a vraiment attiré au fil des ans est l'idée de l'amplification de l'intelligence. L'idée qu'une intelligence peut en amplifier ou en stimuler une autre, que des groupes d'esprits peuvent réaliser des choses qu'ils ne peuvent pas faire lorsqu'ils sont isolés.

Il n'est donc pas surprenant que vous vous intéressiez aux phénomènes naturels et aux esprits, que vous saupoudriez d'un peu de littérature de science-fiction et que le saut vers l'IA ne soit pas si grand que cela.

C'est cool, je ne savais pas que vous veniez d'une région rurale de l'Alberta. Comment avez-vous découvert l'IA ? Quel a été le lien ?

J'ai commencé par obtenir un diplôme de premier cycle à l'université de Colombie-Britannique. J'ai quitté l'Alberta rurale pour rejoindre la magnifique côte canadienne, puis je suis revenu à Edmonton pour travailler sur des dispositifs médicaux portables. De là, je suis passé à la robotique, aux systèmes autonomes, à l'apprentissage par renforcement et à l'intelligence artificielle au sein du département d'informatique de l'Université de l'Alberta.

C'est vrai, l'Alberta est un bon endroit pour le faire

C'est un endroit fantastique.

Alors, donnez-moi l'argumentaire de votre programme.

Bien sûr, je codirige le laboratoire Bionic Limbs for Improved Natural Control (membres bioniques pour un meilleur contrôle naturel) avec mon extraordinaire collaboratrice clinicienne, le Dr Jacqueline Hebert. Nous essayons de transformer la science dans l'art de la restauration prothétique, en améliorant la façon dont les personnes souffrant d'une différence de membre, par exemple, les personnes amputées des membres supérieurs, utilisent les robots dans leur vie quotidienne. Par exemple, en tant que membres supérieurs de leur corps.

L'élément clé est que l'intelligence artificielle est déployée pour aider ces personnes à travailler avec leurs appareils, pour aider la personne et la partie robotique de son corps à s'aligner l'une sur l'autre, à s'améliorer au fil du temps et à devenir vraiment plus que la somme de leurs parties.

Oui, parce que chaque bras ne devrait pas être exactement le même pour chaque personne ?

Exactement, c'est l'une des choses que j'aime vraiment dans ce domaine de recherche, c'est qu'il est centré sur l'individu. Il s'agit d'une personne et d'un appareil qui l'aide dans sa vie. Nous travaillons d'arrache-pied à la mise au point de nouvelles technologies d'IA et d'apprentissage automatique qui permettent à l'appareil de s'adapter à la personne et à ses besoins dans la vie de tous les jours.

Y a-t-il eu un moment où vous vous êtes dit : "Ça y est, je vais travailler sur les membres" ? Quand cela s'est-il produit pour vous ? Ou votre travail sur les prothèses, peut-être en tant que catégorie plus large ?

Oui, je pense que la transition a été intéressante. Je travaillais beaucoup sur la robotique mobile et sur les dispositifs destinés à l'homme, qu'ils soient médicaux ou non. Et il y a eu ce moment où j'ai vraiment eu le déclic, oh mon Dieu, le meilleur endroit pour étudier l'avenir des technologies de l'IA et aussi le meilleur endroit pour vraiment ajouter de la valeur à la vie humaine, c'est dans les dispositifs qui sont étroitement liés au corps humain.

Je pense qu'il n'y a pas de cadre plus clair et plus direct pour étudier l'interaction homme-machine que celui où une personne porte un robot sur son corps dans le cadre de sa vie quotidienne. Il s'agit d'un cadre naturel pour étudier l'alignement homme-machine et la manière dont les personnes et les machines s'adaptent et s'améliorent au fur et à mesure qu'elles interagissent. Et aussi pour tester certains de nos algorithmes d'intelligence artificielle existants, pour s'assurer qu'ils peuvent vraiment fonctionner dans ce domaine sauvage, farfelu et laineux d'une personne qui interagit avec le monde dans le cadre de sa vie.

C'est donc à ce moment-là que je me suis rendu compte qu'il s'agissait d'un endroit idéal pour étudier l'IA, pour étudier les fondements de l'intelligence et pour aller de l'avant avec la recherche de méthodes d'IA ambitieuses.

Votre travail aide donc les prothèses à mieux fonctionner avec la personne. Pouvez-vous donner un exemple de la façon dont cela se produit ?

Oui, je pense que l'une des façons dont les méthodes que nous élaborons aident les membres à mieux fonctionner pour les personnes qui les utilisent est de comprendre réellement ce que la personne fait dans sa vie. Il ne s'agit pas d'une moyenne de la vie de quelqu'un d'autre, mais de ce qu'elle fait réellement. Nous avons mis au point des méthodes qui, lorsqu'une personne utilise un appareil, peuvent prédire ce qu'elle va peut-être faire ensuite et quand elle va le faire. Ainsi, au lieu d'obliger la personne à se battre avec la complexité du contrôle d'un robot de rééducation, qui peut parfois être assez complexe s'il y a beaucoup de modes ou de fonctions à utiliser, l'appareil peut aider à rationaliser ce contrôle pour elle, pour lui permettre de penser davantage à ce qu'elle essaie de faire et moins à toutes ces sortes de boutons et de leviers qu'elle essaie d'actionner à l'intérieur de l'appareil pour vivre sa vie de tous les jours.

D'accord, c'est cool. Cela me fait penser à la liste d'applications que j'affiche avec le menu déroulant de mon iPhone, n'est-ce pas ? Parce qu'il fait souvent apparaître les choses que j'utilise souvent à ce moment précis de la journée, par exemple, le soir, c'est l'heure de YouTube pour moi.

Par exemple, le soir, c'est l'heure de YouTube pour moi. Vous pouvez en quelque sorte prédire ce que les gens pourraient vouloir faire à un moment donné avec leur membre en fonction d'autres facteurs environnementaux ou temporels. C'est bien cela ?

C'est l'un de mes exemples préférés. Absolument, quelles sont les applications que j'ai utilisées fréquemment ? Ce type d'idée est largement absent de la rééducation et de la technologie, en particulier de la manière dont les gens interagissent avec, disons, un membre robotisé fixé à leur corps. Il s'agit donc d'un excellent exemple. Il s'agit essentiellement de savoir quelles applications j'utilise.

Si je me penche pour ramasser une tasse de café, ou si j'essaie d'attraper une clé ou de fermer la fermeture éclair de mon gilet, comment ma main doit-elle être configurée pour accomplir au mieux cette action ? Comment dois-je tendre la main et comment mon bras doit-il tendre la main avec moi pour pouvoir s'engager avec la cafetière pendant que je prépare le café ?

Oui, c'est vrai. Et on peut penser qu'une grande partie de cela est tout simplement naturel pour les gens qui ne pensent même pas qu'ils le font. Mais cela deviendrait tellement artificiel si votre membre ne le faisait pas.

Exactement, et cela fait partie du nom de notre laboratoire, le laboratoire BLINC, Intuitive Natural Control (contrôle naturel intuitif). Il s'agit d'aider les gens à contrôler intuitivement l'appareil qu'ils utilisent dans leur vie quotidienne, plutôt que de penser à l'appareil et à son contrôle plutôt qu'à ce qu'ils essaient réellement de réaliser et à la façon dont ils essaient de s'exprimer.

C'est vrai, c'est bien. Il faut donc s'écarter du chemin et les laisser faire ce qu'ils veulent vraiment faire. C'est génial.

Nous avons abordé cette question, mais vous pourriez peut-être la rendre plus claire pour les gens. Où se trouve l'IA dans cette application ?

La façon dont j'aime définir l'interaction entre une personne et un dispositif prothétique, comme un membre artificiel robotisé, est que la relation est telle que la personne essaie de s'exprimer à l'égard du dispositif. Elle essaie de faire comprendre son intention en modifiant son corps. Il s'agit souvent de la contraction des muscles ou d'autres signaux émis par le corps. Le robot tente d'interpréter ces signaux et d'effectuer les mouvements appropriés qui correspondent à ce que la personne veut, à ce qu'elle essaie d'accomplir.

Il s'agit d'un problème de communication très difficile. L'IA peut donc vraiment aider à rationaliser ce problème de communication, à mieux aligner les parties et à faire en sorte que la personne comprenne mieux ce que fait l'appareil. Et l'appareil peut comprendre et exécuter au mieux l'intention réelle de la personne.

Il agit donc en quelque sorte comme un traducteur, apprenant et s'adaptant à la manière dont la personne s'exprime à travers son corps, puis établissant une correspondance avec la manière dont le dispositif robotique doit se déplacer dans le monde pour que la personne ait l'impression qu'il fait réellement partie de son corps et qu'il fait ce qu'elle espère qu'il va faire.

Alors, comment l'appareil sait-il qu'il a choisi une action incorrecte ?

Nous avons procédé de deux manières dans le passé et nous pouvons entrer dans les détails si vous le souhaitez. La première, très ambitieuse, consiste à dresser un membre robotique comme on dresse un chiot. Vous pouvez lui donner des signaux de bien ou de mal. Nous avons donc eu des exemples de personnes souffrant d'une différence de membre qui essayaient de dresser un membre robotisé avec leur membre biologique. Les signaux de récompense, bons ou mauvais, étaient utilisés pour aider le membre robotique à apprendre à reproduire les actions du membre biologique.

Ou dans un autre cas, une personne donnait un retour d'information (oui/non), indiquant si le bras se comportait ou non comme elle le souhaitait en réponse aux signaux émis par son corps. C'est une façon de procéder.

L'autre méthode qui a été couronnée de succès dans notre travail consiste à considérer que la machine apprend les schémas d'activité, les schémas de vie de la personne et qu'elle peut ensuite commencer à réorganiser le contrôle du membre ou à réorganiser la façon dont le membre réagit à ses commandes. Cela n'exige pas que la personne donne activement des informations en retour à l'appareil, mais cela permet à l'appareil de s'adapter et de changer en temps réel.

Souvent, dans le domaine des prothèses des membres supérieurs, les appareils sont devenus capables de s'adapter, mais ils ne s'adaptent pas pendant que les gens les utilisent sans intervention humaine. Je pense donc que l'une des principales façons dont nous avons déployé notre intelligence officielle est de permettre à l'appareil de s'adapter et de s'améliorer au fil du temps et dans un sens d'apprentissage continu, en fonction des besoins de la personne. C'est une sorte de grand changement que nous avons introduit ici à l'Université de l'Alberta et à Amii et qui, je pense, est unique au monde.

C'est très intéressant. Quels sont, selon vous, les grands défis des dix prochaines années pour votre région ?

Je pense que l'un des principaux défis consiste à faire en sorte que les personnes et leurs membres puissent continuellement s'améliorer ensemble dans la vie de tous les jours.

Il s'agit en partie d'un défi réglementaire. Il s'agit d'une part d'un défi réglementaire, d'autre part d'un défi technique, et enfin d'un défi plus sociologique. Et d'autre part, il s'agit d'un défi plus sociologique, et je pense que ces deux aspects sont vraiment liés. Mais pour en arriver au point où une personne et son appareil, voyez-le comme un assistant intelligent que vous avez connecté directement à votre corps pour permettre à cet appareil de continuer à s'améliorer et d'être capable de s'améliorer, cela signifie que nous devons penser à l'infrastructure qui doit être en place.

Par exemple, vous ne voudriez pas conduire sous un pont avec votre membre bionique et perdre le service de téléphonie cellulaire et soudain, il ne fait plus ce que vous voulez parce que son cerveau vit dans un nuage. Ce serait désastreux.

Alors, comment faire en sorte que plus d'intelligence puisse être portée sur soi et déployée sur les appareils d'une manière qui soit détenue et approuvée par les utilisateurs et également certifiée par les régulateurs, par les personnes qui contribuent à garantir que nos appareils de santé, nos appareils médicaux, sont en fait sûrs et fiables ?

C'est donc l'opposé de certaines des grandes tendances que nous observons actuellement dans le monde, à savoir la construction de systèmes à très grande échelle déployés dans l'infrastructure mondiale. Il s'agit de savoir comment prendre tous les avantages de ces systèmes et les distiller jusqu'à ce qu'ils puissent être exécutés, utilisés et construits sur un appareil lui-même pendant que cet appareil interagit avec une personne.

C'est un grand défi. Je pense que nous avons un bon point d'appui pour relever ce défi, mais cela demande beaucoup de travail de la part d'un grand nombre de personnes dans le monde.

Oui, et cela me fait penser à la voiture autonome, que les gens observent depuis un certain temps, mais qui nécessite, vous savez, beaucoup de technologie, beaucoup d'infrastructure, mais aussi que les gens lui fassent confiance, n'est-ce pas ? Et qu'ils veuillent l'intégrer dans leur vie, cela nécessite une réglementation.

Je vois donc beaucoup de choses qui se reflètent dans ce dont vous parlez.

J'ai entendu des rumeurs selon lesquelles votre laboratoire travaille sur quelque chose d'assez étonnant, à savoir des prothèses à ancrage osseux.

Oui, c'est la prochaine grande étape pour nous, je pense, en tant que laboratoire. C'est l'objectif de nos cinq prochaines années de travail. Nous disposons d'une subvention à grande échelle pour la réalisation de prothèses à ancrage osseux. Il s'agit, comme vous l'avez mentionné, de fixer un dispositif prothétique, non pas au corps par des sangles, des harnais ou des prises, mais en fait de connecter un dispositif robotique directement au squelette du corps humain, puis de construire une nouvelle génération de méthodes d'intelligence artificielle pour permettre à une personne de contrôler de manière fluide et naturelle ces dispositifs qui, encore une fois, sont maintenant fixés à l'origine à leur squelette.

Nous intégrons également dans ce tableau l'idée que nous pouvons recâbler les nerfs du corps humain pour multiplier les canaux de communication entre la personne et la machine.

Plus tôt, nous avons parlé de la relation de communication entre une personne et sa prothèse. Dans ce contexte, nous avons cherché à ancrer les robots directement aux os, à réviser les nerfs du corps pour qu'une personne puisse envoyer et recevoir des signaux de plus en plus clairs à la machine, puis à développer une nouvelle classe d'algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour que la machine puisse interpréter ce que les gens veulent et fournir un contrôle naturel très souple, mais aussi renvoyer à la personne des signaux contextuels, appropriés, qui l'aident à sentir que ce membre fait davantage partie de son corps et qu'elle lui fait davantage confiance.

Y a-t-il d'autres personnes au Canada qui travaillent sur ce genre de choses ?

Nous sommes le premier site au Canada à proposer des chirurgies d'ancrage osseux des membres inférieurs et supérieurs aux utilisateurs, aux patients et aux hôpitaux de réadaptation, et ce sera vraiment passionnant parce que cela nous donne l'occasion de tirer parti de notre expertise locale en matière d'intelligence artificielle pour vraiment changer la façon dont le monde entier pense aux personnes qui utilisent ces prothèses à ancrage osseux.

C'est tout simplement fou que cela se passe à Edmonton. Il faudra revenir et nous en dire plus au fur et à mesure.

Absolument.

Merci beaucoup, Patrick, d'être venu nous rejoindre aujourd'hui.

Je vous remercie de m'avoir accueillie.