Intelligence artificielle appliquée : vers la construction d'une approche d'apprentissage hybride basée sur l'apprentissage par renforcement centré humain et d'apprentissage profond- QC-284

Project type: Research
Desired discipline(s): Engineering - computer / electrical, Engineering, Computer science, Mathematical Sciences, Finance, Mathematics, Operations research, Statistics / Actuarial sciences
Company: JACOBB - Centre d’intelligence artificielle appliquée
Project Length: Longer than 1 year
Preferred start date: As soon as possible.
Language requirement: Flexible
Location(s): Montréal, QC, Canada; Canada
No. of positions: 1 à 3
Desired education level: CollegeUndergraduate/BachelorMaster'sPhDPostdoctoral fellow

About the company: 

L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur un grand nombre de métiers et a le potentiel de faire croître la profitabilité des entreprises québécoises de façon exceptionnelle. La région de Montréal est reconnue comme étant un leader mondial en IA, notamment en comptant une des plus grandes concentrations de chercheurs en IA au monde, avec plus de 250 chercheurs associés à l’Université de Montréal et à l’Université McGill. Cependant, au-delà de la recherche, le défi demeure de démocratiser cette technologie, la rendre accessible rapidement au plus grand nombre et créer un écosystème innovant plus large et mieux diversifié.  C’est ainsi qu’en 2018 fut créé JACOBB, grâce au soutien du Ministère de l’Éducation et de l’Enseignement Supérieur et du Ministère de l’Économie et de l’Innovation. Sa mission est d’accélérer l’intégration de l’intelligence artificielle dans le tissu économique québécois. 

Describe the project.: 

Le projet vise le développement d'un nouveau modèle d’apprentissage permettant d’intégrer l’IA dans un processus décisionnel afin d’augmenter le niveau d’automatisation de la prise de décision. Les travaux réalisés dans ce projet ont pour objectif l’élaboration d’une approche hybride d’apprentissage combinant des approches par réseaux neuronaux et par renforcement centré expert humain dans la boucle d’apprentissage afin de capitaliser sur leur expertise du domaine. L’objectif est d’entraîner le modèle à maximiser les actions pour une prise de décision pertinente. Lorsque l’espace des actions devient vaste, inclure l’intuition humaine dans la boucle d’apprentissage revêt une importance clé puisqu’elle limite l’espace des actions qui augmentent la récompense. Le modèle proposé devra également pouvoir inclure des modules d’enrichissements des données par des représentations sémantiques des connaissances métiers. 

La réalité industrielle des projets menés au JACOBB font que le modèle pourra être adapté et entrainé sur différents cas d’applications qui varient selon la nature des données à entrainer et l’outil décisionnel requis. Le modèle sera appliqué principalement dans le contexte de vision 3D et la reconnaissance d’images, ainsi que dans le contexte linguistique du “Natural Language Understanding”.  Le modèle sera intégré à des systèmes de prise de décision dans le contexte, par exemple de l’industrie 4.0 et de la santé humaine et à travers des applications tels que les systèmes de recommandation, d’agents conversationnels et de robotique collaborative

Le stagiaire évoluera dans un cadre multidisciplinaire en IA appliquée. L’équipe est constituée de chercheurs industriels, de développeurs et techniciens en IA appliquée de JACOBB, des chercheurs universitaires, ainsi que les équipes de développeurs des partenaires industriels. 

Required expertise/skills: 

Vous avez une passion pour les technologies numériques, et un intérêt marqué pour les technologies entourant l’intelligence artificielle et la science des données.

Vous appliquez une pensée critique rigoureuse et faites preuve de la créativité requise à l’ingénierie de solutions uniques.

Vous êtes reconnu pour votre expertise dans l'utilisation de librairies et de plateformes d'apprentissage machine comme TensorFlow, PyTorch et Keras.  

On reconnait également chez vous votre dynamisme, votre autonomie et votre curiosité intellectuelle.

Votre approche de concertation et de travail d’équipe vous permet de collaborer avec des personnes aux parcours diversifiés.

Vous êtes efficace, rigoureux et préoccupé par l’atteinte de résultats concrets.  

Vous êtes en voie d’obtenir un diplôme de 3e cycle dans le domaine des sciences informatiques, des mathématiques, des statistiques ou d’autres domaines apparentés avec la science des données ou l’intelligence artificielle. La connaissance du milieu de la recherche industrielle représente un atout.