Cette année, l'association informatique ACM a décerné le prix Turing à trois scientifiques connus comme les « parrains de l'apprentissage automatique », qui ont jeté les bases de l'intelligence artificielle moderne.
Le prix Turing est comparable au prix Nobel dans le domaine de l'informatique et est une récompense annuelle décernée à des individus ou à des groupes qui ont apporté d'importantes contributions à la Computer Science Association. Le prix porte le nom de Mathison Turing, un scientifique britannique considéré comme le père de l'informatique théorique et de l'intelligence artificielle.
Les trois scientifiques lauréats du prix cette année sont Yann LeCun, professeur à l'Université de New York et principal responsable de l'IA chez Facebook ; Geoff Hinton, professeur émérite à l'Université de Toronto et chercheur principal chez Google Brain ; Yoshua Bengio, professeur à l'Université de Montréal et également co-fondateur d'une entreprise d'IA appelée Element AI.
Les trois scientifiques sont collectivement connus comme les « parrains de l’apprentissage automatique (Deep Learning) » car ils travaillent ensemble sur des réseaux de neurones, un type de logiciel qui apprend à l’IA à fonctionner comme le cerveau humain.
La valeur du prix Turing peut atteindre 1 million de dollars, répartie également entre les trois scientifiques. En outre, les gagnants reçoivent également des prix distincts de Google, la société sponsor Turing Award.
Yoshua Bengio, Yann LeCun et Geoff Hinton (de gauche à droite).
À partir de la fin des années 1970 et du début des années 1980, Hinton a commencé à travailler avec les réseaux de neurones. À l’époque, la plupart des informaticiens pensaient que cette technique était une impasse. En 1983, il a co-inventé l'un des premiers dispositifs de réseau neuronal à utiliser la probabilité statistique, la machine Boltzmann. Actuellement, les grandes entreprises technologiques comme Facebook, Amazon... utilisent toutes cette technologie après avoir été améliorée.
LeCun a apporté d'importantes contributions au développement de la technologie qui alimente les systèmes de vision par ordinateur modernes d'aujourd'hui.
Bengio a travaillé sur une nouvelle méthode pour créer un réseau contradictoire génératif capable de créer des images originales à partir de dessins de base.
Les trois scientifiques se sont montrés optimistes quant à l'avenir de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones mais ont également exprimé leur prudence quant aux applications pratiques qu'ils pourraient apporter, dont l'une est leur utilisation pour développer des systèmes d'armes.
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