Lauréat actuel - 2023

Devant l’ampleur des répercussions de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine, nombreuses sont les personnes qui appellent à une meilleure gouvernance pour garantir la sécurité, la fiabilité, l’impartialité, la responsabilité, la transparence et le respect de la confidentialité relativement aux applications d’IA. Malgré quelques premières ébauches en matière de règlementation, il manque de techniques d’assurance qualité et d’outils efficaces permettant d’assurer la conformité des applications à la règlementation proposée. Pensons par exemple aux innombrables signalements de problèmes dans les systèmes fondés sur l’apprentissage machine qui donnent lieu à de la discrimination, comme les technologies de reconnaissance faciale qui, de manière disproportionnée, classifient mal les personnes de certaines races et de certaines identités de genre.

Le professeur Foutse Khomh est un expert très respecté au sein de la communauté internationale du génie logiciel. Ses travaux de recherche permettent d’améliorer la fiabilité des systèmes logiciels partout sur la planète. Son groupe de recherche met au point des techniques et des outils qui visent à assurer le respect des principes éthiques ainsi que la fiabilité et l’impartialité des systèmes fondés sur l’apprentissage machine tout au long de leur cycle de vie. Concrètement, le groupe travaille avec les concepts d’équité, de diversité, d’identité et d’inclusion sociale afin d’accroitre la confiance des utilisatrices et utilisateurs.

Les travaux de M. Khomh font progresser la conception et la mise en œuvre d’applications d’IA fiables, particulièrement celles fondées sur l’apprentissage machine, afin qu’elles soient d’une utilité maximale dans des secteurs comme les soins de santé, le transport, la sécurité et le service à la clientèle. M. Khomh est également la force vive derrière le symposium international de génie logiciel pour les applications d’apprentissage machine (Software Engineering for Machine Learning Applications ou SEMLA), où des leaders de la recherche et de la pratique dans les domaines du génie logiciel et de l’apprentissage machine discutent des enjeux et des implications de la conception de systèmes logiciels utilisant un grand volume de données complexes.

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