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Profil

Titres et distinctions principaux

  • Lauréat du prix Turing 2018.
  • Lauréat du prix Killam en sciences naturelles 2019.
  • Professeur titulaire, Département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal.
  • Chaire de Recherche du Canada sur les algorithmes d’apprentissage statistique.
  • Fondateur et directeur scientifique de Mila. 
  • Directeur scientifique d’IVADO. 
  • Fellow et directeur de programme CIFAR (Learning in Machines and Brains).

Biographie

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Reconnu comme l’un des plus grands experts mondiaux en intelligence artificielle, Yoshua Bengio est en outre un pionnier de l’apprentissage profond. Il a commencé ses études à Montréal où il obtient son doctorat en informatique de l’Université McGill, puis a effectué des études postdoctorales au Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Depuis 1993, il œuvre à titre de professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal. En 2000, Yoshua Bengio devient titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur les algorithmes d’apprentissage statistique. Parallèlement, il fonde et assure la direction scientifique de Mila — l’Institut québecois d’intelligence artificielle — le plus important groupe universitaire de recherche en apprentissage profond au monde. En 2016 il devient directeur scientifique d’IVADO et coprésident du Conseil consultatif du Canada en matière d’intelligence artificielle en 2019.

Sa contribution en recherche est indéniable. En 2018, Yoshua Bengio est l’informaticien qui recueil le plus grand nombre de nouvelles citations au monde, grâce à ses 3 ouvrages de référence et à ses quelque 500 publications.

Le professeur Bengio aspire à découvrir les principes qui mènent à l’intelligence grâce à l’apprentissage et ses recherches lui ont valu plusieurs distinctions. Il est notamment officier de l’Ordre du Canada, fellow de la Société royale du Canada, récipiendaire du Prix Marie-Victorin en plus d’avoir été nommé Scientifique de l’année par Radio-Canada en 2017. En 2018, on lui remet la médaille du 50e anniversaire du Ministère des Relations internationales et de la Francophonie du Québec ainsi que le Prix d’excellence pour l’ensemble des réalisations de l’association pour l’intelligence artificielle au Canada. En 2019 il reçoit le Prix Killam, le IEEE CIS Neural Networks Pioneer Award, ainsi que le Prix ACM A.M. Turing, « le Nobel de l’informatique », conjointement avec Geoffrey Hinton et Yann LeCun pour leurs avancées en fondements conceptuels et en ingénierie qui ont fait des réseaux neuronaux profonds une composante essentielle de l’informatique. Ces honneurs reflètent l’influence profonde de son travail sur l’évolution de notre société.

Préoccupé par les impacts sociaux de cette nouvelle technologie, il a contribué activement à l’élaboration de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle.

Sélection de publications

Goodfellow, Ian J., Yoshua Bengio, and Aaron Courville (2016). Deep Learning. MIT Press.

Bahdanau, Dzmitry, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio (2015). “Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate”. In: ICLR’2015, arXiv:1409.0473.

LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton (2015). “Deep Learning”. In: Nature 521.7553, pp. 436–444.

Dauphin, Yann, Razvan Pascanu, Caglar Gulcehre, Kyunghyun Cho, Surya Ganguli, and Yoshua Bengio (2014). “Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization”. In: NIPS’2014, arXiv:1406.2572.

Montufar, Guido F., Razvan Pascanu, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio (2014). “On the Number of Linear Regions of Deep Neural Networks”. In: NIPS’2014, arXiv:1402.1869.

Goodfellow, Ian J., Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio (2014). “Generative Adversarial Networks”. In: NIPS’2014, arXiv:1406.2661.

Pascanu, Razvan, Guido Montufar, and Yoshua Bengio (2014). “On the number of inference regions of deep feed forward networks with piece-wise linear activations”. In: International Conference on Learning Representations 2014 (Conference Track),arXiv:1305.6663.

Yoshua Bengio, Li Yao, Guillaume Alain, and Pascal Vincent (2013). “Generalized Denoising Auto-Encoders as Generative Models”. In: NIPS’2013, arXiv:1305.6663.

Formation

1992 – 1993

Bourse post-doctorale, AT&T Bell Laboratories, NJ, É.-U.
Algorithmes d’apprentissage et de vision | Groupe de Larry Jackel et Yann LeCun
1991 – 1992Bourse post-doctorale, MIT, MA, É.-U.
Bourse CRSNG | Apprentissage statistique / Données séquentielles
Department of Brain and Cognitive Sciences | Groupe de Michael I. Jordan
1988 – 1991Doctorat en informatique, Université McGill, Montréal
Bourse CRSNG | Réseaux de neurones et modèles de Markov
1986 – 1988Maîtrise en informatique, Université McGill, Montréal
Reconnaissance vocale et approches statistiques
1982 – 1986B. Ing. en génie informatique, programme d’études spécialisées,
Université McGill, Montréal

Titres et distinctions (liste complète)

Depuis 2019Coprésident du Conseil consultatif du Canada en matière d’intelligence artificielle
Depuis 2018Fondateur et Directeur scientifique, Mila, l’Institut québecois d’intelligence artificielle
2018 – 2023Titulaire d’une Chaire en IA CIFAR-Canada (IACC) (1,25 M$)
Depuis 2016Directeur scientifique, IVADO, Institut de valorisation des données
2016-2023Boursier, Fonds d’excellence en recherche Apogée Canada (93,6 M$)
Principal demandeur, Données au service des Canadiens : apprentissage profond et optimisation aux fins de la révolution du savoir ; la plus importante bourse reçue par l’UdeM.
Depuis 2014Codirecteur, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique, CIFAR
Anciennement appelé Calcul neuronal et perception adaptative (CNPA) et dirigé au départ par Geoff Hinton, ce programme a financé les premières percées en apprentissage profond.
Depuis 2013Fondateur et co-président, ICLR (International Conference on Learning
Representations)
2012 – 2013Membre du comité des prix, Association d’informatique canadienne
Également membre des comités des prix du meilleur article de NeurIPS 2012 et de l’ICML 2016 ainsi que des comités de sélection des prochains présidents de programme (2013-2018).
Depuis 2010Membre du conseil d’administration, Fondation Neural Information Processing Systems (NeurIPS, anciennement NIPS)
2009Président, NeurIPS, Neural Information Processing Systems (NeurIPS) est une conférence scientifique de très haut niveau – la plus importante dans le domaine (plus de 1 000 propositions retenues) – dont les critères d’examen et d’acceptation se comparent à ceux des meilleures revues (taux d’acceptation de 20 à 25 %). Avec 56 articles publiés dans le cadre des congrès au fil des ans, se distingue comme l’un des contributeurs les plus prolifiques de la communauté NeurIPS.
2008Coprésident de programme, NeurIPS 2008
2005 – 2015Chaire de recherche industrielle, CRSNG
Depuis 2004Boursier principal, CIFAR (Institut canadien de recherches avancées)
Depuis 2000Chaire de recherche du Canada en algorithmes d’apprentissage statistique
Niveau 2, 2000 – 2005 ; niveau 1, depuis 2006.
1999-2009Membre du conseil d’administration, Centre de recherches mathématiques (UdeM)
1993Fondateur et directeur scientifique, Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle
D’abord appelé LISA (fondé en 1993), Mila rassemble des chercheurs de l’Université de Montréal et de l’Université McGill au sein d’un organisme sans but lucratif. Comptant 300 chercheurs représentant 15 facultés, il s’agit du plus important centre de recherche universitaire sur l’apprentissage profond dans le monde, qui a produit des articles avant-gardistes dans le domaine, notamment sur l’introduction à l’apprentissage profond (2006), l’apprentissage par curriculum (2009), la puissance des fonctions ReLU pour les réseaux profonds (2011) et les progrès réalisés grâce aux réseaux génératifs adverses (GAN) et à la traduction automatique neuronale (2014).

Prix et honneurs

2019Prix Turing 2018, Association for Computing Machinery, récompensé conjointement avec Geoffrey Hinton et Yann LeCun
2019Prix Killam en sciences naturelles, Conseil des Arts du Canada
2019IEEE CIS Neural Networks Pioneer Award, IEEE Computational Intelligence Society
2019Prix d’excellence FRQNT, Fonds de recherche du Quebec – Nature et technologies
2018Prix d’excellence pour l’ensemble des réalisations, Association pour l’intelligence artificielle au Canada
2018Médaille du 50e anniversaire, ministère des Relations internationales et de la Francophonie
2017Prix Marie-Victorin, Prix du Québec
La plus haute distinction de la province de Québec dans le domaine des sciences
2017Scientifique de l’année, Radio-Canada
2017Membre de la Société royale du Canada
2017Officier de l’Ordre du Canada
2015Les 10 découvertes qui ont marqué l’année 2015, La Recherche
Pour ses travaux sur les minimums locaux des réseaux de neurones
2009Prix Urgel-Archambault, ACFAS