François Manens
Co-directrice du laboratoire de recherche de Facebook à Montréal et chercheuse à l'Université de McGill, Joëlle Pineau cumule deux presitgieuses casquettes.
Un pied dans le monde académique, l'autre chez Facebook. Co-directrice d'un laboratoire de l'Université de McGill et co-directrice de Facebook AI Research (Fair), Joëlle Pineau porte une étonnante double casquette. Sa situation, impossible en France, sert d'exemple à la réussite du modèle canadien.
À 44 ans, la chercheuse native d'Ottawa fait référence dans le monde de l'intelligence artificielle. Elle s'est distinguée comme une pointure d'une sous-branche de l'IA, l'apprentissage par renforcement, dès sa thèse. La professeure résume simplement ses travaux : "je construis des modèles mathématiques pour encadrer la prise de décision des algorithmes et des robots". La qualité de ses découvertes lui ont permis d'accéder à une chaire de professeur à l'Université de McGill, à la fin de ses études, en 2004. Cette université, située en plein centre de Montréal, fait partie de l'écosystème plus large du Mila [l'institut québecois d'intelligence artificielle, ndlr], un des plus grands centres de recherche publique du monde en IA.
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La carrière de Joëlle Pineau a pris un tournant en 2016. Tout en conservant son poste à l'université, elle a pris la direction du Facebook AI Research (Fair) de Montréal, à son ouverture. Il en existe trois autres à New York, Menlo Park (Californie) et à Paris. Ces centres de recherche de pointe du groupe américain regroupent des chercheurs parmi les meilleurs mondiaux. Avec une particularité : ils publient en accès libre l'ensemble de leur recherche et de leur code, plus ou moins alignés avec les autres divisions de recherche du groupe.
Alors que le gouvernement français veut trouver des moyens de garder les meilleurs chercheurs hexagonaux, le Canada a quant à lui déjà trouvé des solutions. Joëlle Pineau en est un exemple, mais elle n'est pas seule : Geoffrey Hinton, un des pères de l'apprentissage profond, partage son temps entre l'Université de Toronto et Google ; Richard Sutton, une figure de l'apprentissage par renforcement, travaille à la fois pour l'Université de l'Alberta et Deepmind. À l'inverse, le directeur de Fair Paris, le français Antoine Bordes, exerce uniquement chez Facebook... Pour mieux comprendre cette spécificité canadienne, Joëlle Pineau nous a livré sa vision, lors d'un passage à l'ambassade du Canada la semaine dernière.
LA TRIBUNE - Le Canada est un des berceaux de l'apprentissage profond et par renforcement. Comment est-ce que le pays s'est installé en pointe sur la recherche en intelligence artificielle ?
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JOËLLE PINEAU - L'élément le plus remarquable de notre développement a sûrement été l'investissement sur la recherche fondamentale, déjà important dans les années 80. Nous avons plusieurs organismes de financement, comme le Cifar, qui ont permis aux chercheurs universitaires d'avoir des programmes de recherche ambitieux, sur de très longs horizons. Pourtant, ces programmes n'étaient pas toujours au goût du jour, et pas forcément portés sur les idées les plus populaires... Mais nous avons eu la possibilité de financer une foison d'idées diverses. Encore plus que la taille des montants investis, c'est cette liberté dans les sujets de recherche qui a joué un grand rôle pour faire la différence.
Nous en avons récolté les fruits en intelligence artificielle, dans la recherche en deep learning [apprentissage profond, ndlr], qui était très peu populaire à l'époque. Ailleurs, le financement s'est tari, mais au Canada, il y a eu les moyens de maintenir les activités de recherche dans ce domaine-là. Même chose pour l'apprentissage par renforcement. En conséquence, beaucoup de chercheurs sont venus s'installer au Canada parce qu'il y avait des possibilités de financement qui n'existaient pas aux États-Unis.
Comment le milieu canadien de l'intelligence artificielle a-t-il évolué entre votre retour au Canada en 2004 et aujourd'hui ?
Mes collaborateurs les plus proches, comme Yoshua Bengio [un des pères de l'apprentissage profond, chercheur à l'Université de Montréal, ndlr] et Doina Precup [chercheuse à McGill et Deepmind], étaient déjà établis à l'époque, et l'écosystème académique était en place. En revanche, nous opérions à beaucoup plus petite échelle. Il y avait moins d'intérêt pour l'IA. Nous étions un domaine parmi plusieurs autres domaines de recherche en informatique.
Lorsque je voulais lancer un projet de collaboration entre mon laboratoire et une équipe pour des applications en médecine, il fallait d'abord convaincre. Les chercheurs étaient sceptiques sur la possibilité d'utiliser l'IA dans d'autres domaines, ça leur paraissait ésotérique. Maintenant que l'horloge a tourné, nous sommes énormément sollicités par d'autres groupes de chercheurs pour des collaborations. Le niveau d'intérêt pour nos projets a grimpé en flèche.
En 2017, le gouvernement canadien a lancé la stratégie pancanadienne sur l'intelligence artificielle, avec d'importants investissements publics et privés à la clé. Plusieurs grands groupes - Facebook, Microsoft, Google en tête - en ont profité pour ouvrir des centres de recherche au Canada. Qu'est-ce que cette proximité nouvelle avec les industriels a changé ?
Dans les conférences internationales, ça faisait déjà une dizaine d'années que nous voyions les laboratoires de recherche de Google, Facebook, Microsoft et d'autres. Donc nous connaissions les chercheurs, mais ils n'étaient pas à Montréal. C'est seulement depuis 2016 qu'il y a une explosion des laboratoires industriels. Et ça change la donne ! Tout d'un coup, un plus grand nombre de nos chercheurs expérimentés restent à Montréal. Pendant des années, j'ai vu mes étudiants quitter la ville, à très peu d'exceptions près, juste après la fin de leur maîtrise ou de leur doctorats. Il y en a peut-être trois sur une trentaine qui sont restés !
Désormais, la plupart s'installent ici pour continuer leur carrière de recherche. Nous commençons même à voir un retour des étudiants diplômés de McGill il y a cinq ou dix ans et qui ont débuté leurs carrières aux États-Unis.
En 2016, alors que vous aviez fait toute votre carrière dans le milieux académique, Facebook vous a proposé votre poste actuel. Comment avez-vous appréhendé ce passage dans le milieu industriel ?
Ce n'était pas du tout prévu dans mon plan de carrière. Quand je suis revenue au Canada, il y avait peu de laboratoires industriels. Je me suis dirigée naturellement vers une trajectoire de chercheur académique. La proposition de Facebook m'a permis de voir quels avantages je pouvais avoir, notamment au niveau des ordinateurs et des ressources de calcul. C'était aussi la possibilité de travailler avec plus de collègues expérimentés et sur de nouveaux projets.
Quelles passerelles existent entre vos deux casquettes de directrice ?
Pour mettre ce double statut en place, il faut une certaine flexibilité de la part de l'entreprise. Assez tôt, nous avons eu une discussion, avec les avocats des deux partis, au sujet de la propriété intellectuelle et des conditions de collaboration. Du côté de McGill par exemple, nous avons mis en place un processus pour documenter les collaborations avec les chercheurs extérieurs, de Facebook notamment.
Des deux côtés, il y a une volonté de collaborer dans un modèle de science ouverte, donc cela évite les conflits. Facebook offre aussi un financement à l'université, entre autres pour l'achat d'ordinateurs de calculs et pour des projets de collaboration.
Nous pouvons dire qu'il y a vraiment une collaboration main dans la main entre McGill et Fair...
Ce n'est pas tout à fait le Far West ! Il y a un cadre, même s'il permet beaucoup de collaboration. Les étudiants et universitaires ne sont pas employés de Facebook, ils n'ont pas accès aux données des usagers de la plateforme, et pas forcément accès aux ordinateurs. La gestion des collaborations, avec beaucoup de libertés dans les idées scientifiques, me parait saine.
En France, la question du salaire des chercheurs publics est souvent abordée. La rapport Villani suggérait de le doubler, pour endiguer la fuite des cerveaux vers les géants de la tech qui peuvent décupler les salaires. Dans votre cas, quel est l'écart de salaire entre ce que vous offre le public et le privé ?
La marge est significative, mais les postes de professeurs sont bien plus payés au Canada qu'en France. Avec son salaire, un chercheur peut vivre à Montréal sans difficulté. Malgré tout, le gouvernement canadien a été sensible à cet écart. Il a lancé un programme de chaire de recherche, qui vient avec une bonification entre 50.000 et 100.000 dollars par année. Seuls les professeurs qui restent complètement dans le milieu universitaire sont éligibles à la bonification salariale. Ces dernières années, nous discutons régulièrement avec le gouvernement pour savoir comment garder les professeurs dans le milieu académique... et surtout, comment en recruter de nouveaux, car il nous faut pallier au très grand nombre d'étudiants qui veulent venir.
Les Gafam se positionnent à la pointe de la recherche fondamentale. Facebook a Fair, Microsoft a investi dans OpenAI, Google à racheté DeepMind, entre autres exemples. Pensez-vous que cette omniprésence des big tech est dangereuse d'un point de vue éthique ?
C'est un modèle très américain des choses. Le gouvernement finance peu et laisse beaucoup d'espace au privé pour financer des projets. Ce modèle domine présentement, et nous en voyons les vagues au Canada ou en France. Est-ce que c'est la meilleure vision ? Pour la recherche, je ne sais pas. C'est établi de cette façon depuis longtemps et nous continuons tout de même à avoir des avancées très importantes dans les universités. Et nous observons que ces entreprises-là sont complètement dépendantes des universités pour former la prochaine génération de chercheurs et d'ingénieurs.
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Ensuite, ce ne sont pas les mêmes questions de recherches qui sont traitées dans le milieu académique et industriel. Dans mon cas, certaines recherches sont plus faciles à faire côté Facebook qu'à l'université car il y a plus de moyens matériels et humains. Du coup, du côté de McGill, j'ai des questions plus théoriques et mathématiques, toutes aussi importantes.
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