Mener un mouvement visant à renforcer l’apprentissage automatique en Afrique

'Mener un mouvement pour renforcer l'apprentissage automatique en Afrique.'

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Avishkar Bhoopchand, ingénieur de recherche dans l’équipe Game Theory and Multi-agent, partage son parcours jusqu’à DeepMind et comment il travaille pour promouvoir l’apprentissage profond en Afrique.

Découvrez-en plus sur Deep Learning Indaba 2022, le rassemblement annuel de la communauté africaine de l’IA, qui aura lieu en Tunisie en août.

À quoi ressemble une journée typique de travail ?

En tant qu’ingénieur de recherche et responsable technique, aucune journée n’est pareille. Je commence généralement ma journée en écoutant un podcast ou un livre audio pendant mon trajet jusqu’au bureau. Après le petit-déjeuner, je me concentre sur les e-mails et l’administration avant de passer à ma première réunion. Celles-ci peuvent varier des entretiens individuels avec les membres de l’équipe et les mises à jour de projet aux groupes de travail sur la diversité, l’équité et l’inclusion (DEI).

• Conception de mécanisme centrée sur l’humain avec une IA démocratique
• Apprentissage de la physique intuitive dans un modèle d’apprentissage profond inspiré de la psychologie du développement
• Travailler en collaboration avec YouTube

J’essaie de m’octroyer du temps pour ma liste de tâches l’après-midi. Ces tâches peuvent inclure la préparation d’une présentation, la lecture d’articles de recherche, l’écriture ou la révision de code, la conception et l’exécution d’expériences, ou l’analyse des résultats.

Lorsque je travaille à domicile, mon chien Finn me tient occupé ! Lui apprendre est un peu comme l’apprentissage par renforcement (RL) – comme nous entraînons des agents artificiels au travail. Ainsi, une grande partie de mon temps est consacrée à la réflexion sur l’apprentissage profond ou l’apprentissage automatique d’une manière ou d’une autre.

Comment vous êtes-vous intéressé à l’IA ?

Lors d’un cours sur les agents intelligents à l’Université du Cap, mon professeur a présenté un robot à six pattes qui avait appris à marcher à partir de zéro grâce à l’apprentissage par renforcement. À partir de ce moment-là, je n’ai pas pu m’empêcher de penser à la possibilité d’utiliser les mécanismes humains et animaux pour construire des systèmes capables d’apprendre.

À l’époque, l’application et la recherche en apprentissage automatique n’étaient pas vraiment une option de carrière viable en Afrique du Sud. Comme beaucoup de mes camarades étudiants, j’ai fini par travailler dans l’industrie financière en tant qu’ingénieur logiciel. J’ai beaucoup appris, surtout en matière de conception de systèmes robustes à grande échelle répondant aux exigences des utilisateurs. Mais au bout de six ans, je voulais quelque chose de plus.

À cette époque, l’apprentissage profond a commencé à décoller. J’ai d’abord suivi des cours en ligne comme les conférences sur l’apprentissage automatique d’Andrew Ng sur Coursera. Peu de temps après, j’ai eu la chance d’obtenir une bourse pour l’University College London, où j’ai obtenu mon master en statistiques computationnelles et apprentissage automatique.

Quel est votre rôle dans le Deep Learning Indaba ?

En plus de DeepMind, je suis également un organisateur fier et membre du comité directeur du Deep Learning Indaba, un mouvement visant à renforcer l’apprentissage automatique et l’IA en Afrique. Il a commencé en 2017 en tant qu’école d’été en Afrique du Sud. Nous nous attendions à ce qu’une trentaine d’étudiants se réunissent pour apprendre l’apprentissage automatique – mais à notre grande surprise, nous avons reçu plus de 700 candidatures ! C’était incroyable à voir, et cela a clairement montré le besoin de connexion entre les chercheurs et les praticiens en Afrique.

Depuis lors, l’organisation s’est développée en une célébration annuelle de l’IA africaine avec plus de 600 participants, et des événements IndabaX locaux sont organisés dans près de 30 pays africains. Nous avons également des subventions de recherche, des prix de thèse et des programmes complémentaires, notamment un programme de mentorat – que j’ai lancé pendant la pandémie pour maintenir l’engagement de la communauté.

En 2017, il n’y avait aucune publication avec un auteur africain, travaillant dans une institution africaine, présentée à NeurIPS, la principale conférence sur l’apprentissage automatique. Les chercheurs en IA sur le continent africain travaillaient en silos – certains avaient même des collègues travaillant sur le même sujet dans une autre institution à quelques pas et ne le savaient pas. Grâce à l’Indaba, nous avons construit une communauté florissante sur le continent et nos anciens ont réussi à créer de nouvelles collaborations, à publier des articles à NeurIPS et dans toutes les grandes conférences.

De nombreux membres ont trouvé des emplois dans les grandes entreprises technologiques, créé de nouvelles startups sur le continent et lancé d’autres projets d’IA de base incroyables en Afrique. Bien que l’organisation de l’Indaba soit un travail difficile, cela en vaut la peine de voir les réalisations et la croissance de la communauté. Je repars toujours de notre événement annuel plein d’inspiration et prêt à affronter l’avenir.

Qu’est-ce qui vous a amené chez DeepMind ?

DeepMind était l’entreprise de mes rêves pour laquelle travailler, mais je ne pensais pas avoir une chance. De temps en temps, j’ai eu du mal avec le syndrome de l’imposteur – quand on est entouré de personnes intelligentes et compétentes, il est facile de se comparer sur un seul axe et de se sentir comme un imposteur. Heureusement, ma merveilleuse épouse m’a dit que je n’avais rien à perdre en postulant, alors j’ai envoyé mon CV et j’ai finalement reçu une offre pour un poste d’ingénieur de recherche !

Mon expérience précédente en génie logiciel m’a vraiment aidé à me préparer à ce poste, car je pouvais m’appuyer sur mes compétences en ingénierie pour le travail quotidien tout en développant mes compétences en recherche. Ne pas obtenir le poste de rêve tout de suite ne signifie pas que la porte est fermée à cette carrière pour toujours.

De quels projets êtes-vous le plus fier ?

Récemment, j’ai travaillé sur un projet visant à donner aux agents artificiels la capacité de transmission culturelle en temps réel. La transmission culturelle est une compétence sociale que les humains et certains animaux possèdent, ce qui nous permet d’apprendre des informations en observant les autres. C’est la base de l’évolution culturelle cumulative et du processus responsable de l’expansion de nos compétences, outils et connaissances sur plusieurs générations.

Dans ce projet, nous avons entraîné des agents artificiels dans un environnement simulé en 3D pour observer un expert effectuer une nouvelle tâche, puis reproduire ce schéma et s’en souvenir. Maintenant que nous avons montré que la transmission culturelle est possible chez les agents artificiels, il est peut-être possible d’utiliser l’évolution culturelle pour aider à générer une intelligence générale artificielle (AGI).

C’était la première fois que je travaillais sur du RL à grande échelle. Ce travail combine l’apprentissage automatique et les sciences sociales, et j’ai beaucoup appris du côté de la recherche. Parfois, les progrès vers notre objectif étaient lents, mais nous y sommes arrivés à la fin ! Mais en réalité, je suis le plus fier de la culture incroyablement inclusive que nous avions en tant qu’équipe de projet. Même lorsque les choses étaient difficiles, je savais que je pouvais compter sur mes collègues pour me soutenir.

Faites-vous partie de groupes de pairs chez DeepMind ?

Je suis très impliqué dans un certain nombre d’initiatives de diversité, d’équité et d’inclusion (DEI). Je suis convaincu que la DEI sur le lieu de travail conduit à de meilleurs résultats, et pour construire une IA pour tous, nous devons avoir une représentation d’un ensemble diversifié de voix.

Je suis facilitateur d’un atelier interne sur le concept d’alliance, qui consiste à utiliser sa position de privilège et de pouvoir pour remettre en question le statu quo en soutien aux personnes des groupes marginalisés. Je participe à divers groupes de travail qui visent à améliorer l’inclusion communautaire parmi les ingénieurs de recherche et la diversité dans le recrutement. Je suis également mentor dans le programme de bourses DeepMind, qui a des partenariats en Afrique et dans d’autres parties du monde.

Quel impact espérez-vous que le travail de DeepMind puisse avoir ?

Je suis particulièrement enthousiaste à l’idée que l’IA puisse avoir un impact positif sur la médecine, notamment pour mieux comprendre et traiter les maladies. Par exemple, les troubles de santé mentale tels que la dépression touchent des centaines de millions de personnes dans le monde, mais nous semblons avoir une compréhension limitée des mécanismes causaux qui s’y rapportent, et donc des options de traitement limitées. J’espère qu’à l’avenir, pas trop lointain, les systèmes d’IA générale pourront travailler en collaboration avec des experts humains pour percer les secrets de notre esprit et nous aider à comprendre et à guérir ces maladies.

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