Le prix Turing ou ACM Turing Award 2018 a été décerné conjointement à Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et Yann LeCun. Ces trois personnages forment le trio que plusieurs appellent les pères de la révolution de l’apprentissage profond. Ils ont été récompensés par le prix pour leurs travaux menés depuis les années 1980 et ayant permis de faire évoluer les concepts d’apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Ces deux concepts sont à l’origine du visage de l’intelligence artificielle telle qu’on la connaît aujourd’hui. Le prix est décerné chaque année par l’ACM, une association internationale à but non lucratif fondée en 1947, la première à être vouée à l’informatique. Tel que défini par l’ACM, le prix ACM Turing a été ainsi nommé en hommage à Alan Turing, un mathématicien britannique qui a articulé les fondements mathématiques et les limites de l’informatique. Depuis sa création en 1966, le prix Turing récompense les informaticiens et les ingénieurs qui ont créé les systèmes et les fondements théoriques sous-jacents qui ont propulsé l’industrie des technologies de l’information. L’Anglais Tim Berners-Lee a reçu ce prix en 2016 comme récompense à l'invention du World Wide Web, du premier navigateur Web et des protocoles et algorithmes permettant le passage à l'échelle du Web. Une année plus tard, en 2017, les lauréats du prix Turing étaient les Américains David Patterson et John Hennessy pour avoir été les pionniers d'une approche systématique et quantitative de la conception et de l'évaluation d'architectures informatiques ayant un impact durable sur l'industrie des microprocesseurs.
Pour 2018, la récompense revient au trio composé du Français Yann LeCun et les Canadiens Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton. Ils ont été mis à l’honneur pour leurs travaux et les percées conceptuelles et techniques qui font des réseaux neuronaux profonds une composante essentielle de l'informatique. « Les réseaux neuronaux profonds sont à l'origine de certaines des plus grandes avancées de l'informatique moderne, contribuant à faire avancer de manière substantielle les problèmes de longue date en matière de vision par ordinateur, de reconnaissance de la parole et de compréhension du langage naturel. Au cœur de ces progrès, il y a les techniques fondamentales développées il y a plus de 30 ans par les lauréats du prix Turing Award. En améliorant considérablement la capacité des ordinateurs à comprendre le monde, les réseaux de neurones profonds changent non seulement le domaine de l'informatique, mais presque tous les domaines de la science et de l'activité humaine », a déclaré Jeff Dean de Google.
Yoshua Bengio est professeur à l'Université de Montréal et directeur scientifique à Mila, l'Institut de l'intelligence artificielle du Québec. Il est lauréat du prix Turing notamment grâce à ses travaux pour combiner des réseaux de neurones à des modèles probabilistes de séquences, ses idées sur les GANs (réseaux antagonistes génératifs), etc. L’ACM a précisé que les idées de Bengio ont eu un impact considérable et durable sur les tâches de traitement du langage naturel, notamment la traduction, les réponses aux questions et les réponses aux questions visuelles. De son côté, Geoffrey Hinton est vice-président et ingénieur chez Google. Il est également conseiller scientifique en chef du Vector Institute et professeur émérite de l'université de Toronto.
Il a démontré que l'algorithme de rétropropagation (Backpropagation) permettait aux réseaux de neurones de découvrir leurs propres représentations internes de données, ce qui permettait l'utilisation de neurones de filets pour résoudre des problèmes que l’on pensait auparavant hors de leur portée. L'algorithme de rétropropagation est la norme dans la plupart des réseaux de neurones aujourd'hui. L’ACM lui cite également d’autres travaux comme les Machines Boltzmann et les améliorations qu’il a apportées aux réseaux de neurones convolutifs. Quant au Français Yann LeCun, il est professeur à l'Université de New York, vice-président et scientifique en chef de l'IA au sein de Facebook. Selon l’ACM, LeCun a mis au point les réseaux de neurones convolutifs, un principe fondamental sur le terrain, qui, entre autres avantages, ont été essentiels pour rendre l'apprentissage profond plus efficace.
Il a proposé une première version de l’algorithme de rétropropagation et en a dérivé la logique en s’appuyant sur des principes variationnels. Son travail, pour accélérer les algorithmes de rétropropagation, comprenait la description de deux méthodes simples pour accélérer le temps d’apprentissage. On le cite également pour avoir développé une vision plus élargie des réseaux de neurones en tant que modèle informatique pour un large éventail de tâches en introduisant dans les premiers travaux un certain nombre de concepts maintenant fondamentaux dans l'IA. ACM précise qu’il présentera le prix ACM Turing Award lors de son banquet annuel qui se tiendra le 15 juin à San Francisco, en Californie.
Source : ACM
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