Apprentissage automatique et raisonnement causal - Au delà des corrélations

Abstract

La recherche en apprentissage automatique a rendu possibles d’époustouflantes avancées en intelligence artificielle. Un avenir où un agent intelligent nous assiste dans nos tâches quotidiennes, tant personnelles que professionnelles, semble bien en vue. Toutefois, pour y arriver, il est nécessaire que ces agents fassent preuve de raisonnement causal, c’est-à-dire qu’ils arrivent à entrevoir l’effet d’une série d’actions. Ce type de raisonnement est l’objet de nombreux travaux à l’intersection de l’apprentissage automatique et de l’inférence causale. Dans cette présentation, je présenterai un survol de la recherche dans ces domaines, ainsi que des problèmes ouverts auxquels la communauté scientifique est confrontée.

Alexandre Drouin

Senior Staff Research Scientist

My research interests include machine learning, causal inference, and computational biology.