Samy Bengio
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Apple (depuis ) Google (- Institut de recherche Idiap (- |
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Samy Bengio est un informaticien québécois, directeur principal de la recherche sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique chez Apple[1], et ancien scientifique de longue date chez Google[2], connu pour avoir dirigé un grand groupe de chercheurs travaillant sur l'apprentissage automatique, incluant les attaques contre les algorithmes d'apprentissage automatique (en).
Samy Bengio a quitté Google peu après que l'entreprise ait licencié son supérieur, Timnit Gebru, sans l'en avertir au préalable[3],[4]. À l'époque, Bengio a déclaré qu'il avait été abasourdi par ce qui était arrivé à Gebru[5].
En 2002, alors chercheur à l'institut de recherche Idiap, il fait partie des trois auteurs qui ont développé Torch (en)[6], l'ancêtre de PyTorch[7], l'un des deux plus grands frameworks d'apprentissage machine actuels[8].
Formation
[modifier | modifier le code]Samy Bengio a obtenu son doctorat en informatique en 1993 de l'Université de Montréal avec une thèse intitulée Optimization of a Parametric Learning Rule for Neural Networks. Auparavant, il avait obtenu de la même université un bacalauréat en informatique en 1986 et une maîtrise en informatique en 1989 avec une thèse sur l'intégration des systèmes de tutorat traditionnels et intelligents.
Contributions scientifiques
[modifier | modifier le code]Selon le Digital Bibliography & Library Project, Samy Bengio est l'auteur d'environ 250 articles scientifiques sur les réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les statistiques, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel[9].
Les plus cités[10] comprennent certains des premiers travaux qui ont déclenché la révolution de l'apprentissage profond dans les années 2010 en montrant comment explorer les nombreuses représentations apprises obtenues grâce à l'apprentissage profond[11], l'une des premières approches d'apprentissage profond pour le sous-titrage des images[12], les efforts visant à comprendre pourquoi l'apprentissage profond fonctionne[13], ce qui a conduit à de nombreux travaux ultérieurs[14].
Il a également travaillé sur la première preuve que des exemples adverses (en) peuvent exister dans le monde réel, c'est-à-dire qu'il est possible de modifier un objet physique de telle sorte qu'un système d'apprentissage automatique soit trompé[15] et sur l'un des premiers travaux sur la reconnaissance à partir de zéro, c'est-à-dire la reconnaissance de classes qui n'ont jamais été vues pendant l'entraînement[16].
Références
[modifier | modifier le code]- (en) « Apple hires ex-Google AI scientist who resigned after colleagues' firings », sur Reuters, (consulté le )
- (en) « Another prominent Google scientist is leaving the company amid fallout from fired AI researcher », sur CNBC, (consulté le )
- (en) Jeffrey Dastin, Paresh Dave, « Google staff demand exec step aside after ethicist's firing - document », Reuters, (lire en ligne, consulté le )
- (en) Zoe Schiffer, « Google AI manager resigns following controversial firings of two top researchers », sur The Verge, (consulté le )
- (en) « Samy Bengio », sur www.facebook.com (consulté le )
- Ronan Collobert, Samy Bengio et Johnny Marithoz, Torch: A Modular Machine Learning Software Library, (CiteSeerx 10.1.1.8.9850)
- (en) Serdar Yegulalp, « Facebook brings GPU-powered machine learning to Python », sur InfoWorld, (consulté le )
- (en) « The State of Machine Learning Frameworks in 2019 », sur The Gradient, (consulté le )
- (en) « dblp: Samy Bengio », sur dblp.org (consulté le )
- « Samy Bengio », sur scholar.google.com (consulté le )
- Dumitru Erhan, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Pierre-Antoine Manzagol, Pascal Vincent et Samy Bengio, « Why Does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? », The Journal of Machine Learning Research, vol. 11, , p. 625–660 (ISSN 1532-4435, lire en ligne)
- Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio et Dumitru Erhan, 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, , 3156–3164 p. (ISBN 978-1-4673-6964-0, DOI 10.1109/cvpr.2015.7298935, arXiv 1411.4555, S2CID 1169492), « Show and tell: A neural image caption generator »
- Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht et Oriol Vinyals, « Understanding deep learning (still) requires rethinking generalization », Communications of the ACM, vol. 64, no 3, , p. 107–115 (ISSN 0001-0782, DOI 10.1145/3446776 , S2CID 231991101)
- « Google Scholar », sur scholar.google.com (consulté le )
- Alexey Kurakin, Ian J. Goodfellow et Samy Bengio, Adversarial Examples in the Physical World, Boca Raton, FL, Chapman and Hall/CRC, , 99–112 p. (ISBN 978-1-351-25138-9, DOI 10.1201/9781351251389-8, arXiv 1607.02533, S2CID 1257772, lire en ligne)
- Andrea Frome, Greg S. Corrado, Jonathon Shlens, Samy Bengio, Jeffrey Dean, Marc'Aurelio Ranzato et Tomas Mikolov, « DeViSE: a deep visual-semantic embedding model », Curran Associates Inc., Lake Tahoe, Nevada, , p. 2121–2129 (lire en ligne)