La carrière du Dr Amir-Massoud Farahmand en apprentissage par renforcement l'a amené à collaborer avec certains des plus grands chercheurs mondiaux du domaine, notamment à Edmonton et à Montréal. Après avoir fait deux postdoctorats et travaillé comme chercheur aux États-Unis, il a choisi de s'établir à Toronto et de devenir le nouveau membre du corps professoral de l'Institut Vector.
« Je savais que je voulais retourner au Canada », a dit Amir-Massoud. « En comparant les différentes options, j'ai constaté que Vector venait d'être lancé et semblait très prometteur. On s'efforce d'en faire un endroit idéal pour former les talents et mener des recherches. De plus, le soutien des commanditaires industriels est important. Amir-Massoud avait aussi rencontré des chercheurs de Vector, notamment David Duvenaud, Richard Zemel et Geoffrey Hinton, lors de conférences. Il a ajouté : « La possibilité de collaborer avec eux a été un facteur déterminant dans ma décision de venir à Toronto. »
Recherche de pointe sur l'apprentissage par renforcement au Canada
Au début de ses études, Amir-Massoud croyait devenir neurochirurgien. Curieux de comprendre le fonctionnement de la pensée humaine, il appréciait aussi la physique et l'informatique. Lors de sa maîtrise à l'Université de Téhéran, il a découvert le concept d'apprentissage par renforcement, qui a piqué son intérêt et l'a mené à poursuivre ses recherches au Canada.
Amir-Massoud avait entendu parler de Toronto et de Montréal comme des pôles d'excellence en intelligence artificielle, mais c'est l'équipe de chercheurs en apprentissage par renforcement de l'Université de l'Alberta qui l'a attiré à Edmonton. C'est là qu'il a obtenu son doctorat, sous la direction de Csaba Szepesvari, et qu'il a reçu le prix de la meilleure thèse de doctorat du département d'informatique de l'Université de l'Alberta.
En 2011, Amir-Massoud s'est retrouvé à Montréal pour son postdoctorat dans un laboratoire de l'Université McGill dirigé par Doina Precup et Joëlle Pineau. Se remémorant cette expérience, il a dit :
« À l'époque, les perspectives d'emploi étaient rares au Canada. Depuis, l'industrie de l'IA a connu une croissance fulgurante grâce à l'ouverture de nouveaux laboratoires d'entreprises et aux investissements gouvernementaux. J'espère que le lancement de l'Institut Vector et le développement de l'écosystème qui l'entoure aideront à retenir les talents déjà formés au Canada. »
Recherche fondamentale et appliquée
Les recherches d'Amir-Massoud portent sur l'apprentissage machine et l'apprentissage par renforcement. Il s'intéresse particulièrement à la compréhension des principes nécessaires à la conception d'agents d'apprentissage par renforcement capables de résoudre des problèmes industriels complexes. Ces agents, comme des robots ou des logiciels web, peuvent adapter leur comportement en fonction des récompenses ou des sanctions qu'ils reçoivent. Par exemple, l'un des projets de recherche d'Amir-Massoud aux Laboratoires de recherche de Mitsubishi Electric (MERL) à Boston a utilisé ces agents pour optimiser les systèmes de climatisation. Dans un autre projet, il a eu recours à l'apprentissage par renforcement pour apprendre à un agent à choisir le moment opportun pour basculer entre l'alimentation par batterie et l'alimentation en carburant d'un véhicule hybride électrique, afin de minimiser les coûts d'exploitation.
De retour au Canada après son séjour à Boston, Amir-Massoud se réjouit de poursuivre ses recherches fondamentales et appliquées à l'Institut Vector. « Ici, chez Vector, les applications sont plus flexibles. Mes recherches peuvent être plus ou moins fondamentales. J'ai aussi la possibilité de créer mon propre groupe d'étudiants pour accélérer le développement de la recherche. »
« Je veux travailler sur des applications qui simplifieront la vie des gens », a déclaré Amir-Massoud. Il a toutefois ajouté : « De nombreuses questions théoriques restent à résoudre avant de pouvoir régler facilement un large éventail de problèmes concrets. » Il a souligné l'importance pour les chercheurs d'être conscients des implications de leurs travaux et de la manière dont le public s'adaptera, ou non, aux nouvelles technologies.
Collaborer et partager les connaissances
En quelques semaines seulement chez Vector, Amir-Massoud s'est immédiatement mis au travail. Cette année, il est membre du comité organisateur de l' école d'été sur l'apprentissage par renforcement de l'Institut canadien de recherches avancées (ICRA), qui se tiendra à l'Institut Vector en août.
« De nombreuses universités n'offrent pas de cours d'apprentissage par renforcement ou d'apprentissage profond ; cette école d'été est donc une occasion unique d'apprendre beaucoup en peu de temps. Nous nous efforçons de réunir de nombreux chercheurs de renom – parmi les meilleurs au monde – et de proposer un large éventail de sujets. Si j'étais étudiant, j'y participerais sans hésiter. »
Le directeur de la recherche de Vector, le Dr Richard Zemel, est responsable du recrutement pour l'Institut Vector. Le Dr Zemel a déclaré : « Amir-Massoud est un chercheur exceptionnel et nous sommes ravis qu'il ait choisi de se joindre à l'équipe de Vector. Son expertise en apprentissage par renforcement enrichira la diversité des compétences au sein du corps professoral de Vector. Outre les réalisations d'Amir-Massoud en matière de recherche, le Dr Zemel a ajouté :
« Son intérêt pour la collaboration avec d'autres chercheurs et le travail avec les étudiants contribuera à faire de Vector un pôle dynamique et actif de recherche en IA de calibre mondial. »
