
Alimenter l'innovation en IA par des percées scientifiques : Le leadership de Vector en matière de recherche
La communauté de recherche renommée de Vector fait progresser les percées dans le domaine de l'IA. Au cours de l'année écoulée, les chercheurs de Vector ont mené de nombreux projets allant de la découverte de nouvelles techniques permettant de réduire la charge de calcul sans compromettre la précision à l'exploration de solutions aux inégalités en matière de soins de santé. Chaque projet contribue au potentiel de l'IA à favoriser la croissance économique et à améliorer les conditions de vie en Ontario et au Canada en général.
Les chiffres : Présentation des découvertes qui révèlent le potentiel de l'IA
962
les chercheurs de la communauté Vector
369+
des articles de recherche présentés lors de conférences internationales et dans des revues de premier plan, notamment :
98 communications à NeurIPS 2024
Plus de 50 articles à ICML 2024, dont quatre récompensés par le prix "ICML Best Paper".
30+
articles de recherche produits par l'équipe d'ingénierie de l'IA de Vector, dont plus de la moitié ont été publiés ou acceptés lors de conférences sur l'IA.
329+
entretiens de recherche
55+
Événements de recherche organisés par Vector
Reconnaissance mondiale des avancées en matière d'IA
Découvrez les récompenses et les réalisations des chercheurs de Vector en 2024-25
Célébration d'un héritage commun d'innovation en matière d'IA
Trois des cofondateurs de Vector et des chercheurs affiliés ont reçu des distinctions prestigieuses cette année, en reconnaissance de leur influence profonde sur l'évolution de l'IA et de leur capacité à inspirer la prochaine génération d'innovateurs.

Geoffrey Hinton reçoit le prix Nobel de physique
Geoffrey Hinton, cofondateur et conseiller scientifique en chef de Vector, s'est vu décerner le prix Nobel de physique 2024, ce qui témoigne de l'importance mondiale et de l'impact transformateur de son travail.
Cofondateur de Vector et conseiller scientifique en chef, lauréat du prix Nobel
Sheila McIlraith reçoit le prix CAIAC pour l'ensemble de sa carrière
En reconnaissance de ses recherches distinguées dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la sécurité de l'IA et de son impact durable en tant que mentor de talents émergents, Sheila McIlraith, membre de la faculté Vector, a reçu le prix 2024 Lifetime Achievement Award de l'Association canadienne de l'intelligence artificielle (CAIAC).
Membre de la faculté Vector et titulaire de la chaire canadienne CIFAR sur l'IA, professeur au département d'informatique de l'université de Toronto, directeur associé et responsable de la recherche à l'institut Schwartz Reisman pour la technologie et la société.


Raquel Urtasun nommée membre de la Société royale du Canada
Raquel Urtasun, cofondatrice de Vector et membre de la faculté, a été nommée membre de la Société royale du Canada en 2024, en reconnaissance de ses contributions à la recherche sur l'IA, en particulier pour faire progresser les technologies de véhicules autonomes plus sûres, plus efficaces et plus durables.
Cofondateur de Vector, membre de la faculté et professeur titulaire au département d'informatique de l'université de Toronto.
Faire avancer les frontières de la connaissance en matière d'IA
Points forts de la recherche innovante menée par les membres de la faculté Vector en 2024-25 :
Xiaoxiao Li
Xiaoxiao Li a été nommée titulaire d 'une chaire de recherche du Canada en IA responsable pour ses travaux visant à développer des systèmes fiables et transparents qui apprennent à partir de données diverses et changeantes tout en protégeant l'intégrité, ce qui peut favoriser l'IA éthique et améliorer la prise de décision dans les applications du monde réel.
Xi He
Xi He a reçu le Golden Jubilee Research Excellence Award de l'Université de Waterloo pour ses recherches sur la confidentialité différentielle. Elle dirige la recherche sur l'apprentissage automatique en matière de sécurité, de confidentialité et d'équité, avec des applications pratiques où la confidentialité des données est à la fois cruciale et complexe.
Alán Aspuru-Guzik et Bo Wang
Alán Aspuru-Guzik et Bo Wang ont fait l'objet d'un article dans Nature pour leurs innovations à l'origine de deux des sept "technologies à surveiller en 2025" : Les laboratoires autodirigés d'Aspuru-Guzik, qui font progresser la science des matériaux, et les modèles de base de Wang pour la biologie, qui sont prometteurs pour la classification des cellules et la découverte de médicaments.
Vered Shwartz
Vered Shwartz collabore à une recherche financée par une subvention CIFAR AI Catalyst du Canada visant à améliorer la sensibilité culturelle des grands modèles de langage (LLM) en réduisant les préjugés centrés sur l'Occident. Dans un autre projet, elle fait progresser l'utilisation responsable des LLM dans le domaine juridique.
L'IA au service de la lutte contre le changement climatique

"Notre collaboration avec la plateforme Be Node met en relation l'incroyable communauté de recherche et l'expertise en ingénierie de Vector avec les groupes d'action climatique mondiaux afin de libérer le potentiel des solutions basées sur l'IA dans nos efforts collectifs pour lutter contre le changement climatique."
Sedef Akinli Kocak
Directeur du développement professionnel, Institut Vecteur, et responsable de l'impact et de la durabilité de l'Alliance mondiale de l'IA pour l'action climatique
Démocratiser les prévisions météorologiques grâce à l'IA
Afin de répondre à la fois à l'urgence des menaces climatiques et au coût environnemental de leur prévision, James Requeima, chercheur postdoctoral chez Vector, a co-développé Aardvark Weather, un modèle alimenté par l'IA qui fournit des prévisions 10 fois plus rapidement que les systèmes conventionnels tout en utilisant 1 000 fois moins de puissance de calcul.
Aardvark utilise l'apprentissage profond de bout en bout pour cartographier les données d'observation brutes, y compris les entrées des satellites, des navires et des stations, à des variables clés telles que les précipitations et la pression, générant ainsi des prévisions locales et mondiales en quelques minutes. Recherche publiée dans Nature montrent qu'Aardvark peut surpasser le système américain de prévisions globales sur plusieurs paramètres.
Le modèle open-source peut fonctionner sur un ordinateur de bureau, ce qui permet aux petites organisations et aux communautés isolées d'avoir accès à des prévisions précises et abordables, avec des applications pratiques allant de la prévision des incendies de forêt en Colombie-Britannique à la préparation aux situations d'urgence climatique dans les communautés isolées et autochtones.

"L'approche d'apprentissage de bout en bout d'Aardvark Weather représente un changement de paradigme dans les prévisions météorologiques qui pourrait démocratiser l'accès à des prévisions précises dans le monde entier. Cette avancée a des implications significatives non seulement pour la météorologie, mais aussi pour la résilience climatique dans les régions qui n'ont pas accès à une infrastructure de prévision sophistiquée."
James Requeima
Chercheur postdoctoral, Institut Vecteur
Attirer au Canada les meilleurs talents mondiaux en matière d'IA
Les possibilités de collaboration avec l'industrie et les organismes de santé, l'accès à des ressources informatiques de pointe et le programme de chaire d'IA CIFAR du Canada ne sont que quelques-unes des raisons pour lesquelles Vector attire des chercheurs de classe mondiale qui ouvrent de nouvelles possibilités dans le domaine de l'IA et contribuent à développer l'écosystème dynamique de l'IA de l'Ontario.

"La réputation de l'Institut Vector en tant que centre de recherche en IA de renommée mondiale, combinée à son infrastructure informatique et à sa communauté de collaboration, a fait du déménagement à Toronto une opportunité incroyable. La possibilité d'entrer en contact avec des chercheurs de premier plan tout en accédant à des ressources partagées a transformé à la fois mon travail et mes étudiants."
Colin Raffel
Membre de la faculté Vector et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR au Canada, directeur de recherche associé, ingénierie et infrastructure de l'IA, Institut Vector, et professeur adjoint au département d'informatique de l'Université de Toronto.
En chiffres : La communauté de recherche de classe mondiale de Vector
47
Membres du corps enseignant, dont 44 chaires CIFAR AI au Canada
140
Affiliés de la faculté
51
Boursiers postdoctoraux
649
chercheurs diplômés
75
étudiants de premier cycle
Rencontrer la communauté des chercheurs de Vector
La communauté Vector grandit pour façonner l'avenir de l'IA
La communauté des chercheurs de Vector a accueilli cette année quatre nouveaux membres du corps professoral et des chaires CIFAR d'IA au Canada :

Kelsey Allen
Membre de la faculté Vector, Chaire d'IA du Canada CIFAR, Professeur adjoint, Sciences informatiques, Université de Colombie Britannique

Evan Shelhamer
Membre de la faculté Vector, Chaire d'IA du Canada CIFAR, Professeur adjoint, Sciences informatiques, Université de Colombie Britannique

Freda Shi
Membre de la faculté Vector, Chaire d'IA du Canada CIFAR, Professeur adjoint, David R. Cheriton School of Computer Science, Université de Waterloo

Victor Zhong
Membre de la faculté Vector, Chaire d'IA du Canada CIFAR, Professeur adjoint, David R. Cheriton School of Computer Science, Université de Waterloo

Faire le lien entre les sciences cognitives et l'IA :
Kelsey Allen
Membre de la faculté Vector et titulaire de la chaire CIFAR d'IA au Canada, et professeur adjoint d'informatique à l'Université de la Colombie-Britannique
Dans le cadre d'une carrière qui couvre la physique, les sciences cognitives et l'apprentissage automatique, Kelsey Allen, membre de la faculté Vecteur, étudie les mécanismes qui sous-tendent l'apprentissage adaptatif, en mettant l'accent sur le raisonnement et les compétences en matière de résolution de problèmes. Grâce à une approche interdisciplinaire de sa recherche en IA, elle combine les sciences cognitives et l'apprentissage automatique pour construire des systèmes qui reflètent le raisonnement et l'apprentissage humains.
Encourager les talents de demain dans le domaine de l'IA :
Vector étend son réseau de programmes reconnus
Vector reconnaît 28 programmes de maîtrise en IA dans 13 universités ontariennes afin de façonner l'enseignement de l'IA et de développer les futurs talents. Cette année, Vector a ajouté deux nouveaux programmes à l'Université Carleton et à l'Université Wilfrid Laurier à sa communauté de programmes et d'écoles de maîtrise en IA reconnus qui permettent aux chercheurs diplômés d'acquérir des compétences en IA très recherchées.
Vector collabore également avec un large éventail d'institutions au Canada et à l'étranger, ce qui lui permet d'élargir son réseau de recherche.
Faire progresser la santé grâce à l'innovation en matière d'IA
Les chercheurs de Vector exploitent des données de santé protégées par la vie privée pour relever des défis tels que les pénuries de personnel et les temps d'attente des patients, et pour améliorer les résultats pour les patients. Les partenaires du secteur de la santé bénéficient de l'expertise en ingénierie de l'IA, des outils de mise en œuvre et de la réserve de talents de Vector, ainsi que de projets de collaboration visant à améliorer les systèmes de santé du Canada.
33
partenariats de recherche
5
de nouveaux accords de partage de données avec les hôpitaux et les collaborateurs de recherche de l'Ontario
Transformer les soins de transplantation hépatique grâce à l'apprentissage automatique

Les greffes de foie permettent de sauver la vie des personnes atteintes d'une maladie hépatique en phase terminale. Mais les méthodes conventionnelles de priorisation des patients sur les listes d'attente créent des inégalités, en particulier pour les femmes, les patients plus âgés et les personnes dont l'état de santé est complexe ou changeant.
Rahul G. Krishnan, membre du corps professoral de Vector, et Mamatha Bhat, membre affilié du corps professoral de Vector, ont mis au point des modèles d'apprentissage automatique qui permettent de prendre des décisions plus justes et plus efficaces en matière de transplantation et de soins post-procédure. Le projet, qui a d'abord été mené en collaboration avec des cliniciens du University Health Network, est maintenant élargi pour intégrer des données provenant de systèmes hospitaliers de tout le Canada.

Rahul G. Krishnan
Vector Faculty Member and Canada CIFAR AI Chair, Assistant Professor, Department of Computer Science, University of Toronto, and Assistant Professor, Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, University of Toronto

Mamatha Bhat
Vector Faculty Affiliate, et Associate Professor, Department of Medicine, Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, University Health Network (Cross-Appointment)
Améliorer la détection de la maladie d'Alzheimer grâce à des modèles de traitement du langage naturel

Frank Rudzicz, membre de la faculté Vector et titulaire de la Killam Memorial Chair de l'université Dalhousie, dirige des recherches qui utilisent des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour détecter la maladie d'Alzheimer par l'analyse de la parole. Dans une étude récente, l'approche novatrice de son équipe a permis d'atteindre une précision de détection de 92 % tout en réduisant les coûts et le caractère invasif.
Alors que le nombre de cas de démence devrait fortement augmenter dans le monde, cette avancée dans le domaine des diagnostics alimentés par l'IA présente un potentiel intéressant tant pour la pratique clinique que pour l'évolution des innovations dans le domaine de la PNL.

Frank Rudzicz
Vector Faculty Member and Canada CIFAR AI Chair, and Killam Memorial Chair and Associate Professor, Faculty of Computer Science, Dalhousie University
Révéler l'avenir de la chirurgie de précision grâce à la vision par ordinateur

Amin Madani, affilié à la faculté Vector et directeur de la Surgical AI Research Academy de l'University Health Network (UHN), développe une technologie alimentée par l'IA pour améliorer la précision et la sécurité des opérations chirurgicales en temps réel. La réussite d'une intervention chirurgicale repose sur les compétences et le jugement du chirurgien, qui doit prendre des décisions complexes sous pression et éviter les complications.
En collaboration avec Michael Brudno, membre de la faculté Vector, et une équipe multidisciplinaire d'ingénieurs et d'informaticiens, Madani et son équipe utilisent la vision par ordinateur pour former des algorithmes d'IA qui offrent un guidage en temps réel pendant la chirurgie. Madani qualifie la chirurgie assistée par l'IA de "changeur de jeu", citant les améliorations prometteuses de la technologie en matière de précision chirurgicale et de sécurité des patients.

Amin Madani
Vector Faculty Affiliate, et Assistant Professor, Department of Surgery, Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto

Michael Brudno
Membre de la faculté Vector et titulaire de la chaire CIFAR AI au Canada, professeur au département d'informatique de l'université de Toronto et scientifique en chef des données, University Health Network.
Alimenter la recherche sur l'IA dans le domaine de la santé : Le système de calcul de Vector, prêt pour l'avenir

Alors que Vector continue de stimuler la recherche sur l'IA dans le domaine de la santé, sa capacité informatique évolue en conséquence. L'équipe de calcul scientifique de Vector, dirigée par le directeur Rob Naccarato, a lancé le Vector Health Computing Environment (VHCE), un laboratoire numérique sécurisé pour travailler avec des données de santé dépersonnalisées sensibles. Le VHCE permet d'améliorer le stockage des données, l'accès aux outils et l'évolutivité de la recherche sur une base qui permet des mises à jour et une croissance futures. Distinct du principal cluster de calcul d'IA de Vector mais géré dans le même cadre robuste de gouvernance des données, le VHCE permet une recherche d'IA sécurisée et évolutive qui alimente les futures innovations en matière de soins de santé.
Favoriser de nouvelles capacités et connexions
Remarquable 2025
La conférence annuelle Remarkable de Vector rassemble les principaux chercheurs et industriels pour explorer le potentiel de l'IA. Cette année, l'événement phare a accueilli plus de 2 000 participants venus de plus de 40 pays pour participer à des discussions dynamiques, à des discours d'ouverture et à des sessions techniques au cours desquelles ils ont pu acquérir de nouvelles connaissances sur des sujets à l'intersection de la recherche et de l'application. Laura Gilbert, responsable de l'IA au Government Ellison Institute of Technology d'Oxford, et Ruslan Salakhutdinov, professeur à l'UPMC de l'université Carnegie Mellon, ainsi que des dirigeants des partenaires de Vector dans les domaines de la santé et de l'industrie, ont été les invités d'honneur de cet événement.






Université d'été du CIFAR sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement
Plus de 200 étudiants diplômés, postdoctorants et professionnels se sont réunis à Vector en juillet 2024 pour l'école d'été Deep Learning + Reinforcement Learning (DLRLSS) du CIFAR. Au cours de ce programme intensif de 10 jours, les participants ont appris auprès d'experts de renommée mondiale tout en établissant de nouveaux liens dans l'écosystème de l'IA. Les partenaires de Vector, notamment RBC, TELUS, TD et Roche Canada, étaient bien représentés à l'école. L'initiative phare de formation en IA du CIFAR, qui en est à sa vingtième année d'existence, s'aligne sur l'engagement de Vector à favoriser le talent et à faire progresser le leadership du Canada en matière d'IA.







Quand la recherche en IA rencontre l'impact sur le monde réel
L'Institut Vecteur est financé par le gouvernement du Canada, le gouvernement de l'Ontario et des sponsors industriels de premier plan issus de l'ensemble de l'économie canadienne.


