What are Mila’s main areas of research?
Quels sont les principaux domaines de recherche à Mila?
Mila is primarily a machine learning research center focused on deep learning and reinforcement learning.  At Mila, we continually push the boundaries of cutting-edge research. Mila is best known for its scientific breakthroughs in deep learning, having contributed many of the first papers in the field, such as: introducing word embeddings in neural nets denoising autoencoders deep networks using ReLU instead of tanh or sigmoid functions self-attention and the consequential revolution in machine translation and natural language processing (NLP) generative adversarial networks (GANs) and more.  Mila also published one of the most successful  textbooks on deep learning (MIT Press 2016) and co-founded the International Conference on Learning Representations (ICLR).  Mila has been a hothouse for the development of deep reinforcement learning and the theoretical foundations of deep learning (mechanisms, optimization methods and analysis, generalization, in and out-of-distribution, causality, generative and probabilistic methods), building a critical mass of expertise at the intersection of theoretical neuroscience and deep learning (a.k.a neuro-AI), most recently by focusing on high-level conscious processing to help deep learning move from its current system 1 competence (intuitive knowledge) to a joint competence of system 1 and system 2 levels (verbalizable knowledge, reasoning, systematic generalization).  Mila has also developed expertise in many application areas of machine learning (with a focus on AI for social good), from traditional areas such as computer vision, NLP and robotics to applications in healthcare (e.g., medical imaging, drug discovery), the environment (co-founding the Climate Change AI organization), AI4Science (to help modeling and discovery in physics, chemistry, biology, etc.) and social sciences (fighting sexual exploitation, contributing to the legal and philosophical aspects of Responsible AI, notably through the Montreal Declaration for the Responsible Development of AI). Visit the Core Expertise page to learn more.
Mila est principalement un centre de recherche sur l'apprentissage automatique, axé sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. À Mila, nous cherchons toujours à repousser les limites de la recherche de pointe. Notre institut est surtout connu pour ses contributions aux principes fondamentaux de l'apprentissage profond. De fait, Mila est à l’origine de plusieurs des premiers articles sur le sujet, tels que : l’incorporation de vecteurs de mots dans les réseaux de neurones; les auto-encodeurs débruitants; les réseaux profonds utilisant la ReLU au lieu des fonctions tanh ou sigmoïde; les mécanismes d’attention et la révolution de la traduction automatique et du traitement du langage naturel (NLP) qui s’ensuivit; les réseaux antagonistes génératifs (GANs),  etc. Mila a également publié le très populaire manuel sur l’apprentissage profond (MIT Press 2016) et cofondé la International Conference on Learning Representations (ICLR). Mila a été un terreau fertile pour le développement de l’apprentissage par renforcement profond et l'élaboration des fondements théoriques de l’apprentissage profond (mécanismes, méthodes d'optimisation et analyse, généralisation, distribution à l’intérieur et à l’extérieur de la distribution des données, causalité, méthodes génératives et probabilistes). L’institut a bâti une masse critique d’expertise à l’intersection des neurosciences théoriques et de l’apprentissage profond (Neuro-AI), plus récemment, en portant son attention sur le traitement conscient de haut niveau pour aider l'apprentissage profond à passer de sa compétence actuelle de système 1 (connaissance intuitive) à une compétence conjointe des systèmes de niveaux 1 et 2 (connaissance verbalisable, raisonnement, généralisation systématique). Mila a également développé une expertise dans de nombreux domaines d'application de l'apprentissage automatique (avec un accent sur l'IA pour le bien commun); des domaines traditionnels comme la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel et la robotique aux applications dans les domaines des soins de santé (par exemple, l’imagerie médicale et la découverte de médicaments), de l’environnement (Mila a cofondé l’organisation Climate Change AI), de l’IA au service de la science (pour aider à la modélisation et à la découverte en physique, chimie, biologie, etc.) et des sciences sociales (lutte contre l'exploitation sexuelle, contribution aux aspects juridiques et philosophiques de l'IA responsable, notamment par le biais de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'IA). Pour en savoir plus, consultez la page Expertise fondamentale.