En 2019, Borealis AI s’est fixé de grands objectifs, et pour les atteindre, l’entreprise devra pouvoir compter sur une équipe de direction exceptionnelle. Seulement deux semaines après le début de la nouvelle année, nous sommes déjà sur la bonne voie en accueillant Mme Kathryn Hume, qui assumera dès aujourd’hui le poste de directrice générale, Expansion des affaires. Dans son nouveau rôle, Mme Hume supervisera l’application de nos travaux de recherche universitaire au sein de la banque, contribuera à documenter notre stratégie et puisera dans sa vaste expérience pour nous aider à mener nos initiatives de marketing et de relations publiques.

Mme Hume possède une expérience particulièrement riche et variée dans le domaine de l’intelligence artificielle. En plus d’avoir occupé des postes de direction à Integrate AI et Fast Forward Labs (Cloudera), Mme Hume est une conférencière et une auteure prolifique dans le domaine de l’IA. Elle maîtrise sept langues et est titulaire d’un doctorat en littérature comparative de l’Université Stanford. Dans son temps libre, elle donne des cours sur l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise, sur le droit et sur l’éthique à l’Université Harvard, au MIT, à l’Université Stanford et à l’Université de Calgary (en d’autres mots... elle n’a pas de temps libre!).

Comme cette présentation reste un peu trop en surface, nous avons pensé qu’il serait plus utile de laisser Mme Hume nous parler d’elle.

Avec autant d’options à votre portée, pourquoi avoir choisi une banque ?

Nous sous-estimons la mesure dans laquelle nos vies sont influencées par le domaine bancaire en tant que fondement de l’économie. Ce domaine agit tant à grande échelle (par la gestion des risques sous-jacente à la stabilité des marchés mondiaux, par exemple) qu’à petite échelle (nous faisons tous confiance aux banques en ce qui concerne notre patrimoine financier pour satisfaire nos besoins quotidiens, comme notre alimentation, et nos rêves, en éducation par exemple).

Aujourd’hui, grâce à l’intelligence artificielle, nous sommes capables d’utiliser des données riches qui sont particulièrement pertinentes pour le domaine bancaire. Les gens ne le savent peut-être pas, mais une des premières applications de l’apprentissage profond dans le domaine de la production a été l’utilisation de la vision par ordinateur pour reconnaître automatiquement les chiffres écrits à la main sur les chèques. L’impossibilité de lire le chèque était alors un facteur limitant pour les guichets automatiques. Aujourd’hui, soit quelques années plus tard à peine, un client peut insérer jusqu’à 50 chèques en même temps et les coupures sont lues, analysées et déposées en quelques secondes. Et maintenant que nous pouvons reconnaître et générer la parole, qu’est-ce qui nous attend ? Quelle forme pourraient prendre les paiements ? C’est ce qui m’intéresse tout particulièrement : les applications de l’intelligence artificielle où la technologie se fait discrète et nous facilite grandement la vie. 

Pourquoi avoir choisi Borealis AI ?

Tout d’abord, j’aime son équipe et sa culture. J’y trouve un amalgame de curiosité et de talent pur de chercheur. J’aime aussi que sa culture repose sur l’intégrité. Ici, tout le monde prend le temps de penser à ce qu’il dit et c’est très important pour moi. Outre la culture, je trouve stimulant de retourner à mes racines universitaires tout en poursuivant mon objectif de carrière à long terme, qui est d’être à l’avant-scène des premières initiatives de commercialisation de la recherche universitaire et scientifique. 

Pouvez-vous nommer quelques-uns des objectifs à long terme que vous aimeriez atteindre ici ? 

Il existe beaucoup d’applications emballantes que l’équipe a déjà créées et je suis impatiente de les utiliser hors laboratoire et dans le secteur de la production au sein de la banque. Il me tarde aussi de renforcer les relations avec nos partenaires universitaires et d’utiliser la réussite de Borealis AI comme exemple de la façon dont le milieu universitaire et le secteur des affaires peuvent collaborer et se rapprocher, selon une approche holistique.

Vous êtes une figure de proue du domaine de l’intelligence artificielle responsable. Que doit-on savoir sur le potentiel de l’intelligence artificielle responsable dans le domaine financier ?

Mon approche relative à l’intelligence artificielle responsable repose sur la ferme conviction que l’éthique se manifeste tout d’abord sur le terrain. Il y a évidemment de grandes questions éthiques soulevées par l’impact de l’IA sur la société, mais je crois que le point critique survient lorsqu’un groupe de personnes de différents services collaborent pour mettre en place un système d’apprentissage machine et faire une série de choix tactiques. J’ai hâte de mettre cela en pratique à Borealis AI. Quel meilleur endroit pour influencer l’avenir de l’intelligence artificielle qu’une des plus importantes banques du monde?

Qu’est-ce qui vous a amené au Canada et, plus important encore, pour quelles raisons y êtes-vous restée ?

Au début de 2017, je travaillais à New York. À ce moment, le Canada était connu des chercheurs américains du domaine de l’apprentissage machine comme l’endroit où tout se passait. L’Institut Vecteur venait tout juste d’être mis sur pied à Toronto, et il était intéressant d’observer la création d’une branche de commercialisation tirant son origine d’un département universitaire. Au départ, j’avais déménagé ici pour joindre les rangs d’une entreprise appelée Integrate AI. Je suis restée à Toronto parce que j’étais emballée de travailler dans un écosystème semblable à ce qu’était la Silicon Valley il y a 15 ans. Des entreprises sont créées un peu partout et je sens l’énergie positive qui circule entre le milieu universitaire, les pouvoirs publics et le monde des affaires. C’est un endroit unique. J’aime aussi Amii (à Edmonton) et Mila (à Montréal). Ce qui se passe dans cet écosystème canadien est tout simplement incroyable à observer. 

Vous demande-t-on souvent ce qu’une personne titulaire d’un diplôme en littérature comparative fait dans le domaine de l’IA ?  

J’ai un doctorat en littérature comparative, mais j’ai aussi une solide formation en mathématiques et en sciences. En fait, ma thèse porte sur le recours à l’habitude (ou les actions répétées) comme technique pour générer des connaissances en mathématiques, en philosophie et en littérature au 17e siècle. J’en suis venue à penser qu’à ce moment j’ai, sans m’en rendre compte, rédigé un document sur l’histoire de l’apprentissage supervisé. L’apprentissage supervisé est une technique d’intelligence artificielle dont le point de départ est un ensemble d’exemples étiquetés à des fins d’entraînement. Par exemple, nous apprenons à un algorithme à reconnaître un chat sur une image en attribuant l’étiquette « chat » à un ensemble d’images de chats, puis en entraînant le système à répétition. L’« apprentissage supervisé » dont j’ai parlé dans ma thèse se rapporte à l’autotransformation humaine : si nous voulons devenir un autre type de personne, nous devons penser d’une certaine façon, puis mettre en pratique ces pensées à répétition afin de ne pas revenir à nos anciennes habitudes.

Comment ces capacités se combinent-elles dans le monde réel ?

Il y a quelques années, j’ai donné une conférence dans laquelle j’expliquais que ma formation d’historienne des idées spécialisée en mathématiques et en philosophie faisait en réalité de moi un excellent agent de marketing de produits. Mon travail ne consistait pas à déterminer si des philosophes comme Descartes, Leibniz ou Newton avaient « raison », mais à découvrir ce qu’ils pensaient qu’ils pensaient. Ma tâche était de lire tout ce qu’ils lisaient et d’essayer de reconstruire ce qu’ils pensaient afin de réinterpréter ce qu’ils disaient. Cela demande des compétences qui sont très utiles pour quelqu’un qui œuvre dans le domaine du développement des affaires, car il faut alors jouer un rôle de traducteur entre les chercheurs en apprentissage machine et les gens d’affaires, et le faire dans les deux sens. Comment pensent les chercheurs ? Que lisent-ils ? Comment utilisent-ils le langage pour exprimer leur point de vue ? De même, comment pensent les employés des diverses divisions d’une banque ? Que lisent-ils ? Comment voient-ils le monde ? Et, plus important, pouvons-nous faire en sorte que ces deux perspectives se rencontrent ? Voilà les compétences de traduction uniques que ma formation me permet d’offrir, et j’ai constaté qu’elles avaient un fort impact dans une salle de conférence. Il me tarde d’adapter cela au prochain chapitre de ma carrière à Borealis AI.