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Inspirer le développement de l'intelligence artificielle au bénéfice de tous·tes

Un professeur s'entretient avec ses étudiants dans un café/lounge.

Situé au cœur de l’écosystème québécois en intelligence artificielle (IA), Mila rassemble une communauté de plus de 1200 personnes spécialisées en apprentissage automatique et dédiées à l’excellence scientifique et l’innovation.

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Nouvelles

03 Oct 2024
Bioeureka et Mila s'associent pour accélérer l'identification des pathogènes assistée par l'IA
logo Mila et Bioeureka
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01 Oct 2024
Mila accueille Material en tant que nouveau partenaire pour stimuler l'innovation dans la conformité des sociétés ouvertes
logo Mila and Material
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26 Sep 2024
Yoshua Bengio de Mila, Alondra Nelson ainsi que plusieurs autres experts en IA, formulent la Déclaration de Manhattan
Des participants à une réunion des Nations unies en septembre 2024
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Corps professoral

Fondé en 1993 par le professeur Yoshua Bengio, Mila regroupe aujourd'hui plus de 140 professeur·e·s affilié·e·s à l'Université de Montréal, l'Université McGill, Polytechnique Montréal et HEC Montréal. L'institut accueille également des professeur·e·s de l'Université Laval, de l'Université de Sherbrooke, de l'École de technologie supérieure (ÉTS) et de l'Université Concordia.

Consultez l'annuaire en ligne

Photo de Yoshua Bengio

Publications récentes

A stochastic integer programming approach to reserve staff scheduling with preferences
Carl Perreault‐Lafleur
Margarida Carvalho
Guy Desaulniers
2025-01-01
Int. Trans. Oper. Res. (publié)
doi.org
arxiv.org
SpeechBrain-MOABB: An open-source Python library for benchmarking deep neural networks applied to EEG signals
Davide Borra
Francesco Paissan
Mirco Ravanelli
2024-11-01
Computers in Biology and Medicine (publié)
doi.org
Mitigating Downstream Model Risks via Model Provenance
Keyu Wang
Abdullah Norozi Iranzad
Scott Schaffter
Doina Precup
Jonathan Lebensold
Research and industry are rapidly advancing the innovation and adoption of foundation model-based systems, yet the tools for managing these … (voir plus)models have not kept pace. Understanding the provenance and lineage of models is critical for researchers, industry, regulators, and public trust. While model cards and system cards were designed to provide transparency, they fall short in key areas: tracing model genealogy, enabling machine readability, offering reliable centralized management systems, and fostering consistent creation incentives. This challenge mirrors issues in software supply chain security, but AI/ML remains at an earlier stage of maturity. Addressing these gaps requires industry-standard tooling that can be adopted by foundation model publishers, open-source model innovators, and major distribution platforms. We propose a machine-readable model specification format to simplify the creation of model records, thereby reducing error-prone human effort, notably when a new model inherits most of its design from a foundation model. Our solution explicitly traces relationships between upstream and downstream models, enhancing transparency and traceability across the model lifecycle. To facilitate the adoption, we introduce the unified model record (UMR) repository , a semantically versioned system that automates the publication of model records to multiple formats (PDF, HTML, LaTeX) and provides a hosted web interface (https://modelrecord.com/). This proof of concept aims to set a new standard for managing foundation models, bridging the gap between innovation and responsible model management.
2024-10-03
ArXiv (prépublication)
arxiv.org
arxiv.org
TrajGPT: Irregular Time-Series Representation Learning for Health Trajectory Analysis
Ziyang Song
Qingcheng Lu
He Zhu
David Buckeridge
Yue Li
2024-10-03
ArXiv (prépublication)
arxiv.org
arxiv.org
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IA pour l'humanité

Le développement socialement responsable et bénéfique de l'IA est une dimension fondamentale de la mission de Mila. En tant que chef de file, nous souhaitons contribuer au dialogue social et au développement d'applications qui seront bénéfiques pour la société.

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Une personne regarde un ciel étoilé.