Natif de la ville de Trois-Rivières, c’est lors de son parcours à l’école secondaire qu’Étienne Beaulac développe une passion pour les mathématiques.
Ayant commencé une maîtrise en mathématiques et informatique appliquées à la session d’automne 2020, Étienne a entrepris l’entièreté de son parcours scolaire dans la ville de Trois-Rivières. Après avoir complété un diplôme d’études collégiales en Sciences informatiques et mathématiques au Cégep de Trois-Rivières, il s’inscrit par la suite au double baccalauréat en mathématiques et informatique à l’UQTR.
Lors de ses études collégiales, Étienne commence à s’impliquer en tant que mentor au sein de l’Ultime 5528, l’équipe de robotique de l’Institut Secondaire Keranna. Étienne souligne l’impact qu’a eue son implication auprès de cette équipe sur son propre parcours: «Ça a été l’occasion pour moi d’être autodidacte et de m’initier à l’intelligence artificielle et à l’analyse d’images par ordinateur. Tout cela m’a mené à apprécier de plus en plus l’informatique, à un point tel que je n’arrivais plus à choisir entre les deux à l’université!» C’est d’ailleurs pour cette raison qu’il aurait fini par choisir de faire le double baccalauréat plutôt qu’un baccalauréat spécialisé uniquement en mathématiques ou en informatique.
Un projet de maîtrise complexe
Dirigé par les professeurs Fadel Toure et Alain Goupil, son projet de mémoire est axé sur la reconstruction d’objets brisés à l’aide des réseaux neuronaux. Alliant diverses disciplines, dont les mathématiques et l’intelligence artificielle, le projet d’Étienne est certes un peu complexe pour les non-initiéEs. Il explique que «c’est un peu comme si on souhaitait résoudre, en même temps, plusieurs casse-têtes dont les morceaux ont été mélangés ensemble et dont certains morceaux sont manquants ou ont été abîmés.»
Grâce aux réseaux neuronaux, c’est-à-dire grâce à un système informatique qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain et de ses neurones, Étienne Beaulac aimerait venir en aide à des archéologues dont le travail consiste à reconstruire des artéfacts à partir des fragments qu’ils et elles ont trouvés. Pour ce faire, Étienne et son équipe souhaitent automatiser ce processus de reconstruction à l’aide de l’apprentissage profond.
Le deep learning
Le deep learning, plus communément appelé l’apprentissage profond en français, consiste à enseigner une tâche spécifique à un réseau de neurones.
Étienne nous explique qu’un réseau de neurones «est un programme qui reçoit quelque chose en entrée et qui donne un résultat en sortie.» Entre la couche d’entrée et la couche de sortie, il existe un nombre plus ou moins élevé de couches cachées; c’est d’ailleurs de ce nombre élevé de couches que proviendrait le terme apprentissage profond. Ces couches appliqueraient divers traitements sur les données d’entrée afin d’en extraire toute l’information jusqu’à l’obtention de la sortie désirée. Selon l’étudiant, «la beauté des réseaux de neurones, c’est que nous n’avons pas à déterminer précisément ces traitements intermédiaires : le réseau est en mesure de les apprendre par lui-même».
«Le rôle du chercheur est de créer de bonnes conditions autour du réseau [neuronal] pour favoriser le meilleur apprentissage possible.»
-Étienne Beaulac
Et que se passe-t-il si la sortie du réseau est incorrecte? L’étudiant à la maîtrise nous indique que «le réseau modifierait par lui-même ses couches cachées pour que, la prochaine fois, sa prédiction soit la bonne.»
En raison de la lourdeur de la procédure, qui serait trop importante pour un ordinateur standard, Étienne mentionne utiliser des cartes graphiques performantes qui seraient comparables à celles utilisées par les fanatiques de jeux vidéo.
Un projet motivant
Malgré que sa session se déroule à distance, Étienne avoue apprécier avoir moins de cours qu’au baccalauréat. Il avance également que se consacrer à un projet qui le motive autant l’encourage à persévérer. Entre les discussions passionnantes qu’il entretient avec ses directeurs de mémoire et ses lectures d’articles scientifiques, Étienne est inscrit à deux cours liés aux statistiques, aux mathématiques appliquées et à l’apprentissage machine; il souligne la pertinence de ces cours qui, rattachés de près ou de loin à son projet de mémoire, l’intéressent énormément.
«J’espère que mes travaux pourront faciliter le travail d’autres personnes.»
-Étienne Beaulac
Ce projet de recherche, qui lui a été proposé par le professeur Alain Goupil, rejoindrait plusieurs de ses intérêts: l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond et le traitement d’images. À la suite d’une visite d’un site archéologique, des archéologues auraient confié au Dr. Goupil «la difficulté qu’ils éprouvaient à résoudre ces énormes casse-têtes.» Étienne Beaulac n’a pas hésité à accepter ce projet qui, s’inspirant d’une problématique réelle, le motive beaucoup.
Une discipline récente
Bien que n’étant qu’aux balbutiements de sa recherche, Étienne dit être très impressionné par les possibilités qu’offre le deep learning. «Plus je lis sur le sujet, plus je découvre des applications de l’intelligence artificielle qui n’existaient pas il y a de cela quelques années. Certains progrès ont même le potentiel de changer la vie d’un grand nombre de personnes.» Considérant que, par le passé, cette discipline récente aurait permis de détecter divers cancers plus efficacement que saurait le faire unE médecin, Étienne conclut en disant être très inspiré par ses apprentissages; il indique que les récents travaux sur l’apprentissage profond le motive à poursuivre dans ce domaine.
