8 avril 2024
L’apprentissage collaboratif pour intégrer l’intelligence artificielle en nutrition
Retour sur une expérience étudiante d’apprentissage en binôme en intelligence artificielle et en nutrition, dans le cadre de la Semaine NumériQC
La doctorante Mélina Côté lors d'une présentation dans le cadre de l'école d'été.
— Courtoisie
«On a adoré l'expérience!», racontent d'emblée Alexandre Boulay, étudiant à la maîtrise en bio-informatique, et Mélina Côté, étudiante au doctorat en nutrition, au sujet de l'école d'été à laquelle ils ont participé en France.
En août 2023, les deux jeunes chercheurs ont côtoyé une trentaine d'étudiantes et d'étudiants de l'Université Laval et de Sorbonne Université. Ce fut une semaine chargée, mais enrichissante pour la cohorte étudiante de cette école d'été en nutrition-santé et intelligence artificielle (IA). Elle a servi d'initiation à la programmation et aux algorithmes dans un contexte appliqué.
Théorie, pratique et échange
Tout au long du séjour, des conférences théoriques en matinée mettaient la table pour les ateliers pratiques de l'après-midi. Ces derniers ont permis à Alexandre Boulay d'échanger avec des participantes et participants qui connaissaient moins l'informatique et de les aider. «En expliquant la matière à d'autres personnes, c'est là que tu vois si tu as vraiment compris», souligne l'étudiant.
Les échanges et le partage de connaissances ont aussi marqué l'expérience de Mélina Côté. Elle rappelle que la culture de recherche en nutrition est bien différente de celle en IA. «Travailler ensemble, c'est essentiel dans la formation et dans les projets. C'est important d'avoir des personnes des deux milieux pour bien se comprendre et profiter des données en nutrition et des algorithmes d'IA», ajoute la doctorante.
Issu du milieu informatique, Alexandre Boulay était content d'en apprendre plus sur les besoins en IA dans le milieu de la nutrition. «Nos outils informatiques s'appliquent dans plusieurs domaines, mais la nutrition comporte certains défis particuliers. On peut penser à la taille des jeux de données par exemple», explique-t-il. «Les échanges entourant ces défis permettent de faire avancer la recherche de ce côté», ajoute Mélina Côté.
Le français à l'international
Un des éléments d'appréciation qui est ressorti de l'expérience était la langue. «Il n'y a pas beaucoup d'événements comme ça en français», note Alexandre Boulay. L'idée d'être à l'international tout en parlant français a facilité les échanges et les discussions, sans barrière de langue, rapporte Mélina Côté.
Le français semble se réapproprier le langage de l'IA. Même s'il reste du jargon en anglais, Mélina a remarqué qu'elle entendait plus régulièrement la notion d'apprentissage machine ou automatique, plutôt que machine learning. «On se crée un vocabulaire en français qui commence à être bien connu».
Les organisateurs de l'école d'été, affiliés à l'Université Laval et Sorbonne Université.
— Courtoisie
Une première mouture
Fruit d'une collaboration entre l'Université Laval et Sorbonne Université, l'école d'été était la première expérience d'apprentissage collaboratif pour les organisateurs. «On a beaucoup appris avec cette expérience, sur la faisabilité et la pertinence de ce mélange d'expertises qui n'était pas sans défis. Notre réflexion sur l'analyse des données n'était pas la même qu'à Sorbonne, mais on a vu l'avantage de faire percoler les deux approches», indique Benoît Lamarche, professeur à l'École de nutrition et directeur scientifique fondateur du Centre NUTRISS – Nutrition, santé et société.
L'objectif de l'école d'été était de faire travailler ensemble des personnes qui ne seraient pas portées naturellement à collaborer. «Les étudiantes et étudiants ont pu découvrir le potentiel du travail collaboratif», ajoute le professeur Lamarche. Elle se voulait également une première exposition à l'IA pour la plupart des personnes participantes du domaine de la nutrition. «On souhaitait leur donner le goût de continuer à s'y intéresser et l'intégrer dans leurs travaux. Pour certaines personnes, ça a été l'étincelle.»
À l'occasion du panel «Apprentissage en binôme collaboratif en IA et nutrition-santé: retours d'expériences», qui aura lieu le mardi 9 avril lors de la Semaine NumériQC, des personnes étudiantes du Québec et de la France partageront leur expérience.
Un succès à reproduire
Avec la réussite de cette première mouture, il y a la volonté de lancer une prochaine école d'été portant sur l'IA dans l'alimentation au sens large. «On pourrait aborder l'utilisation d'algorithmes pour les chaînes de production ou de transformation, ou même en agriculture», indique Benoît Lamarche.
En juin, des membres de l'Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF) visiteront Sorbonne Université et SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence) pour développer des projets d'échange et de collaboration.
Ont collaboré à l'école d'été l'Institut intelligence et données, l'Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels, NUTRISS, SCAI, l'Université Laval et Sorbonne Université. Les membres étudiants, professionnels et chercheurs ont reçu un soutien pour la mobilité de la part des Offices jeunesse internationaux du Québec et de la Commission permanente de coopération franco-québécoise.
