L'avenir de la recherche en IA est en Afrique

Image d'une application qui détecte les maladies des plants de manioc. courtoisie de Google

Assise dans le hall d'un hôtel à Tanger, au Maroc, Charity Wayua raconte en riant son voyage dans la ville pour une conférence sur la technologie et l'innovation. Après avoir commencé son voyage à Nairobi, au Kenya, où elle dirige l'un des deux centres de recherche d'IBM en Afrique, elle a dû survoler sa destination pour une escale à Dubaï, revenir à Casablanca, puis prendre un vol de trois ans et demi -heure de route de Tanger. Ce qui aurait été un vol direct de sept à huit heures était plutôt une odyssée de près de 24 heures. Ce n'est pas inhabituel, dit-elle.

Les tracas liés aux déplacements dans la région ne sont pas la seule chose qui rend les choses difficiles pour la communauté de recherche africaine : la difficulté de voyager en dehors de la région a souvent laissé ses chercheurs à l'écart de la conversation internationale. Bien que ces problèmes aient touché tous les domaines scientifiques, ils sont amplifiés dans la recherche en IA. Le rythme de l'innovation signifie, par exemple, que les conférences manquées à plusieurs reprises sur les problèmes de visa - qui ont rendu difficile pour les scientifiques africains d'assister à certains des plus grands événements mondiaux sur l'IA aux États-Unis et au Canada - peuvent facilement faire prendre du retard à un chercheur.

Malgré les obstacles, la communauté africaine de l'apprentissage automatique s'est épanouie au cours des dernières années. En 2013, un groupe local de praticiens et de chercheurs de l'industrie a lancé Data Science Africa, un atelier annuel de partage de ressources et d'idées. En 2017, un autre groupe a formé l'organisation Deep Learning Indaba, qui compte désormais des chapitres dans 27 des 54 pays du continent. Les cours universitaires et autres programmes éducatifs dédiés à l'enseignement de l'apprentissage automatique se sont multipliés en réponse à une demande croissante.

La communauté internationale en a également pris note. Fin 2013, IBM Research a ouvert son premier bureau africain à Nairobi ; il en a ajouté un autre à Johannesburg, en Afrique du Sud, en 2016. Plus tôt cette année, Google a ouvert un nouveau laboratoire d'IA à Accra, au Ghana, et l'année prochaine, l'ICLR, une importante conférence de recherche sur l'IA, organisera son événement à Addis-Abeba, en Éthiopie.

Charity Wayua dirige l'équipe de recherche IBM à Nairobi, au Kenya. avec l'aimable autorisation d'IBM Research

Le changement est positif pour le domaine, qui a souffert d'un manque de diversité et, à bien des égards, d'un détachement du monde réel. De nombreux laboratoires de recherche universitaires et d'entreprises qui dominent la recherche sur l'IA sont concentrés dans de riches bulles d'innovation comme la Silicon Valley et le Zhongguancun en Chine à Pékin. Cette portée limitée se reflète dans la portée des produits créés par ces hubs. L'Afrique, d'autre part, pourrait offrir un contexte dans lequel l'IA peut revenir à sa promesse initiale : créer une technologie qui s'attaque à des défis mondiaux urgents comme la faim, la pauvreté et la maladie.

Je pense que pour tous ceux qui recherchent des défis difficiles, dit Wayua, c'est l'endroit où il faut être.

Le modèle africain de l'innovation

Les bureaux d'IBM Research au Kenya et en Afrique du Sud et le laboratoire d'intelligence artificielle de Google au Ghana partagent la même mission que leurs organisations mères : poursuivre des recherches fondamentales et de pointe. Ils se concentrent sur des questions telles que l'amélioration de l'accès à des soins de santé abordables, la création de services financiers plus inclusifs, le renforcement de la sécurité alimentaire à long terme et la rationalisation des opérations gouvernementales. La liste n'est pas sans rappeler celle d'un laboratoire situé n'importe où ailleurs dans le monde, mais le contexte ajoute de la nuance aux objectifs.

La recherche ne peut pas être détachée de l'environnement dans lequel elle est effectuée, explique Moustapha Cissé, directeur de Google AI Ghana. Être dans un environnement où les défis sont uniques à bien des égards nous donne l'occasion d'explorer des problèmes que d'autres chercheurs ailleurs ne pourraient peut-être pas explorer.

Des chercheurs discutent d'un projet sur l'éducation personnalisée à Nairobi. avec l'aimable autorisation d'IBM Research

Avant de fonder son laboratoire d'IA au Ghana, par exemple, Google a commencé travailler avec les agriculteurs en Tanzanie rurale pour comprendre certaines des difficultés auxquelles ils ont dû faire face pour maintenir une production alimentaire constante. Les chercheurs ont appris que les maladies des cultures peuvent réduire considérablement le rendement, ils ont donc créé un modèle d'apprentissage automatique qui pourrait diagnostiquer les premiers stades de la maladie dans la plante de manioc, une culture de base importante dans la région. Le modèle, qui fonctionne directement sur les téléphones des agriculteurs sans avoir besoin d'un accès à Internet, les aide à intervenir plus tôt pour sauver leurs plantes.

Wayua donne un autre exemple. En 2016, l'équipe de Johannesburg d'IBM Research a découvert que le processus de communication des données sur le cancer au gouvernement, qui les utilisait pour éclairer les politiques nationales de santé, prenait quatre ans après le diagnostic dans les hôpitaux. Aux États-Unis, la collecte et l'analyse de données équivalentes ne prennent que deux ans. Le décalage supplémentaire s'est avéré être dû en partie à la nature non structurée des rapports de pathologie des hôpitaux. Des experts humains lisaient chaque cas et le classaient dans l'un des 42 types de cancer différents, mais le texte libre des rapports rendait cela très chronophage. Les chercheurs se sont donc mis à travailler sur un modèle d'apprentissage automatique qui pourrait étiqueter les rapports automatiquement. En l'espace de deux ans, ils avaient développé un système prototype réussi, et ils s'efforcent maintenant de le rendre évolutif afin qu'il puisse être utile dans la pratique.

La technologie n'est que la moitié de l'équation, dit Wayua. L'autre moitié est d'être capable de comprendre les problèmes que nous voyons et d'être capable de les définir objectivement d'une manière que la science et l'ingénierie peuvent résoudre.

Bureau d'IBM Research à Nairobi, au Kenya. avec l'aimable autorisation d'IBM Research

Une fois qu'un projet de recherche est prêt pour le monde réel, vient un autre défi : obtenir l'adhésion des utilisateurs visés. Les relations sont vraiment importantes pour conduire le changement, dit Wayua. Il est facile de collecter des données et de concevoir un système parfait dans le vide, mais cela ne sert à rien si personne ne veut l'utiliser. Ce sont les relations que vous construisez continuellement au fil du temps qui vous aident à comprendre pourquoi ce que vous essayez de mettre en œuvre ne fonctionne pas vraiment, ajoute-t-elle.

Répondre aux besoins des utilisateurs contribue également à faire progresser les capacités de la technologie. Google AI Ghana travaille actuellement à l'amélioration de la compréhension du langage naturel, par exemple, pour s'adapter aux quelque 2 000 langues parlées en Afrique. C'est de loin l'endroit le plus linguistiquement diversifié sur Terre, dit Cissé. Il y a beaucoup à apprendre et à rechercher à partir de cela.

La prochaine génération

Cissé et Wayua partagent des trajectoires de carrière similaires. Chacun a quitté l'Afrique pour l'enseignement supérieur avant de revenir, dans l'espoir d'appliquer ses compétences de manière à maximiser son impact. Cissé a travaillé chez Facebook en Europe en attendant la bonne occasion de revenir.

Un scientifique africain enseigne aux étudiants. avec l'aimable autorisation d'IBM Research

Désormais, les deux sont profondément investis dans le développement d'opportunités éducatives plus locales pour les jeunes intéressés par l'IA. Cissé a fondé et dirige le Master Africain en Intelligence Machine , un programme intensif d'un an qui gère des programmes d'apprentissage dans toute la région et fait appel à certains des meilleurs chercheurs en IA du monde. Le laboratoire de Wayua embauche des étudiants de premier cycle très performants pour travailler aux côtés du personnel à temps plein et les paie pour suivre le programme de maîtrise en ligne en informatique proposé par la Georgia Tech University.

La principale ressource pour faire de la recherche, ce sont les personnes talentueuses, et vous trouverez plus de talents en Afrique que partout ailleurs, dit Cissé, soulignant la population disproportionnellement jeune. L'énergie pour la technologie ici est tout simplement incroyable. La question est de savoir comment doter ces personnes talentueuses des compétences nécessaires pour qu'elles s'approprient la transformation du continent et construisent leur propre avenir ?

Lorsque Cissé enseigne à ses étudiants dans le programme de maîtrise, il leur dit que dans cinq ans, ce seront eux qui dirigeront le domaine et reviendront enseigner les cours. De cela, il n'a aucun doute.

L'avenir de la recherche sur l'apprentissage automatique est en Afrique, dit-il, que les gens le sachent ou non.

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