Créer un cadre propice à la collaboration
Le programme postdoctoral de l’Institut Périmètre, l’un des plus importants en physique théorique, offre aux chercheurs et chercheuses en début de carrière une occasion incomparable d’autonomie en recherche. Les postdoctorants de l’Institut sont reçus à titre de chercheurs indépendants. Ils et elles sont encouragés à multiplier les collaborations et à s’attaquer à des problèmes difficiles et ambitieux, accueillis dans un milieu d’entraide. L’Institut Périmètre souhaite attirer des théoriciens très inventifs et aventureux sur le plan intellectuel, qui viennent de partout pour faire des stages de trois ans. L’Institut offre également des bourses prestigieuses de 4 ans, et même de 5 ans, nommées en l’honneur d’éminents scientifiques, ainsi que des bourses d’excellence attribuées conjointement avec des universités ou d’autres établissements de recherche partenaires.
Ces stages postdoctoraux sont hautement convoités : parmi les 1 300 candidats en compétition, 15 ont décroché un stage postdoctoral au cours de l’année budgétaire 2024-2025. Les postdoctorants et postdoctorantes de l’Institut Périmètre poursuivent de brillantes carrières dans le secteur privé et occupent des postes universitaires prestigieux dans le monde entier. Parmi ceux et celles qui ont terminé leur stage postdoctoral cette année, mentionnons :
Daniel Egana-Ugrinovic, chercheur postdoctoral supérieur, est ingénieur principal en photonique chez Xanadu Quantum Technologies à Toronto.
Jessica Muir, postdoctorante, est professeure adjointe à l’Université de Cincinnati.
L’Institut Périmètre a accueilli en tout 70 postdoctorants et postdoctorantes provenant de 25 pays cette année, dont 35 % s’identifiant comme femmes ou appartenant à la diversité de genre3. Vous trouverez en annexe la liste complète.
Les gens de l’Intitut: Postdoctorants
Anindita Maiti
Comprendre ce qui se passe à l’intérieur de la boîte noire de l’IA
Lorsqu’on pose une question à ChatGPT, on ne sait pas vraiment comment il parvient à sa réponse. On peut bien sûr deviner qu’un mélange de science des données, d’algorithmes et d’entraînement de modèles sont mis à contribution. Mais il y a un fossé entre l’utilisateur et l’intelligence artificielle (IA), une sorte de boîte noire entre ses questions et les réponses qu’il obtient. De nombreux experts en IA et en apprentissage automatique admettent que nous ne savons tout simplement pas ce que font certains modèles dans cette boîte noire.
Ce problème est souvent désigné sous le nom d’interprétabilité de l’IA, soit l’idée que les modèles d’IA doivent être compréhensibles et transparents à chaque étape. La chercheuse de l’Institut Périmètre Anindita Maiti espère résoudre ce problème. Elle propose qu’au lieu de fournir aux modèles d’IA plus de données d’entraînement, les développeurs puissent contraindre l’IA à opérer à l’intérieur d’un cadre théorique défini, de façon à mieux comprendre la logique de l’IA.
