Le style de langage que vous entendez vous aide-t-il à vous convaincre ? Est-ce que l’envoi de SMS avec des amis influence votre vote ? Est-ce que le fait de recevoir une plainte écrite poliment vous fait réagir plus rapidement.
Ce sont les types de questions qui Dhanya Sridharun nouveau professeur adjoint au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, s’intéresse.
Spécialiste de la causalité et de l’apprentissage automatique, le chercheur de Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle a toujours eu un vif intérêt pour les schémas qui sous-tendent le comportement humain.
“J’ai toujours été très intéressée à comprendre pourquoi des comportements et des systèmes complexes émergent comme ils le font, et à en apprendre davantage sur les raisons qui motivent les gens à faire ce qu’ils font”, a-t-elle déclaré.
De telles questions scientifiques nécessitent un raisonnement sur la cause et l’effet, mais la détermination de la causalité n’est pas toujours possible. Dans son travail, Sridhar utilise des données à grande échelle et l’apprentissage automatique pour découvrir d’éventuelles variables causales et utilise les outils mathématiques de causalité pour analyser ces données.
Ce faisant, son objectif est de comprendre, et pas seulement de prédire, les phénomènes scientifiques qui régissent nos vies.
“Le potentiel de répondre et d’étudier davantage de questions causales qui affectent la vie et la santé des gens grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique et des mégadonnées est ce qui m’excite”, a-t-elle déclaré. “C’est un projet à long terme, mais ce serait formidable de pouvoir démontrer que ces méthodes peuvent apporter des solutions à des problèmes urgents.”
Ses recherches actuelles à l’UdeM et à Mila portent sur la recherche fondamentale reliant la causalité et l’apprentissage automatique pour construire une intelligence artificielle plus robuste et pouvant aider à la découverte de connaissances scientifiques.
Au cours de ses recherches postdoctorales et doctorales (à l’Université de Columbia et à l’Université de Californie du Sud – Santa Cruz), elle s’est concentrée sur les applications informatiques des sciences sociales, principalement dans les langues et les conversations.
Un Américain à Montréal
En tant que personne qui a toujours aimé les langues, elle est maintenant en mesure d’appliquer ces connaissances à sa vie personnelle.
Depuis qu’elle a déménagé de New York à Montréal pour son nouvel emploi, Sridhar, une citoyenne américaine, a appris le français en profitant des occasions qu’elle a dans la vie quotidienne de parler et d’écrire en français.
Enseignant aux étudiants et aux étudiants diplômés, Sridhar essaie de nourrir la pensée indépendante. Plutôt que de répéter des formules qui doivent être apprises par cœur, elle préfère une approche qui enseigne à ses élèves des techniques qu’ils peuvent ensuite développer par eux-mêmes.
“Je veux que mes élèves se sentent créatifs et indépendants autant qu’ils le peuvent”, a-t-elle déclaré. “La recherche et les études supérieures ne sont pas toujours des environnements faciles, mais je pense que tant qu’ils peuvent repartir avec une compréhension approfondie du domaine et une capacité à établir des liens, il est possible qu’ils soient mieux équipés pour faire face aux futurs revers. ”
Toujours à la recherche d’une meilleure compréhension de ce qu’elle enseigne, la professeure essaie aussi d’expliquer les concepts le plus simplement possible, que ce soit dans ses cours, ses conférences ou ses publications scientifiques.
“Avec l’expérience, j’ai remarqué que plus on comprend un sujet en profondeur, plus on peut l’expliquer clairement. Alors, dans le doute, il est important de se demander pourquoi on est bloqué et de continuer à approfondir de plus en plus.”
