Dhanya Sridhar: comprendre l’humain, un schéma à la fois
- UdeMNouvelles
Le 6 avril 2023
- Stéphanie Deschamps
Grâce à la causalité et à l’apprentissage automatique, la professeure au Département d'informatique et de recherche opérationnelle cherche à mieux comprendre la science et les comportements humains.
Le style linguistique permet-il de persuader une personne? Les échanges de textos entre amis influencent-ils la participation électorale? Une plainte écrite de façon polie conduit-elle à une réponse plus rapide? Telles sont quelques-uns des questions auxquelles s’intéresse Dhanya Sridhar, professeure au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal.
Spécialiste de la causalité et de l’apprentissage automatique, la chercheuse à l'Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila) a toujours eu un intérêt marqué pour les schémas qui sous-tendent les comportements humains. «Comprendre l’émergence de systèmes complexes et découvrir les motivations des gens me passionne, déclare-t-elle.» Ces questions scientifiques nécessitent un raisonnement sur les causes et les effets, dont il n'est pas toujours possible d’en déterminer la causalité.
Dans son travail, elle utilise des données à grande échelle et l'apprentissage automatique pour découvrir les variables causales possibles, et emploie les outils mathématiques de la causalité pour analyser ces données. En utilisant les données recueillies pour répondre à des questions causales, son but est de comprendre, et non seulement de prédire, les phénomènes scientifiques qui régissent notre vie. «Le potentiel de répondre et d'étudier davantage de questions causales qui concernent la vie et la santé des gens grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique et de données à grande échelle est ce qui me passionne. C’est un projet à long terme, mais ce serait formidable d’être en mesure de démontrer que ces méthodes peuvent apporter des solutions à des problèmes pressants.»
Bien que les activités de son nouveau groupe à l'UdeM et à Mila se concentrent sur la recherche fondamentale reliant la causalité et l'apprentissage automatique pour construire une intelligence artificielle plus robuste et qui peut aider à développer des connaissances scientifiques, elle s’était concentrée, au cours de ses recherches postdoctorales et doctorales, sur les applications informatiques en sciences sociales. Son domaine de prédilection était les langues et les conversations. «J’ai toujours aimé les langues et je suis maintenant en mesure d'appliquer ces connaissances à ma vie personnelle.» Déménagée à Montréal à la suite de l’obtention de son poste, cette Américaine de naissance apprend le français depuis avril dernier et avoue apprécier les occasions de parler et d’écrire dans cette nouvelle langue.
Qui pense, apprends
Enseignant à des étudiants et étudiants aux cycles supérieurs, Dhanya Sridhar tente de former des libres penseurs. Plutôt que de répéter des formules toutes faites devant être apprises par cœur, elle privilégie une approche qui apprendra des techniques que chacun pourra ensuite développer par soi-même. «Je souhaite que mon groupe étudiant se sente créatif et libre autant que possible. La recherche et les études supérieures ne sont pas toujours des milieux faciles, mais je pense que, dans la mesure où chaque personne peut repartir avec une compréhension approfondie du domaine et une capacité d'établir des liens, il est possible pour eux d’être mieux équipé pour affronter les futures embuches.»
Cherchant continuellement à affiner ses connaissances, la professeure essaie également d’expliquer les notions le plus simplement possible, que ce soit dans ses cours, ses conférences ou ses publications scientifiques. «Avec l’expérience, j’ai remarqué que plus nous maîtrisons un sujet dans sa complexité, plus nous pouvons le vulgariser clairement. Ainsi, en cas de doute, il est important de se demander pourquoi nous sommes bloqués et de continuer à chercher de plus en plus en profondeur», indique-t-elle.