Adji Bousso Dieng, experte en intelligence artificielle

DOMAINES DE RECHERCHE

• Apprentissage automatique
• Biologie computationnelle
• Traitement du langage naturel

COURTE BIOGRAPHIE

Je suis professeur adjoint d'informatique à l'université de Princeton, où je dirige Vertaix dans le domaine de la recherche à l'intersection de l'intelligence artificielle et des sciences naturelles. Je suis affilié au High Meadows Environmental Institute (HMEI) . Je suis également chercheur scientifique chez Google AI et fondateur et président de l'association à but non lucratif The Africa I Know . J'ai été nommé AI2050 Early Career Fellow par Schmidt Futures et Annie T. Randall Innovator of 2022 pour mes recherches et mon plaidoyer par l'American Statistical Association. J'ai obtenu mon doctorat à l'université de Columbia, où j'ai été conseillé par David Blei et John Paisley. Mon travail de doctorat a reçu de nombreuses distinctions, notamment une bourse de doctorat Google en apprentissage automatique, une nomination d'étoile montante en apprentissage automatique par l'université du Maryland et un Savage Award de l'International Society for Bayesian Analysis, pour ma thèse de doctorat. Je suis originaire de Kaolack, au Sénégal .

AUTRES AFFILIATIONS

• CBE
• HMEI
• PMI

ADJI BOUSSO DIENG HONOREE PAR LA MATERIALS RESEARCH SOCIETY

(4 Février 2025) : La Materials Research Society a nommé Adji Bousso Dieng « présentateur distingué en début de carrière » lors de sa réunion de printemps 2025. Dieng , professeure adjointe d'informatique, a été sélectionnée pour présenter ses travaux lors du symposium sur l'exploitation des stratégies centrées sur les données pour la science des matériaux. Elle est l'une des deux chercheuses en début de carrière à recevoir cet honneur.
Les conférenciers distingués en début de carrière sont choisis pour mettre en lumière de nouvelles orientations passionnantes dans la recherche sur les matériaux. Dieng a été citée pour ses contributions à la découverte de matériaux informatiques. Elle présentera ses travaux sur Vendi Scoring, une nouvelle ligne de recherche menée par son laboratoire, Vertaix .
Les travaux de Dieng seront également présentés dans la revue MRS Communications et pris en compte pour la conférence MRS Communications 2026, qui récompense les recherches exceptionnelles en science des matériaux.
Dieng a rejoint la faculté de Princeton en septembre 2021. Son laboratoire travaille à l'intersection de l'intelligence artificielle et des sciences naturelles. Elle est également chercheuse scientifique chez Google AI. Le travail de Dieng a été récompensé par la Schmidt Sciences AI2050 Early Career Fellowship 2022 et par le Annie T. Randall Innovator Award 2022 de l'American Statistical Association. En 2023, la Graduate School of Arts and Sciences de Columbia l'a nommée Outstanding Recent Alumni. La thèse de doctorat de Dieng a remporté le Savage Award de l'International Society for Bayesian Analysis, et elle a reçu une bourse de doctorat Google.
À Princeton, elle est affiliée au Département de génie chimique et biologique, au Princeton Materials Institute, à la Princeton Quantum Initiative, au Andlinger Center for Energy and the Environment et au High Meadows Environmental Institute.
Dieng est également le fondateur de The Africa I Know , une organisation à but non lucratif dédiée à changer les récits sur l'histoire, les connaissances et l'innovation africaines pour inspirer et donner aux jeunes Africains les moyens de poursuivre une carrière dans la science et la technologie.

ADJI BOUSSO DIENG RECOMPENSEE PAR THE AFRICA REPORT

(22 Janvier 2025) : Adji Bousso Dieng, experte en intelligence artificielle, a été reconnue par le magazine The Africa Report comme l'un des 10 universitaires africains à surveiller en 2025.

La liste met en lumière 10 chercheurs africains dont le travail, tant dans leur pays qu’à l’étranger, a eu un impact significatif.
Dieng , professeure adjointe en informatique, a été reconnue pour ses recherches à l’intersection de l’intelligence artificielle et des sciences naturelles. Son laboratoire, Vertaix , a développé un outil appelé « Vendi Score » pour évaluer la diversité des ensembles de données et des résultats des modèles, ce qui est essentiel pour développer des outils d’apprentissage automatique robustes et pour accélérer la découverte scientifique.
Dieng a rejoint la faculté de Princeton en septembre 2021. Elle est également chercheuse scientifique chez Google AI. Son travail a été récompensé par une bourse Schmidt Sciences AI2050 Early Career Fellowship 2022 et par le prix Annie T. Randall Innovator Award 2022 de l'American Statistical Association. La Graduate School of Arts and Sciences de Columbia l'a reconnue en 2023 comme une ancienne élève exceptionnelle. Sa thèse de doctorat lui a valu le prix Savage de l'International Society for Bayesian Analysis et elle a reçu une bourse de doctorat Google.
Titulaire d'un diplôme d'ingénieur de Télécom Paris, d'un master de l'université Cornell et d'un doctorat de l'université Columbia, elle est affiliée à Princeton au département de génie chimique et biologique , au Princeton Materials Institute , à la Princeton Quantum Initiative , au Andlinger Center for Energy and the Environment et au High Meadows Environmental Institute .
Dieng est le fondateur de The Africa I Know , une organisation à but non lucratif qui cherche à changer les récits sur l'histoire, les connaissances et l'innovation africaines pour inspirer et donner aux jeunes Africains les moyens de poursuivre des études et des carrières dans les domaines de la science et de la technologie.

LES CHERCHEURS EXPLOITENT DE GRANDS MODELES LINGUISTIQUES POUR ACCELERER LA DECOUVERTE DE MATERIAUX

(29 Janvier 2024) : Des chercheurs de Princeton ont créé un outil d’intelligence artificielle pour prédire le comportement des matériaux cristallins, une étape clé dans l’avancement de technologies telles que les batteries et les semi-conducteurs. Bien que les simulations informatiques soient couramment utilisées dans la conception de cristaux, la nouvelle méthode repose sur un modèle de langage de grande taille, similaire à ceux qui alimentent les générateurs de texte comme ChatGPT.
En synthétisant les informations provenant de descriptions textuelles qui incluent des détails tels que la longueur et les angles des liaisons entre les atomes et les mesures des propriétés électroniques et optiques, la nouvelle méthode peut prédire les propriétés de nouveaux matériaux avec plus de précision et de précision que les simulations existantes - et potentiellement accélérer le processus de conception et de test de nouvelles technologies.
Les chercheurs ont développé un référentiel textuel constitué des descriptions de plus de 140 000 cristaux du projet Materials , puis l'ont utilisé pour former une version adaptée d'un grand modèle de langage appelé T5, créé à l'origine par Google Research. Ils ont testé la capacité de l'outil à prédire les propriétés de structures cristallines déjà étudiées, du sel de table ordinaire aux semi-conducteurs en silicium. Maintenant qu'ils ont démontré son pouvoir prédictif, ils travaillent à appliquer l'outil à la conception de nouveaux matériaux cristallins.
La méthode , présentée le 29 novembre lors de la réunion d'automne de la Materials Research Society à Boston, représente une nouvelle référence qui pourrait aider à accélérer la découverte de matériaux pour un large éventail d'applications, selon l'auteur principal de l'étude, Adji Bousso Dieng , professeur adjoint d'informatique à Princeton.
Les outils d'IA existants pour la prédiction des propriétés des cristaux s'appuient sur des méthodes appelées réseaux neuronaux graphiques, mais ceux-ci ont une puissance de calcul limitée et ne peuvent pas capturer de manière adéquate les nuances de la géométrie et des longueurs des liaisons entre les atomes d'un cristal, ni les propriétés électroniques et optiques qui résultent de ces structures. L'équipe de Dieng est la première à s'attaquer au problème en utilisant de grands modèles de langage, a-t-elle déclaré.
« Nous avons fait d’énormes progrès dans le domaine de la vision par ordinateur et du langage naturel », a déclaré Dieng, « mais nous ne sommes pas encore très avancés dans le traitement des graphes [en IA]. J’ai donc voulu passer du graphe à la traduction concrète de celui-ci dans un domaine où nous disposons déjà d’excellents outils. Si nous avons du texte, nous pouvons alors exploiter tous ces puissants [grands modèles linguistiques] sur ce texte. »
L’approche basée sur un modèle de langage « nous donne une toute nouvelle façon d’envisager le problème » de la conception des matériaux, a déclaré Craig Arnold , co-auteur de l’étude et vice-doyen de l’innovation de Princeton, professeur Susan Dod Brown de génie mécanique et aérospatial . « Il s’agit en fait de savoir comment accéder à toutes ces connaissances que l’humanité a développées et comment les traiter pour aller de l’avant. C’est une approche fondamentalement différente de nos approches actuelles, et je pense que c’est ce qui lui donne beaucoup de pouvoir. »
Pour mieux comprendre les défis de la conception des cristaux, Dieng et le doctorant André Niyongabo Rubungo ont fait équipe avec Arnold et Barry Rand , professeur de génie électrique et informatique au Centre Andlinger pour l'énergie et l'environnement, qui se concentre sur les matériaux pour les semi-conducteurs et l'énergie solaire. Arnold s'intéresse aux interactions laser-matériaux, avec des applications pour le stockage de l'énergie.
« Les matériaux de notre monde sont tous issus de tests d’hypothèses scientifiques et parfois de la chance », a déclaré Rand. Ce processus « conduit à de bons résultats, mais cela prend du temps. Grâce aux méthodes d’intelligence artificielle, nous pourrions vraiment accélérer ce processus. » De plus, a-t-il ajouté, « cela nous permet d’identifier des choses que nous, les humains, ne percevons probablement pas intuitivement. »
Étant donné un cristal avec une composition particulière d’éléments chimiques, la méthode de l’équipe peut prédire des propriétés telles que la bande interdite, qui est liée aux états électroniques et à la conductivité du cristal.
« Si vous pouvez prédire cela avec une grande précision, lorsque vous vous lancez ensuite dans le travail minutieux d'expérimentation, vous pouvez être plus sûr que cela va aboutir à un succès », a déclaré Rand.
Rubungo, doctorant, a reçu le prix du meilleur poster pour avoir présenté ses travaux aux chercheurs en matériaux lors de la réunion d’automne. Beaucoup ont été surpris par la puissance des grands modèles de langage dans ce contexte. Le domaine est plus habitué aux données structurées utilisées comme entrées pour les réseaux neuronaux graphiques, mais « les textes sont plus faciles à traiter », a déclaré Rubungo. « Il est plus facile d’inclure les informations que vous souhaitez dans votre description et de modifier l’outil pour supprimer celles que vous ne souhaitez pas. Les gens étaient très enthousiastes à l’idée de voir cela. »
En tant que nouvel outil, a-t-il noté, la méthode de prédiction a ses limites. Elle nécessite plus de puissance de calcul et est plus lente que les réseaux neuronaux graphiques généralement utilisés à cette fin. Elle pourrait également bénéficier de données d'entraînement étendues pour améliorer sa capacité à prédire les propriétés de nouveaux matériaux.
Dieng poursuit ses collaborations avec d’autres chercheurs en matériaux et souhaite étendre ses travaux au-delà des cristaux à une plus grande variété de matériaux. « Il s’agit d’un domaine de recherche naissant, et ce qui fait avancer la recherche, c’est de disposer d’une référence bien établie et bien organisée », a-t-elle déclaré. « Nous rassemblons davantage d’ensembles de données dans une référence unique qui sera hébergée à Princeton pour que les chercheurs puissent l’utiliser. »

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ENTRE DANS UNE NOUVELLE ERE

(4 Janvier 2023) : Pour que l’intelligence artificielle puisse réaliser son potentiel – soulager les humains des tâches banales, rendre la vie plus facile et, à terme, inventer des solutions entièrement nouvelles à nos problèmes – les ordinateurs devront nous surpasser dans deux domaines que nous, les humains, faisons plutôt bien : voir le monde qui nous entoure et comprendre notre langage. « Apprendre à voir et à lire sont les deux principales fonctions dont l’ordinateur a besoin pour acquérir des connaissances », a déclaré Jen Rexford , présidente du département d’informatique de Princeton et professeure Gordon YS Wu en ingénierie. « Nous appelons ces domaines la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Ces deux domaines ont évolué indépendamment, mais nos professeurs les rapprochent de manière intéressante. »
Ces dernières années, les chercheurs de Princeton et d’ailleurs ont fait des progrès considérables dans ces deux domaines, ouvrant la voie à des progrès rapides dans toute une série d’applications. « Il y a eu une énorme transformation au cours de la dernière décennie », a déclaré Olga Russakovsky , professeure adjointe d’informatique qui travaille sur la vision par ordinateur. « Nous entrons dans la deuxième décennie où les choses fonctionnent réellement. »
Améliorer notre capacité à capturer et à analyser des images est un élément essentiel pour doter des capacités visuelles humaines, voire surhumaines, de machines telles que les téléphones portables, les robots et les appareils de santé.
Felix Heide est l'un des chercheurs qui développe des méthodes d'intelligence artificielle pour améliorer l'œil de l'ordinateur, la caméra. Son objectif est de faire évoluer les caméras jusqu'à ce que leurs capacités de vision égalent ou dépassent celles des humains ou des animaux. « Les caméras sont une interface omniprésente entre le monde réel et les machines », a déclaré Heide, professeur adjoint d’informatique qui travaille à l’interface de l’IA, de la physique et de l’optique. Heide et ses collaborateurs de l'Université de Washington ont récemment construit un appareil photo si petit qu'il a à peu près la taille d'un grain de sel. L'appareil est constitué de plus d'un million de tiges cylindriques nanométriques qui interagissent avec la lumière pour produire une image. L'appareil photo combine le traitement d'image et le logiciel sur la même puce informatique.
L'équipe a utilisé l'IA pour optimiser la forme et la position des poteaux afin de moduler la lumière de manière à obtenir la meilleure image possible lors de l'utilisation de l'IA pour reconstruire et affiner l'image résultante. L'approche de l'équipe repose sur un type d'IA connu sous le nom de réseau neuronal artificiel, modélisé d'après les neurones et les connexions du cerveau, combiné à un modèle de la physique du transport de la lumière. Les neurones du modèle sont en fait des algorithmes informatiques appelés nœuds qui recueillent des informations, effectuent un calcul et produisent un résultat.
« La combinaison de modèles physiques et de réseaux neuronaux artificiels constitue un nouveau paradigme pour la conception d'appareils photo », a déclaré Heide. « Nous pouvons utiliser l'IA pour ouvrir un espace de conception entièrement différent du côté optique. »
Les applications futures de ces caméras pilotées par l’IA sont très vastes, a déclaré Heide. En plaçant des milliers de ces caméras dans un réseau, on pourrait transformer des surfaces entières en caméras de scène complète. Ces minuscules caméras pourraient être intégrées dans des endoscopes ultra-minces pour des diagnostics médicaux depuis l’intérieur du corps. En combinant l’imagerie et le traitement de l’information dans un seul appareil, les caméras pourraient être idéales pour les applications de sécurité.
L'IA nous aide également à voir des objets que nous n'avions jamais vus auparavant, comme des protéines individuelles, les éléments constitutifs de la vie et parfois la cause de maladies comme la maladie d'Alzheimer. Les protéines sont bien trop petites pour être visualisées en détail, même avec les équipements les plus puissants. L'IA pourrait changer cela.

DIENG REÇOIT LA BOURSE DE DEBUT DE CARRIERE AI2050

(8 Novembre 2022) : Dieng une bourse de début de carrière AI2050 pour ses travaux à l'intersection de l'intelligence artificielle et des sciences naturelles. Cette bourse récompense les chercheurs qui effectuent des recherches interdisciplinaires sur l’IA dans les domaines de l’ingénierie, des sciences sociales et des sciences humaines. Dieng , professeur adjoint d’informatique, est l’un des quinze boursiers en début de carrière. Chacun recevra jusqu’à 300 000 $ de financement de recherche au cours des deux prochaines années.
Les travaux de Dieng portent sur le développement de méthodes d'IA motivées par des problèmes liés aux sciences naturelles. Avec le soutien de la bourse AI2050, elle explorera l'utilisation de l'IA pour concevoir de nouveaux matériaux pouvant être utilisés dans les domaines de la santé et de la durabilité environnementale. Elle se concentrera sur les matériaux capables de capturer et de libérer de manière sélective de petites molécules, par exemple la capture et le stockage du dioxyde de carbone avant qu'il ne pénètre dans l'atmosphère. Schmidt Futures est une initiative philanthropique fondée par Eric et Wendy Schmidt qui soutient largement les idées prometteuses dans les domaines de la technologie et de la science. AI2050 fait partie du travail de Schmidt Futures visant à améliorer la société grâce à la technologie, en se concentrant particulièrement sur les solutions aux problèmes difficiles qui sont essentielles pour garantir que la société bénéficie de l'intelligence artificielle.
Eric Schmidt a obtenu son diplôme de génie électrique à Princeton en 1976 et est devenu PDG et président exécutif de Google. Un nouveau bâtiment informatique, dont l'achèvement est prévu pour 2026, sera rendu possible grâce à un don généreux des Schmidt. Dieng a rejoint la faculté de Princeton en septembre 2021 et dirige le laboratoire Vertaix . Elle est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de Télécom Paris, d'un master de l'université Cornell et d'un doctorat de l'université Columbia. Elle est affiliée au High Meadows Environmental Institute et est chercheuse scientifique chez Google AI. Dieng a fondé une organisation à but non lucratif appelée The Africa I Know , qui cherche à changer les récits sur l'histoire, les connaissances et l'innovation africaines pour inspirer et donner aux jeunes Africains les moyens de poursuivre des études et des carrières dans les sciences et la technologie. Elle a reçu le prix Annie T. Randall Innovator Award de l'American Statistical Association, une bourse de doctorat Google en apprentissage automatique et un prix Savage de l'International Society for Bayesian Analysis, pour sa thèse de doctorat.

ADJI BOUSSO DIENG SUR L'IA, LA SUPPRESSION DES BARRIERES ET L'INFORMATIQUE COMME OUTIL D'AUTONOMISATION

(10 Mai 2021) : Adji Bousso Dieng souhaite créer une intelligence artificielle capable de comprendre les mécanismes sous-jacents des systèmes complexes et d’avoir un certain niveau de contrôle sur leur comportement – un travail qui pourrait avoir un impact sur des domaines tels que la science, les soins de santé et les systèmes automatisés.
Dieng a été nommée à la faculté de l'École d'ingénierie et de sciences appliquées de Princeton en octobre 2020 et prendra ses fonctions en septembre 2021, devenant ainsi la première femme noire membre du corps professoral dans les 100 ans d'histoire de l'école d'ingénieurs et le premier membre noir du corps professoral en informatique.
« Cela montre le chemin parcouru et le chemin qu'il nous reste à parcourir », a-t-elle déclaré. « J'espère que les choses vont changer radicalement et que nous n'aurons plus à nous réjouir de ces événements. Tout devrait devenir normal. »
Originaire du Sénégal, Dieng est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de Télécom Paris et d'un master en statistiques appliquées de l'université Cornell. Elle a obtenu un doctorat en statistiques de l'université Columbia en mai 2020 et travaille actuellement comme chercheuse scientifique en IA chez Google. Elle a également travaillé à la Banque mondiale et effectué des stages au Weill Cornell Medical College, à Microsoft Research, à Facebook AI Research et à DeepMind. Après avoir obtenu son doctorat l'année dernière, Dieng a fondé une organisation à but non lucratif appelée The Africa I Know , qui cherche à changer les récits sur l'histoire, les connaissances et l'innovation africaines pour inspirer et responsabiliser les jeunes Africains - et pour leur offrir des opportunités de poursuivre des carrières dans les domaines des STEM (sciences, technologie, ingénierie et mathématiques). Ici, Dieng partage sa vision de la recherche, son parcours scolaire et ses perspectives sur la manière de briser les barrières en tant que femme noire dans le milieu universitaire et les STEM.

Q. QUEL A ETE VOTRE OBJECTIF DE RECHERCHE ET COMMENT ESPEREZ-VOUS LE DEVELOPPER A PRINCETON ?

A. Je travaille sur la modélisation probabiliste, une approche de l'IA qui permet d'intégrer l'incertitude et la connaissance du domaine lors de l'apprentissage de la structure sous-jacente des systèmes complexes pour la compréhension et la prise de décision. La clé de la modélisation probabiliste est la capacité à proposer un processus génératif interprétable pour les données, c’est-à-dire à réfléchir aux mécanismes par lesquels les données ont été générées. Ma thèse de doctorat portait sur l'assouplissement de ce processus, et la flexibilité est l'essence même de l'apprentissage profond. L'apprentissage profond permet d'extraire la structure des données à des fins de prédiction à l'aide de réseaux neuronaux. Ma thèse portait sur l'utilisation d'idées issues de l'apprentissage profond et leur intégration dans la modélisation probabiliste, afin de pouvoir tenir compte de l'interprétabilité, de l'incertitude et des connaissances du domaine tout en bénéficiant d'une certaine flexibilité lors de l'apprentissage de systèmes complexes.
Jusqu'à présent, j'ai appliqué cette approche à la vision par ordinateur et au langage. À Princeton, je cherche à faire progresser le côté connaissance du domaine de la modélisation probabiliste, en donnant plus de pouvoir aux humains sur ce qu'ils attendent des systèmes d'IA dans des domaines tels que la santé et les sciences. Si nous voulons pouvoir appliquer nos modèles et nos algorithmes dans ces domaines, nous devrons veiller à bien comprendre leur comportement et à lui faire confiance. Ce programme nécessitera une collaboration avec des scientifiques, des personnes travaillant dans le domaine de la santé et de la biologie. Nous pouvons également imaginer des contraintes découlant de considérations sociétales telles que l'équité et la confidentialité, ce qui impliquera une collaboration avec des personnes du Center for Information Technology Policy. C'est la vision de ce que je veux que soit mon laboratoire : un laboratoire multidisciplinaire où nous utiliserons la modélisation probabiliste pour réfléchir à la manière d'intégrer les desiderata et les contraintes découlant des connaissances du domaine dans les systèmes d'IA.

Q. POUVEZ-VOUS NOUS PARLER UN PEU DE VOTRE PARCOURS ET DE LA FAÇON DONT VOUS ETES ARRIVE DANS VOTRE DOMAINE ?

J'ai grandi à Kaolack, au Sénégal, une région du centre, à environ trois heures de Dakar. J'ai eu la chance d'être scolarisée, car mon père n'est pas allé à l'école et ma mère n'a pas terminé ses études secondaires, mais elle a compris qu'il était bon pour les enfants d'avoir une éducation. J’étais bonne en mathématiques et en physique, mais je ne savais pas ce que je pouvais en faire en dehors de l’école, jusqu’à ce que je rencontre Cheick Modibo Diarra. Il a été le premier Africain à travailler à la NASA en tant qu’astrophysicien et il a créé la Fondation Pathfinder pour l’éducation et le développement. La fondation organisait des camps d’été qui rassemblaient les trois filles ayant les meilleures notes d’une douzaine de pays d’Afrique de l’Ouest et du Nord. J’y ai donc participé et je l’ai rencontré. C’était la première fois que je rencontrais un Africain qui réussissait à faire des choses marquantes en utilisant les mathématiques et les sciences. J’ai donc voulu devenir astrophysicien. Plus tard, j’ai découvert que j’aimais vraiment les mathématiques et l’informatique. Après le lycée, j'ai reçu une bourse du gouvernement sénégalais et j'ai également gagné une bourse financée par la fondation, et j'ai décidé d'aller en France. Ils ont un système éducatif très rigoureux et aussi familier, car au Sénégal nous avons un système similaire. J'ai étudié les mathématiques et l'ingénierie — c'est là que j'ai appris la programmation et l'informatique, y compris les algorithmes, les structures de données et tout ça.
J'aime l'informatique parce qu'elle permet de construire et de voir fonctionner des choses qui peuvent s'appliquer au monde réel. Utiliser l'informatique et les données pour créer des outils qui vous aident à comprendre le monde, je pense que c'est très enrichissant.

Q. QU’EST-CE QUI VOUS A POUSSE A POURSUIVRE VOS ETUDES ET VOTRE CARRIERE AUX ÉTATS-UNIS ?

J'ai vu toutes ces histoires de réussite de personnes qui ont immigré aux États-Unis, et il me semblait qu'il n'y avait pas de plafond de verre. J'ai entendu Joe Biden dire qu'il résumait l'Amérique en un seul mot : possibilités. Je suis tout à fait d'accord avec cela. Il y a tellement d'opportunités dans ce pays et les possibilités sont illimitées. C'était très attrayant pour moi, en plus de la qualité de l'enseignement et de la recherche.

Q. QUEL GENRE DE TRAVAIL AVEZ-VOUS FAIT CHEZ MICROSOFT ET DEEPMIND ?

Pendant mon doctorat, j'ai eu l'occasion de faire des stages chez Microsoft Research, Facebook AI Research et DeepMind [de Google]. Chez Microsoft, j'ai travaillé sur une nouvelle classe de modèles probabilistes pour aider à résoudre l'un des principaux problèmes liés à la modélisation de données séquentielles, à savoir que lorsque la séquence devient trop longue, les dépendances ne sont plus bien capturées. Ce travail a été étendu à la modélisation des conversations et aux soins de santé. Chez DeepMind, j'ai travaillé à la résolution d'un problème omniprésent dans la communauté du deep learning : le problème de l'effondrement des modes pour les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Les réseaux antagonistes génératifs sont utilisés dans de nombreuses applications, en particulier pour générer des données, car ils sont très efficaces dans ce domaine, mais ils se heurtent à ce problème appelé effondrement des modes, où ils se concentrent uniquement sur la sortie de certains types de données. Par exemple, un GAN peut uniquement générer des images de personnes au teint plus clair alors qu'il y a une majorité de visages blancs dans l'ensemble de données, ce qui constitue un problème en termes de diversité. Il ne parviendrait pas à générer des images de moi, par exemple, parce que j'ai un teint plus foncé. J'ai donc cherché à résoudre ce problème et à m'assurer que les réseaux produisent un ensemble diversifié de sorties.

Q. POURQUOI AVEZ-VOUS CHOISI DE REJOINDRE LA FACULTE DE PRINCETON ET QU’ATTENDEZ-VOUS AVEC IMPATIENCE ?

Je suis enthousiaste à l’idée de créer mon propre laboratoire et de faire des recherches qui me tiennent à cœur, et le contexte de Princeton est d’autant plus passionnant en raison de son histoire d’innovation et de scientifiques qui innovent.
L'histoire de Princeton en matière de questions raciales est également significative. Il fut un temps où les Noirs n'avaient même pas le droit d'être étudiants, et les femmes n'avaient même pas le droit de s'inscrire comme étudiants ou de faire partie du corps enseignant. Je pense donc que nous avons fait beaucoup de chemin, surtout compte tenu des récents événements qui ont fait que les questions raciales ont pris de l'ampleur dans le monde. Rejoindre Princeton est un moment fort pour moi, car ces problèmes sont réels et se produisent dans le milieu universitaire. Il a fallu 100 ans pour qu’une femme noire soit nommée professeure à l’école d’ingénieurs. Cela montre qu’il reste encore beaucoup de progrès à faire. Maintenant qu’une barrière est tombée, les gens qui me ressemblent peuvent dire : « Elle l’a fait, alors je peux le faire maintenant. » C’est important pour moi de pouvoir commencer ma carrière universitaire à Princeton en raison de cette histoire. J’espère que les choses changeront radicalement et que nous n’aurons plus à nous réjouir de ces choses – elles devraient être normalisées.

Q. POUVEZ-VOUS NOUS PARLER UN PEU DE L’AFRIQUE QUE JE CONNAIS ET DE VOS OBJECTIFS POUR LE PROJET ?

The Africa I Know est une organisation à but non lucratif qui a deux objectifs principaux. Elle fournit une plateforme de publication ( theafricaiknow.org ) pour mettre en valeur les capacités et les contributions africaines à la connaissance et à l'innovation afin d'inspirer et d'autonomiser les jeunes Africains. Le deuxième objectif est de fournir des ressources et des opportunités aux jeunes Africains pour poursuivre des études et des efforts dans les domaines de la science, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques.

Princeton University

J'aime l'informatique parce qu'elle permet de construire et de voir fonctionner des choses qui peuvent s'appliquer au monde réel/

ADJI BOUSSO DIENG PROFESSEURE A L’UNIVERSITE DE PRINCETON