Lena Simine est professeure adjointe au département de chimie de l’Université McGill. Elle a obtenu son doctorat en 2015 à l’Université de Toronto, a effectué un travail postdoctoral à l’Université Rice et a lancé un groupe indépendant en 2019 à l’Université McGill. Le groupe Simine travaille à l’intersection de la chimie théorique et computationnelle, de la biophysique et de la science des matériaux. En combinant des techniques de calcul traditionnelles avec de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, elle vise à s’attaquer à des problèmes difficiles et impactants de manière intellectuellement passionnante. Ses recherches sont actuellement soutenues par le CRSNG, le FRQNT, le CNRC et la FCI-JELF. Elle est membre de l’équipe de recherche « IA pour la découverte de matériaux et molécules » financée par IVADO.

Le domaine de l’intelligence artificielle a traversé des périodes difficiles, notamment connues sous le nom d’« hivers de l’IA ». Mais durant la dernière décennie, nous avons assisté à une remontée spectaculaire, grâce à de nouveaux moyens combinés à des avancées scientifiques et technologiques. L’IA est aujourd’hui perçue comme une technologie habilitante, susceptible d’avoir de l’impact dans de très nombreux domaines. Elle est souvent comparée aux technologies qui ont alimenté les révolutions industrielles. Bien que de plus en plus d’applications concrètes de l’IA existent, la recherche dans le domaine est loin de s »achever. Dans quels domaines l’IA n’a-t-elle pas encore été exploitée à son plein potentiel ? Au niveau plus fondamental, quelles sont les limites des approches actuelles ? Quelles sont les voies prometteuses en recherche et quels sont les obstacles qui semblent insurmontables ? En somme, que manque-t-il à l’IA aujourd’hui ?