Érick Delage is professor at HEC Montréal in the department of Decision Sciences. He has a strong interest for quantitative methodologies that can help manage the risks related to market, environmental or physical uncertainty that is present in industrial and financial decision problems. Specifically, his research interests span the areas of optimization, decision analysis, artificial intelligence and applied statistics. He is especially fascinated about how the concept of robust optimization can successfully reconcile the design of a decision model with the prevailing ambiguity about outcomes and about how these might be perceived by the decision maker. Applications that have caught his attention include, but are not limited to, portfolio selection, e-commerce, resource allocation, network routing, inventory management and energy production problems. He is a team member of the « Apprentissage automatique et optimisation intégrés pour la prise de décision en incertitude » research project, funded by IVADO.que et optimisation intégrés pour la prise de décision en incertitude » research project, funded by 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 ?