Rafael Menelau-Cruz, professeur au Département de génie logiciel et des TI

Pousser encore plus loin l’apprentissage profond automatisé

17 novembre 2020
rafael menelau-cruz
Rafael Menelau-Cruz.

À l’adolescence, Rafael Menelau-Cruz adorait jouer au soccer. Il faut dire que dans son Brésil natal, le « foot » revêt un caractère quasi-religieux.

Mais il se passionnait encore plus par tout ce qui touchait l’intelligence artificielle : vers l’âge de 16 ans, il lit un article de revue qui traite des voitures autonomes. C’est l’élément déclencheur qui l’incite à réaliser, de 2004 à 2008, un baccalauréat en science informatique à l'Université fédérale du Pernambouc (UFPE), à Recife. Son projet de recherche porte alors sur la reconnaissance, par l’ordinateur, de caractères manuscrits à l'aide de plusieurs techniques d'extraction de caractéristiques.

Son baccalauréat à peine terminé, Rafael Menelau-Cruz entame une maîtrise à l’UFPE, au cours de laquelle il se consacre aux méthodes de sélection dynamique et de fusion d'un ensemble de classificateurs.

Cap sur Montréal et l’ÉTS

Interpellé par l’envie de vivre une expérience internationale, il parle avec son directeur de recherche, George D. C. Cavalcanti, qui lui vante Montréal où s’activent d’importants pôles de recherche en intelligence artificielle. Étant lui-même en contact avec l’École de technologie supérieure avec laquelle il collabore, M. Cavalcanti lui vante l’ÉTS au passage! 

En septembre 2011, Rafael Menelau-Cruz amorce donc ses études de doctorat à l’ÉTS. Sous la codirection de Robert Sabourin et de George D. C. Cavalcanti, il s’affaire à créer une version optimisée d’une nouvelle technique de sélection dynamique par l’ordinateur des ensembles de classificateurs utilisant le méta-apprentissage, soit le META-DES.

« Face à un problème, les classificateurs peuvent donner des réponses différentes, parfois mêmes contradictoires et, en gros, mes recherches portaient sur la sélection et l’entraînement en apprentissage des classifieurs les plus compétents », explique-t-il.

Celui qui a reçu des bourses au mérite tout au long de sa maîtrise et de son doctorat sur les classifieurs impressionne d’ailleurs l’éditeur du journal Information Fusion à qui il avait envoyé une étude en lien avec ses travaux. « Il m’a contacté pour me dire qu’il avait beaucoup aimé mon article scientifique, et il m’a demandé si je voulais effectuer une revue d’études sur le sujet, ce que j’ai fait, relate Rafael Menelau-Cruz. C’était la première fois qu’on demandait à un étudiant au doctorat de l’ÉTS de réaliser pareil mandat! » Lorsqu’il termine son doctorat en mai 2016, son travail de recherche est d’une qualité telle qu’il est en nomination pour la meilleure thèse de l’ÉTS!

Ayant touché à différents domaines de l’apprentissage automatique tout au long de son parcours universitaire, M. Menelau-Cruz a grandement contribué à l’avancement des connaissances dans ce domaine : il est l’auteur ou co-auteur de 10 études publiées dans les revues scientifiques et de deux autres en voie de l’être, en plus d’avoir préparé 17 articles de conférence.

L’expérience de l’enseignement et du terrain 

Tout en effectuant son post-doctorat en apprentissage machine à l’ÉTS au cours duquel il supervise les travaux de six étudiants aux cycles supérieurs, Rafael Menelau-Cruz est chargé de laboratoire pour le cours « Systèmes intelligents et apprentissage machine ». Il s’affaire alors à familiariser les étudiants au baccalauréat et à la maîtrise aux compétences pratiques d'apprentissage automatique à travers différents outils, dont Scikit-learn, NumPy, WEKA, OpenCV et TensorFlow.

Puis en 2018, Stradigi AI l’embauche à titre de chercheur. Au sein de l’entreprise il participe au développement de Kepler, une plateforme d’apprentissage automatique libre-service qui permet aux entreprises d’adopter plus rapidement l’intelligence artificielle à leurs opérations.

Cette expérience lui permet de se concentrer à l'optimisation bayésienne, la recherche d'architecture neuronale et le méta-apprentissage pour créer un apprentissage automatisé. 

« Ces trois axes font partie d’un nouvel axe de recherche autour de la plateforme AutoML – pour automated machine learning – qui porte sur les méthodes pour entraîner un système sans qu’un chercheur ait besoin de l’accompagner pour la collecte, la classification et le traitement des données », illustre-t-il.

Une « machine » à apprendre!

Maintenant devenu professeur au Département de génie logiciel et des technologies de l'information de l’ÉTS, Rafael Menelau-Cruz est enthousiaste à l’idée de partager ses connaissances avec ses étudiants. « Je souhaite surtout les motiver à trouver de nouvelles informations et à utiliser leur créativité pour arriver à des résultats auxquels on n’a encore jamais songé pour les applications ou les algorithmes, conclut-il. Je veux aussi leur transmettre le goût d’essayer de nouvelles choses. »

Parions qu’il y parviendra, lui qui n’avait jamais touché à un instrument de musique avant d’arriver à Montréal et qui, depuis, possède neuf guitares et a appris à jouer par lui-même avec le jeu Rocksmith, grâce auquel il peut désormais faire résonner les airs d’Eric Clapton, de Jimmy Hendrix, de Stevie Ray Vaughan et autres maîtres du blues rock! 

Chantal Crevier

Service des communications

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