Ian Goodfellow

Ian J. Goodfellow (né en 1985 ou 1986) est un informaticien, ingénieur et cadre, surtout connu pour ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage profond. Il était auparavant employé comme chercheur scientifique chez Google Brain et directeur de l'apprentissage automatique chez Apple et a apporté plusieurs contributions importantes au domaine de l'apprentissage profond, notamment l'invention des réseaux antagonistes génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GAN). Goodfellow a écrit le chapitre sur l'apprentissage en profondeur dans l'ouvrage de référence le plus populaire dans le domaine de l'intelligence artificielle, Artificial Intelligence: A Modern Approach (utilisé dans plus de 1 500 universités dans 135 pays), ainsi que l'ouvrage Deep Learning[1].

Ian Goodfellow
Naissance 1985-1986
Nationalité Américain
Domaines Informatique
Institutions Google Brain, Apple Inc., OpenAI
Diplôme Université Stanford (B.S. & M.S.), Université de Montréal (Ph.D.)
Directeur de thèse Yoshua Bengio, Aaron Courville
Renommé pour Réseaux antagonistes génératifs
Site https://www.iangoodfellow.com

Biographie

Ian Goodfellow a obtenu ses diplômes de Bachelor of Science et Master of Science en informatique de l'Université de Stanford sous la direction d'Andrew Ng[2], et son doctorat en apprentissage automatique de l'université de Montréal en avril 2014, avec comme directeurs de thèse Yoshua Bengio (Prix Turing 2018 pour ses travaux dans le domaine de l'apprentissage profond) et Aaron Courville. Sa thèse s'intitule Deep learning of representations and its application to computer vision[3]

Google

Après avoir obtenu son doctorat, Goodfellow a rejoint Google au sein de l'équipe de recherche Google Brain[4]. Il a ensuite quitté Google pour rejoindre le nouveau laboratoire de recherche OpenAI[5],[6].

Il retourne à Google Research en mars 2017. Goodfellow est surtout connu pour avoir inventé les réseaux antagonistes génératifs. Chez Google, il développe un système permettant à Google Maps de retranscrire automatiquement les adresses à partir des photos prises par les voitures Google Street View[7],[8] et démontre les failles de sécurité des systèmes d'apprentissage automatique[9],[10].

En 2017, Goodfellow a été cité comme l'un des 35 innovateurs de moins de 35 ans du MIT Technology Review[11]. En 2019, il a été inclus dans la liste des 100 penseurs mondiaux de Foreign Policy[12]

Apple

En 2019, il quitte Google pour rejoindre Apple en tant que directeur de l'apprentissage automatique au sein du groupe des projets spéciaux[13],[14]. En avril 2022, il démissionne en raison de son opposition au projet d'Apple d'imposer à ses employés un quota de temps de travail dans les locaux de l'entreprise[15].

Références
  1. (en) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, Deep Learning, Cambridge, Massachusetts, MIT Press, (lire en ligne).
  2. (en) Andrew Ng, « Curriculum Vitae--Andrew Y. Ng ».
  3. (en) « PhD defense thesis of Ian Goodfelow », Université de Montreal (consulté le )
  4. (en) « Ian Goodfellow » [archive du ], Research at Google (consulté le ).
  5. (en) Greg Brockman, « Team++ », OpenAI Blog, (consulté le )
  6. (en) Cade Metz, « Inside OpenAI, Elon Musk's Wild Plan to Set Artificial Intelligence Free », Wired,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  7. (en) « How Google Cracked House Number Identification in Street View », MIT Technology Review, (consulté le ).
  8. (en-US) « Updating Google Maps with Deep Learning and Street View », sur Research Blog (consulté le ).
  9. (en) Dave Gershgorn, « Fooling the Machine », Popular Science, (consulté le ).
  10. (en) Dave Gershgorn, « Researchers Have Successfully Tricked A.I. Into Seeing The Wrong Things », Popular Science, (consulté le ).
  11. (en) « Ian Goodfellow, 31 ».
  12. (en) « 2019 Global Thinkers ».
  13. (en) « Ian Goodfellow, Linkedin »
  14. (en) Jordan Novet, « Apple hires AI expert Ian Goodfellow from Google », www.cnbc.com, (consulté le ).
  15. (en) « Apple's Director of Machine Learning Resigns Due to Return to Office Work », MacRumors (consulté le ).
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