Recrutement

Programmes de formations offerts

Le MILA est toujours à la recherche de bons candidats de tous les niveaux : stagiaires (temps partiel ou temps plein), étudiants à la maîtrise, étudiants au doctorat (incluant les visiteurs) et post-doctorants

Pour toute demande ou pour soumettre un dossier d’application, vous pouvez contacter: .

MESSAGE IMPORTANT

Nous acceptons les demandes pour:

  • Post-docs
  • Stagiaires

Le process d’application est fermé pour:

  • Étudiants M. Sc. et Ph.D pour automne 2017 (ouvert jusqu’au 31 décembre 2016)

Le processus de recrutement pour l’année 2018 commencera le 1er octobre 2017.

Veuillez vous préparer à soumettre les documents suivants par courrier électronique à :

  • curriculum vitae
  • tous les relevés de notes de niveau universitaire
  • copies de publications ou de thèses, tout au plus DEUX documents
  • brève lettre de motivation expliquant votre intérêt pour le MILA et l’apprentissage profond. Vous devez faire ressortir votre expérience et vos études reliées au domaine (par exemple: projets d’étude en apprentissage machine).
  • 2 lettres de recommendations (faites envoyer directement au courriel de recrutement par vos évaluateurs avec leur courrier électronique institutionnel, si possible)
  • Échantillons de code (soit des url vers des repos publics ou des fichiers zip).

Avant d’envoyer le courriel, veuillez remplir le formulaire d’application MILA en ligne.

Quand nous aurons reçu votre application complète:

  • Vous recevrez un accusé de réception. Vu le nombre élevé de demandes, il peut y avoir un délai.
  • Un professeur du MILA examinera votre application (nous recevons beaucoup de demandes, ceci pourrait prendre quelques semaines)
  • Si votre application est sélectionnée, vous serez invité à une entrevue orale avec un ou deux professeurs par Skype ou Google Hangouts.

Si vous avez encore des questions, contactez Linda Peinthière au: 1 514 343-6111 poste 1868.

Si vous êtes accepté au MILA, félicitations! Vous avez passer la première et plus difficile étape. Il reste ensuite la paperasse officielle.

Étudiants à la maîtrise et au doctorat à l’Université de Montréal

Pour poursuivre vos études supérieures après avoir été accepté au MILA, vous devez officiellement appliquer à l’Université de Montréal pour étudier au Département d’Informatique et Recherche Opérationnelle (DIRO).

  1. Soumettez votre application:
    https://admission.umontreal.ca/admission/cycles-superieurs/demande-dadmission/
    Code maîtrise: 217510
    Code doctorat: 317510
    Vous devrez également envoyer certains documents originaux par la poste.
  2. Pour le doctorat seulement, complétez votre partie du formulaire suivant, signez-le, numérisez et envoyez à recruitment.at.mila AT gmail (dot) com ainsi qu’au professeur du MILA qui vous a accepté comme superviseur primaire. Il ou elle va compléter le reste du formulaire et l’envoyer au département.
  3. Votre superviseur va devoir envoyer une lettre d’acceptation au département où il confirme son intention de superviser vos études supérieures.
  4. URGENT: si vous êtes un étudiant international (sauf de France), vous devez appliquer pour une bourse d’exemption (Bourse C) afin de payer les mêmes droits de scolarité que les étudiants canadiens. Faites-le le plus vite possible!
    Remplissez la partie A du formulaire et envoyer le document numérisé à votre superviseur.
  5. Pour les étudiants internationaux, vous devez commencer votre application pour un visa d’étude le plus tôt possible.
    Un document essentiel sera votre lettre d’admission officielle de l’Université, qui sera envoyée lorsque l’administration aura officiellement approuvé votre demande.
    Un autre document important est la preuve de fonds suffisants. Votre superviseur vous enverra une lettre confirmant le financement annuel qu’il vous fournira.

Pour les stagiaires et post-docs

Les stages et post-docs sont considérés comme des emplois rémunérés. À moins d’être citoyen ou résident permanent canadien, vous devez appliquer pour le permis de travail approprié.

Le MILA

MILA, c’est l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal. Notre corps professoral comprend sept enseignants en apprentissage machine: Yoshua Bengio, Pascal Vincent, Aaron Courville, Simon Lacoste-Julien, Roland Memisevic (en congé sabbatique), Chris Pal (de l’école de Polytechnique de Montréal) et Laurent Charlin (HEC). Ces professeurs supervisent approximativement 90 étudiants, post-doctorants et membres du personnel. Cet institut est totalement dédié à la recherche portant sur l’apprentissage profond.

 

Projets

Les projets du MILA appliquent l’apprentissage profond dans une grande variété de contextes, du traitement des langues naturelles à la vision par ordinateur, et visent l’amélioration des techniques et algorithmes actuels.

Il est attendu des doctorants et post-doctorants qu’ils possèdent une bonne connaissance de l’apprentissage machine et, si possible, de l’apprentissage profond. Au niveau post-doctoral, la plupart des candidats ont déjà un bon dossier de publication en apprentissage profond. Finalement, les candidats à tous les niveaux devraient avoir un fort bagage mathématique (probabilités, algèbre linéaire, optimisations numériques, statistiques) et informatique (analyse numérique, développement de logiciels à code source ouvert).

 

Qu’est-ce que l’institut étudie?

Les professeurs et les étudiants du MILA se consacrent principalement à l’étude de l’apprentissage profond. Cet institut est d’ailleurs reconnu pour ses compétences sur les:

Fondements de l’apprentissage profond: l’institut compte à son actif la publication de l’un des premiers articles du domaine (NIPS 2006), un livre (2009), une revue de la littérature résumant l’état de l’art de l’apprentissage profond (2013) ainsi que plusieurs autres contributions.

Autoencodeurs: le MILA a contribué à la révolution de l’apprentissage profond en introduisant l’empilement d’auto-encodeurs débruitants (stacked denoising autoencoders). C’est également ici qu’ont été inventés les auto-encodeurs contractifs (contractive autoencoders) et les réseaux stochastiques génératifs (generative stochastic networks).

Réseaux de neuronnes supervisés: le MILA est un pionnier dans l’utilisation des neurones linéaires rectifiés utilisés dans les réseaux de neurones à propagation avant (feedforward neural nets). Les réseaux rectifieurs profonds ont acquis une grande popularité dans les domaines de la vision et de la reconnaissance de parole. Nous avons aussi développé récemment les unités maxout qui ont aussi gagné en popularité dans une variété d’applications en traitement de la parole et de vision par ordinateur.

Modèles génératifs: le MILA est le lieu de naissance du  »spike-and-slab » RBM (restricted Boltzmann machine), l’un des meilleurs modèles génératifs pour les images naturelles. Les étudiants du MILA étudient également un vaste registre de sujets reliés aux machines de Boltzmann, y compris la manière dont on peut améliorer l’entraînement et l’échantillonnage avec ces machines.

Réseaux de neurones récurrents: les étudiants du MILA travaillent sur la modélisation de la structure temporelle à l’aide de réseaux récurrents. Les modèles neuronaux de langage (avec des mots intégrés) ont été inventés ici tout comme les RNN-RBMs, des modèles très performants pour modéliser la musique polyphonique.

De plus, nous participons souvent à des compétitions internationales. Nous avons récemment gagné deux concours de transfert d’apprentissage.

 

Partenaires industriels

Notre institut est financé par les partenaires industriels suivants:

  • IBM finance de nombreux projets de recherche sur l’apprentissage profond au MILA, principalement dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement des langues.
  • D-Wave, The Quantum Computing Company™. Le MILA explore des utilisations de l’ordinateur analogique quantique de D-Wave pour résoudre des problèmes difficiles d’apprentissage et d’inférence avec les modèles graphiques probabilistes.
  • Ubisoft, la plus grande compagnie de Montréal spécialisée dans la production de jeux vidéos. Le MILA travaille sur des solutions d’apprentissage automatique permettant d’améliorer et bonifier l’expérience de jeu des utilisateurs.
  • Google veut construire et entraîner efficacement des modèles de plus en plus gros. Nous avons introduit le concept de calcul conditionnel distribué ainsi que celui de réseaux dynamiquement structurés pour atteindre cet objectif.
  • Nuance s’intéresse à améliorer les algorithmes d’apprentissage pour la parole et le langage.
  • Facebook cherche à améliorer tous les aspects de l’apprentissage profond.

 

Stages

Le MILA accueille de nombreux stagiaires. Les étudiants du MILA sont aussi encouragés à faire des stages dans d’autres laboratoires. Les étudiants du MILA font souvent des stages au sein des meilleurs groupes de recherche à travers le monde. Par exemple:

  • Pendant l’été 2013, David Warde-Farley a fait un stage à Google, Mountain View, Californie, au sein de l’équipe d’infrastructure pour l’apprentissage profond.
  • Pendant l’été 2013, Ian Goodfellow a fait un stage à Google, Mountain View, Californie, au sein de l’équipe Street Smart.
  • Pendant l’été 2013, Yann Dauphin a fait un stage chez Microsoft Research, Mountain View, Californie.
  • Pendant l’été 2013, Razvan Pascanu a fait un stage chez Microsoft Research à Redmond, Washington.
  • Pendant l’été 2012, Yann Dauphin a fait un stage à Google, New York, au sein de l’équipe de reconnaissance de parole.

Autres questions

Est-ce que je dois savoir parler français?

Le français est la langue officielle du Québec. Il pourrait être par conséquent très utile d’apprendre le français si vous choisissez de vivre ici et profiter au maximum de tout ce que la ville a à offrir.

Ceci étant dit, Montréal est l’une des villes les plus bilingues au monde et la plupart des étudiants actuels de l’institut sont arrivés au Québec en ne parlant pas, ou alors très peu, le français.

La popularité relative de l’anglais et du français au sein de l’institut varie en fonction du temps. En ce moment, beaucoup des étudiants proviennent de pays où le français n’est pas une langue officielle tel que les États-Unis, la Chine, la Turquie et l’Iran. À ce titre, tous les étudiants de l’institut parle raisonnablement bien anglais et un sous-ensemble d’entre eux parle également français.

Les cours de l’université de Montréal sont donnés en français. Il est cependant possible de prendre quelques cours en anglais à l’université McGill ou à l’université Concordia. Une ligne d’autobus relie l’université de Montréal au centre-ville où se trouvent ces deux universités. Il est possible de remettre vos devoirs et vos examens écrits en anglais. Les étudiants inscrits à un programme de 1er cycle doivent passer un examen de français qui est conditionnel à leur admission mais cet examen n’est pas un pré-requis pour l’admission aux programmes de maîtrise et de doctorat.

Est-ce que j’aurai à payer des frais supplémentaires en tant qu’étudiant étranger?

Par défaut, les étudiants étrangers doivent payer des frais additionnels, mais les étudiants du MILA peuvent habituellement faire financer ces frais par les fonds de recherche accordés à l’institut. Ils peuvent aussi, le cas échéant, obtenir une exemption. Vous devriez être avisé si vous devez payer ces frais avant la date limite d’acceptation ou de refus de l’offre d’admission de l’Université de Montréal.

Est-ce qu’il fait froid à Montréal?

C’est vrai qu’il peut faire froid à Montréal en hiver (il peut aussi faire très chaud durant l’été). Cependant, la ville est bien adaptée pour fonctionner dans ces conditions climatiques. Par exemple, le déneigement des rues se fait rapidement et efficacement. Bien entendu, vous aurez besoin d’un bon manteau et de bottes. La plupart des étudiants étrangers s’accommodent assez bien de ce climat qui, somme toute, n’est pas bien différent que celui qu’on retrouve à Boston ou Toronto.

L’hiver a malgré tout ses avantages. Il est possible de patiner sur le lac gelé du Mont-Royal, tout près de l’université. Des centres de ski (ski de fond et ski alpin) sont accessibles en voiture. Enfin, vous pouvez aller glisser dans les nombreux parcs de Montréal. Un grand carton déniché dans une des poubelles de recyclage de la ville fera l’affaire!

Pourquoi est-ce qu’une personne avec des habiletés en mathématiques et en informatique aimerait travailler dans le domaine de l’apprentissage automatique?

L’apprentissage profond est un champ de recherche nouveau et passionnant. Ce domaine est encore jeune. Ainsi, un étudiant avec de bonnes aptitudes en mathématiques peut assimiler aisément la plupart des idées centrales au domaine et commencer rapidement à contribuer à la recherche. Récemment, il a été démontré que l’apprentissage profond, grâce à de gros réseaux neuronaux utilisant des GPU ou implémentés selon une architecture distribuée, a permis à la reconnaissance d’objets et à la reconnaissance de la parole de faire de grands bonds en avant.

Ainsi, avec la recherche en apprentissage profond, les étudiants possédant un bon bagage en mathématiques et des habilités en programmation, ont une opportunité sans précédents de faire une différence et d’avoir un impact.

Quels professeurs sont actuellement à la recherche d’étudiants et quels sont les types de projets sur lesquels ils aimeraient travailler avec vous?

Le MILA regroupe cinq professeurs du département d’informatique:

un professeur de l’École polytechnique qui est spécialisé en apprentissage automatique appliqué à la vision artificielle:

et un professeur de l’école des Hautes Études Commercial (HEC) spécialisée en algorithmes de décisions et recommendations:


N’hésitez pas à les contacter directement par courriel si vous désirez plus d’informations sur les projets sur lesquels vous pourriez travailler.

Avec leur diplôme en poche, que sont devenus les étudiants de notre institut?

  • Pascal Vincent a obtenu son doctorat au MILA et en demeure un membre actif. Il est maintenant professeur régulier.
  • Hugo Larochelle a obtenu son doctorat au MILA et est maintenant professeur régulier à l’université de Sherbrooke.
  • Dumitru Erhan a obtenu son doctorat au MILA et est maintenant ingénieur logiciel au sein de l’équipe de recherche en vision de Google, Venice, Californie près de Los Angeles.
  • James Bergstra a obtenu son doctorat au MILA et effectue un post-doctorat à l’université de Waterloo.
  • Nicolas Le Roux a obtenu son doctorat au MILA et est maintenant gestionnaire du programme scientifique à Criteo.
  • Nicolas Chapados a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant à ApSTAT, compagnie qu’il a co-fondée avec d’autres membres du MILA.
  • Olivier Delalleau a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant chez Ubisoft Montréal.
  • Philippe Hamel a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant chez Google à Mountain View, Californie.
  • Guillaume Desjardins a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant chez Google Deep Mind, Londres.
  • Razvan Pascanu a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant chez Google Deep Mind, Londres.
  • Ian Goodfellow a obtenu son doctorat au MILA et travaille maintenant chez Google à Mountain View, Californie.

 

Qu’est-ce que les étudiants pensent de l’institut?
Il y a plusieurs avantages à devenir un étudiant du MILA:

  • Milieu de recherche intellectuellement très stimulant: Au MILA nous sommes passionnés par l’avancement des connaissances en intelligence artificielle. Quelque soit l’heure ou le jour, vous trouverez des étudiants en train de débattre de toutes sortes d’idées de recherche originales. Les professeurs sont très engagés et impliqués avec les étudiants, ce qui contribue à créer un climat de recherche interactif et très ouvert.
  • Équilibre travail / vie personnelle: Contrairement à ce qui peut se vivre dans les laboratoires de recherche aux États-Unis, au MILA nous produisons une recherche de qualité tout en gardant un équilibre entre le travail et la vie personnelle. La culture québécoise favorise cet état d’esprit.
  • Ressources en calcul importantes: L’université de Montréal a le deuxième plus important budget de recherche parmi toutes les universités canadienne et le MILA a un historique prestigieux d’obtention de subventions de recherche. Ce qui veut dire que les étudiants du MILA ont accès à plusieurs ordinateurs puissants équipés de GPUs. L’institut bénéficie également de ressources additionnelles par le truchement d’un accès partagé au regroupement d’ordinateurs déployés à travers le Québec et le Canada.
  • Invitation à participer aux conférences: Tant que les ressources financières de l’institut le permettent, ce qui est vrai la plupart du temps, le MILA envoie habituellement une large délégation d’étudiants dans les conférences les plus prestigieuses en apprentissage automatique et en apprentissage profond telles que NIPS, ICML et ICLR. Contrairement à ce qui se passe dans plusieurs autres laboratoires, il est fréquent que les étudiants à la maîtrise, les seconds et troisièmes auteurs et même les étudiants qui n’ont pas eu de papiers acceptés aient la chance d’aller aux conférences. En effet, les professeurs encouragent fortement les étudiants à participer aux conférences parce qu’ils considèrent cela comme une partie essentielle de leur formation de chercheur.
  • Recherche financée: Les étudiants du MILA ont généralement accès à des bourses qui se comparent avantageusement à celles proposées dans les programmes gradués aux États-Unis. Ce financement est habituellement lié à des projets de recherche industrielle. Ces travaux sont souvent publiables. La plupart des étudiants trouvent cet arrangement préférable à celui proposé par d’autres universités où les étudiants financés doivent concéder une part importante de leur travail à effectuer des tâches qui ne sont pas des tâches liés à des activités de recherche.