Dans le budget fédéral de 2018, le gouvernement du Canada a engagé des fonds pour mettre en œuvre une stratégie nationale d'infrastructure de recherche numérique (IRN). Au cœur du succès de la stratégie nationale d'IRN sera la capacité des décideurs politiques à soutenir un système de gouvernance qui : a) répond aux besoins des chercheurs, aux outils et techniques émergents ; et b) encourage la collaboration avec le nombre croissant d'acteurs qui composent le secteur de la recherche et de l'innovation. L'émergence de plates-formes convergentes de calcul haute performance et d'intelligence artificielle (HPC-AI) en tant qu'outil de recherche compétitif présente une opportunité tangible de valider les approches vers une stratégie nationale.

HPC soutient depuis longtemps des techniques de recherche avancées à grande échelle. En fait, l'utilisation du big data sur les plateformes HPC – qui est désormais monnaie courante – peut être considérée comme un premier exemple de convergence à l'ère de la recherche numérique. Alors que de plus en plus de domaines de recherche commencent à tirer parti des mégadonnées, les scientifiques du HPC ont fait preuve de réactivité dans leur capacité à enseigner et à appliquer des méthodes de calcul avancées à l'ensemble de la communauté scientifique. Avec un intérêt et une utilisation accrus de l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage automatique dans tous les domaines de recherche, la capacité de combiner les avantages du HPC avec l'analyse de l'IA est optimale. « Summit », le supercalculateur le plus rapide au monde, acheté par le département américain de l'énergie, a été positionné comme un élément essentiel de la réalisation de l'initiative du gouvernement américain sur l'intelligence artificielle pour l'industrie américaine. Sa proéminence renforce l'opinion des chercheurs et de la communauté des fournisseurs sur la capacité des plates-formes HPC-AI convergées à évoluer et à accélérer le taux de découverte.

Dans le contexte canadien, l'Ontario a déjà pris des mesures concrètes pour mettre en œuvre des plateformes convergentes HPC-AI. Compute Ontario, un organisme sans but lucratif entièrement financé par le gouvernement de l'Ontario, travaille en collaboration avec des intervenants pour coordonner les investissements en calcul de recherche de pointe et en mégadonnées dans toute la province. En tant que priorité stratégique approuvée par ses partenaires, Calcul Ontario s'attaque consciemment à un obstacle politique connu dans les programmes de recherche et d'innovation. En se concentrant sur l'amélioration de l'accès au développement des compétences et aux mégadonnées, et en coordonnant la distribution des investissements technologiques pour tirer parti des diverses capacités des consortiums universitaires de CHP de l'Ontario, la province devrait bénéficier d'un écosystème DRI plus résilient et adaptatif.

La plateforme d'analyse de données sur l'intelligence artificielle en santé (HAIDAP), une initiative de collaboration entre Calcul Ontario, l'Institut Vecteur, HPC4Health et l'Institut des sciences cliniques et évaluatives, est un exemple clair de la façon dont l'expertise diversifiée de la communauté de recherche de l'Ontario peut être mise à profit pour soutenir besoins émergents, tout en répondant à des priorités communes. En plaçant les riches données longitudinales sur la santé de la province dans un environnement HPC-AI convergent, l'expertise des chercheurs de toutes les organisations est coordonnée pour accélérer l'application des techniques d'IA et d'apprentissage automatique en santé. Non seulement HAIDAP a conduit au développement de nouvelles compétences et à de plus grandes capacités techniques et de recherche, mais aussi à une meilleure compréhension de la manière dont les organisations devront évoluer pour répondre aux demandes futures. Des discussions avec des pairs au Québec (en particulier à Calcul Québec), où l'on trouve des actifs de recherche de pointe similaires à ceux de l'Ontario, ont renforcé la convergence HPC-AI comme une excellente opportunité d'accélérer ce domaine. Cependant, il a également souligné la nécessité d'un environnement politique fédéral propice, qui s'adapte à l'échelle de soutien d'une manière qui permet à tous les chercheurs canadiens de bénéficier des nouvelles approches.

On peut soutenir que si le Canada croit vraiment qu'un écosystème de recherche sain est impératif pour rester compétitif dans une économie mondiale numérique et fondée sur le savoir, alors la politique fédérale doit également soutenir l'accès des chercheurs à des ressources informatiques de pointe et de mégadonnées robustes. En résumé, les politiques doivent suivre le rythme de l'évolution des outils et des techniques de recherche afin de soutenir l'innovation et la compétitivité du Canada.

1. Neely, JR (2014). "Le rôle du gouvernement américain dans le HPC : technologie, mission et politique". Document présenté à la Conférence sur la comparaison du calcul haute performance aux États-Unis et en Chine, San Diego, Californie, avril 2014. Consulté le 4 octobre : https://e-reports-ext.llnl.gov/pdf/773676.pdf
2. Ponce, M et al. (2016). "Calcul scientifique, calcul haute performance et science des données dans l'enseignement supérieur". Consulté le 4 octobre : https://arxiv.org/pdf/1604.05676v2.pdf
3. Laboratoire national d'Oak Ridge. (2018). "ORNL lance le supercalculateur Summit". Consulté le 4 octobre : https://www.ornl.gov/news/ornl-launches-summit-supercomputer