Un cours de réflexion informatique permet aux élèves de s’engager dans la réponse Covid-19
Lorsqu’un cours d’introduction à l’informatique, ouvert au grand public, a été réorienté ce printemps pour étudier la pandémie de Covid-19, les instructeurs ont vu les inscriptions des étudiants passer de 20 à près de 300.
Introduction à la pensée informatique (6.S083/18.S190), qui applique la science des données, l’intelligence artificielle et les modèles mathématiques en utilisant le langage de programmation Julia développé au MIT, a été introduit à l’automne comme cours pilote d’un demi-semestre. Il a été lancé dans le cadre du programme de réflexion informatique du Stephen A. Schwarzman College of Computing du MIT et dirigé par le professeur du département de mathématiques Alan Edelman et professeur invité David P. Sanders. Ils ont très vite pu accélérer le programme pour se concentrer sur les applications des réponses au Covid-19 ; les élèves ont été tout aussi rapides à se lancer dans l’aventure.
« Tout le monde au MIT veut contribuer », déclare M. Edelman. « Alors que nous, au Julia Lab font des recherches sur la construction d’outils pour les scientifiques, Dave et moi avons pensé qu’il serait utile d’enseigner aux étudiants certains des principes fondamentaux liés au calcul pour le développement de médicaments, aux modèles de maladies, etc.
Le cours est proposé par le département d’ingénierie électronique et d’informatique du MIT et le département de mathématiques. « Ce cours ouvre une foule de possibilités d’utiliser le calcul pour mieux comprendre et contenir la pandémie de Covid-19 », déclare le directeur de CSAIL Daniela Rus.
La version d’automne de la classe avait un maximum de 20 élèves, mais la classe de printemps a atteint près de 300 élèves en un week-end, presque tous du MIT. « Nous avons eu une réponse formidable », déclare M. Edelman. « Cela a définitivement mis en valeur les systèmes d’inscription du MIT d’une manière que je n’aurais pas pu imaginer. »
Sophomore Shinjini Ghosh, diplômée en informatique et en linguistique, dit qu’elle a été attirée par ce cours au départ pour apprendre à connaître Julia, « mais aussi pour développer les compétences nécessaires à la poursuite de la modélisation informatique et à la conduite de recherches sur la propagation et le contrôle éventuel de Covid-19 ».
« Il y a eu beaucoup de désinformation sur l’épidémiologie et la modélisation statistique du coronavirus », ajoute Raj Movva, étudiant en deuxième année d’informatique et de biologie. « Je pense que ce cours va permettre de clarifier certains détails et de nous donner un avant-goût de la façon dont on peut faire des prédictions sur l’évolution d’une pandémie ».
Edelman dit qu’il a toujours rêvé d’une classe moderne interdisciplinaire qui combinerait l’apprentissage machine et l’IA d’un monde « piloté par les données », les possibilités modernes des logiciels et des systèmes que Julia permet, et les modèles physiques, les équations différentielles et l’apprentissage machine scientifique du « monde physique ».
Il appelle cette classe « une conséquence naturelle de Julia Lab’s et celle de la communauté coopérative générale de Julia open-source ». Depuis des années, cette communauté en ligne collabore à la création d’outils permettant d’accélérer le processus d’approbation des médicaments, d’aider à l’apprentissage machine scientifique et aux équations différentielles, et de prédire la transmission des maladies infectieuses. « Les conférences sont ouvertes au monde entier, suivant la grande tradition des cours ouverts du MIT », explique M. Edelman.
Ainsi, lorsque le MIT s’est tourné vers l’apprentissage virtuel pour dé-densifier le campus, la transition vers une version en ligne et à distance de la classe n’a pas été trop difficile pour Edelman et Sanders.
« Même si nous avons déjà organisé des cours ouverts d’apprentissage à distance, ce n’est jamais la même chose que de pouvoir voir le public en direct devant vous », explique M. Edelman. « Cependant, les étudiants du MIT posent de si bonnes questions dans le chat Zoom, de sorte qu’il reste toujours aussi vivifiant intellectuellement ».
Sanders, un chercheur de Marcos Moshinsky actuellement en congé en tant que professeur à l’Université nationale du Mexique, travaille sur les techniques permettant d’accélérer l’optimisation globale. Impliqué dans le Julia Lab depuis 2014, Sanders a travaillé avec Edelman sur divers projets d’enseignement, de recherche et de sensibilisation liés à Julia, et son Tutoriels YouTube ont atteint plus de 100.000 vues. « Ses vidéos ont souvent été considérées comme le meilleur moyen d’apprendre la langue julienne », déclare Edelman.
