Geoffrey Hinton

Geoffrey Everest Hinton naît à Wimbledon, en Angleterre, en 1947, dans une famille scientifique prestigieuse — arrière-arrière-petit-fils du logicien George Boole, neveu de l'économiste Colin Clark. Après un diplôme de psychologie expérimentale à Cambridge en 1970, il soutient en 1978 à Édimbourg une thèse de doctorat sur les réseaux de neurones, à une époque où ce champ est déprécié par la communauté de l'intelligence artificielle symbolique. Il enseigne à Sussex, à Carnegie Mellon puis, à partir de 1987, à l'université de Toronto, qui devient son port d'attache principal, en dépit d'un passage à Google Brain de 2013 à 2023. Son article fondateur de 1986, co-écrit avec David Rumelhart et Ronald Williams, popularise l'algorithme de rétropropagation du gradient pour entraîner les réseaux à plusieurs couches. Pendant les années 1990 et 2000, Hinton maintient obstinément la recherche sur les réseaux profonds malgré la désaffection générale. En 2006, avec Simon Osindero et Yee-Whye Teh, il introduit les deep belief networks, jalon reconnu du renouveau de l'apprentissage profond. En 2012, ses étudiants Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever remportent avec AlexNet le concours ImageNet par une marge sans précédent, événement qui déclenche la révolution contemporaine de la vision par ordinateur. Il reçoit en 2018, avec Yoshua Bengio et Yann LeCun, le prix Turing. En mai 2023, Hinton démissionne de Google pour pouvoir s'exprimer librement sur les risques existentiels de l'intelligence artificielle ; en octobre 2024, il reçoit avec John Hopfield le prix Nobel de physique pour les « découvertes et inventions fondamentales permettant l'apprentissage machine avec les réseaux de neurones artificiels ». Sur ce site, Hinton est la charnière entre la période mobile-cloud, qui a fourni la puissance de calcul GPU et les volumes de données nécessaires, et la période d'IA générative, où ses anciens élèves — dont Ilya Sutskever, cofondateur d'OpenAI dirigée par Sam Altman — ont construit les grands modèles comme GPT-4.