Yoshua Bengio, Directeur de l’Institut de Montréal des algorithmes d’apprentissage (MILA) et professeur à l’Université de Montréal est un des pionniers de l’apprentissage profond et membre du conseil de la fondation NIPS. Doctorant de l’université McGill (1991, informatique) et postdoctorant du MIT et de l’AT&T Bell Labs, il dirige la Chaire de recherche du Canada sur l’apprentissage statistique et dirige le programme de l’Institut canadien de recherches avancées sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage biologique. Il est connu pour ses contributions à l’apprentissage profond, aux réseaux récurrents, aux modèles de langue et de traduction, et aux algorithmes d’apprentissage d’inspiration biologique.

Pierre-Majorique Léger est un professeur, chercheur, inventeur et entrepreneur. Ses recherches visent à améliorer l’expérience utilisateur (UX) vécue lors de l’apprentissage ou de l’utilisation d’une technologie d’information (TI), et ce, en mobilisant les données biophysiologiques massives générées lors de l’interaction et permettant de qualifier l’émotion et la cognition de l’utilisateur. Il est professeur à HEC Montréal en TI, mais également professeur invité à la prestigieuse Tuck School of Business du Dartmouth College et au Henry B. Tippie School of Management de la University of Iowa. Il est l’auteur d’une cinquantaine d’articles scientifiques arbitrés, d’une dizaine de déclarations d’invention et le fondateur de plusieurs start-ups.