Irina Rish est professeure titulaire au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Montréal (UdeM). Elle est titulaire de la Chaire en IA CIFAR-Canada et de la Chaire d’excellence en recherche du Canada en IA autonome.

Ses recherches se concentrent sur l’apprentissage machine, l’analyse des données neurales et l’intelligence artificielle inspirée des neurosciences.

Actuellement, ses travaux portent sur l’apprentissage continu, les algorithmes d’optimisation pour les réseaux neuronaux profonds, la modélisation éparse et l’inférence probabiliste, la génération de dialogues, l’apprentissage par renforcement biologiquement plausible, et les approches systémiques dynamiques de l’analyse de l’imagerie cérébrale. Avant de rejoindre l’UdeM et Mila en 2019, elle était chercheuse au Centre de recherche T. J. Watson d’IBM, où elle a travaillé sur divers projets à l’intersection des neurosciences et de l’IA, et a dirigé le défi Neuro-AI. Irina Rish détient 64 brevets, a publié plus de 80 articles de recherche, plusieurs chapitres de livres, trois ouvrages édités et une monographie sur la modélisation éparse.