En termes généraux, les chercheurs du CIRRELT réalisent des études de cas et effectuent des analyses et des diagnostics approfondis d’organisations et d’infrastructures en réseau. Ils développent des théories et des typologies, parmi lesquelles certaines sont directement reliées à la conception, à la gestion et à l’opération des réseaux, d’autres utilisent des méthodes plus générales, utilisées en particulier dans la recherche sur les réseaux. Ils produisent des méthodes de planification basées sur des modèles d’optimisation, ainsi qu’un vaste ensemble de technologies, telles des systèmes d’aide à la décision et des outils de simulation et de formation. Ces technologies facilitent la conception, la gestion, l’opération et la sécurité des réseaux.

Les percées méthodologiques réalisées par les chercheurs du CIRRELT leur permettent de faire face à des problèmes de planification intégrée, sous incertitude, à grande échelle, distribuée et en temps réel. Plus précisément, les chercheurs du CIRRELT développent des outils et des méthodes pour :

• Concevoir des réseaux durables et flexibles.
• Planifier des réseaux à grande échelle et intégrant des facteurs d’incertitude.
• Soutenir la prise de décisions multi-attributs et multi-objectifs (par exemple, en prenant en compte à la fois l’environnement et le développement économique).
• Aider à la prise de décisions dans des environnements collaboratifs et distribués.
• Soutenir la planification géographique, en temps réel et proactive des réseaux.
• Appuyer l’intégration en réseau des organisations (à la fois spatiale, temporelle et décisionnelle).
• Soutenir les politiques de prise de décision sécuritaires et comportant peu de risques.

Que se passe-t-il dans le cerveau lorsque nous résolvons des problèmes? Et comment pouvons-nous utiliser les réponses à cette question pour améliorer à la fois le fonctionnement du cerveau et l'intelligence artificielle? Voilà ce que veut découvrir Irina Rish, experte en intelligence artificielle de renommée mondiale. Ses recherches portent sur l'intelligence artificielle au carrefour de l'apprentissage machine et des neurosciences.

En tant que titulaire de la Chaire d'excellence en recherche du Canada en intelligence artificielle autonome, M^me Rish prévoit mettre sur pied un ambitieux centre de recherche interdisciplinaire à l'Université de Montréal. Les recherches menées dans ce centre renforceront le rôle de Montréal en tant que centre de recherche en intelligence artificielle et permettront au Canada d'affirmer son leadership dans ce domaine. M^me Rish et son équipe s'emploieront à combler l'écart entre l'intelligence artificielle, la biologie, les neurosciences et la psychologie, ce qui permettra de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau humain. La chercheure souhaite également que son équipe contribue à rendre l'intelligence artificielle plus autonome, à l'instar des capacités d'apprentissage humaines, en élaborant de nouveaux modèles et de nouvelles méthodes pour bâtir des systèmes d'intelligence artificielle plus robustes et plus éthiques.

À l’intersection des nouveaux matériaux, de la physique quantique et de l’intelligence artificielle, l’Institut Courtois explore les frontières de la matière en rapprochant les toutes dernières avancées de l’informatique des chercheurs en chimie et en physique.

L’Institut offre un espace d’échange entre les approches théoriques et expérimentales de pointe en recherche sur les propriétés de la matière. Cet écosystème favorisant l’innovation réunit à la fois des chercheurs de renom et de jeunes chercheurs prometteurs. Regroupés au sein du campus MIL de l’Université de Montréal, ces scientifiques convergent pour repousser les limites du savoir.

Les systèmes tutoriels intelligents (STI) résultent d'une convergence des travaux et progrès réalisés en intelligence artificielle et éducation. Les orientations des travaux du groupe HERON concernent des projets relatifs à l'architecture des STI, l'étude du raisonnement, la modélisation de l'étudiant, les stratégies pédagogiques, l'apprentissage à partir de systèmes experts, la coopération entre agents intelligents, les techniques d'explication de pannes, ... Notre groupe est, en fait, le premier groupe au Québec réunissant des personnes spécialisées en bases de données, intelligence artificielle, multimédia, télématique, science cognitive, médecine, éducation. Nous avons en particulier reçu une subvention stratégique de la part du CRSNG et une subvention d'équipe FCAR (1986-90). Nous avons bénéficié depuis de 1993 à 1997 d'une subvention de 4.8 millions de dollars du gouvernement du Québec. Notre groupe a également été reconnu sur le plan international puisque nous avons été en charge des organisations des conférences internationales ITS-88 et ITS-92, sur les systèmes tutoriels intelligents (ITS-92), ITS-96,ITS-2000,TICE-2000, ITS-2002, et TICE-2002. Ces conférences ont attiré chaque fois près de 400 personnes provenant des universités et de l'industrie.

Sous la direction de Sébastien Roy, le Laboratoire encadre de la recherche fondamentale et appliquée sur les aspects tridimensionnels de la vision par ordinateur. En particulier, les recherches s’intéressent à la reconstruction 3D à partir d’images, à l’analyse du mouvement dans les séquences vidéo, l’imagerie panoramique, ainsi qu’à l’usage de projecteurs multiples pour former une image cohérente de grande taille sur des surfaces de formes diverses comme celles utilisées en projection immersive.

Mila rassemble des chercheur·e·s universitaires de classe mondiale qui se consacrent à la recherche en IA dans un large éventail de disciplines et de domaines d’application.

Notre programme de recherche interdisciplinaire est guidé par notre engagement à étudier et à développer des cadres qui soutiennent l’avancement et le déploiement d’une IA responsable.

Le laboratoire RALI (Recherche appliquée en linguistique informatique) est un groupe de recherche à l’Université de Montréal qui réunit des informaticiens et des linguistes se spécialisant dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Cette branche de l’intelligence artificielle s’intéresse à l’application des principes scientifiques et des techniques de l’informatique à tous les aspects des langages humains.

Depuis 2013, une partie des efforts de recherche menés par Philippe Langlais et son équipe au RALI se sont tournés vers l’OIE (Open Information Extraction, soit extraction d’information ouverte). Le but de ce domaine de recherche est l’extraction de connaissances structurées à partir de texte libre, non structuré.

Un des axes de recherche les plus importants est la recherche d’information, soit tenter de satisfaire un besoin d’information (par exemple Quels sont les effets secondaires d’un médicament?) à partir d’une collection de documents.

Le projet de diffusion d'informations environnementales, financé depuis 2008 par Environnement Canada, s’intéresse quant à lui à de nouvelles méthodes pour personnaliser et traduire la masse d'informations produites quotidiennement par Environnement Canada, par exemple les bulletins d’avertissements météo. Plusieurs prototypes ont été développés dans ce contexte.

Le laboratoire s’intéresse également au recrutement électronique. Dans le cadre du projet BPP, le RALI et son partenaire industriel LittleBigJob Networks Inc. développent une plate-forme pour améliorer le processus de recrutement de cadres et professionnels en exploitant le potentiel des mégadonnées (Big Data), issues notamment des médias sociaux.

Le RALI explore également les domaines de la traduction automatique, du résumé automatique, du traitement des textes juridiques et de l’extraction et de la visualisation des mégadonnées (Big Data), en collaboration avec des organismes gouvernementaux et des partenaires industriels.