Passer au contenu

/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

Rechercher

Experts en : Intelligence artificielle

Aïmeur, Esma

AÏMEUR, Esma

Professeure titulaire

Ma recherche se situe autour de trois axes. En sécurité de l'information, je travaille sur la protection de la vie privée. Plus précisément, je m'intéresse à la préservation des renseignements personnels que l'on disperse sur Internet et ses services comme les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites de géolocalisation, d'apprentissage en ligne et de commerce électronique. Je fais appel à des protocoles cryptographiques, et à différentes techniques de protection de la vie privée : k-anonymité, randomisation, calcul multiparti sécuritaire, et ""privacy by design"". J'œuvre aussi à l'amélioration des politiques de vie privée concernant la catégorisation et la confidentialité des données sensibles.

En commerce électronique, je m'intéresse à la personnalisation (acquisition du profil du client) et à la recommandation de produits et de services en utilisant des algorithmes de filtrage démographique, par contenu, collaboratif, et hybride.

Dans le cadre des systèmes tutoriels intelligents, je m'intéresse aux stratégies d'apprentissage, à l'interaction humain-machine, aux méthodes d’évaluation et à la modélisation de l'apprenant. Pour ce faire, j'utilise des techniques d'intelligence artificielle dont l'apprentissage machine et la fouille de données.

Lire plus…

Profil complet

Bengio, Yoshua

BENGIO, Yoshua

Professeur titulaire

Mon but à long terme est de comprendre l'intelligence; comprendre ses principes sous-jacents nous donnerait accès à l'intelligence artificielle (IA), et je crois que les algorithmes d'apprentissage sont essentiels dans cette quête. Les algorithmes d'apprentissage pourraient donner aux ordinateurs la capacité de capter des connaissances opérationnelles (pas nécessairement sous forme symbolique/verbale) à partir d'exemples. Une machine ayant appris de telles connaissances pourrait ainsi faire des prédictions ou des classifications correctes sur de nouveaux cas, généraliser à de nouvelles situations. La recherche dans ce domaine a été couronnée de nombreux succès au cours des trois dernières décades, et elle est maintenant appliquée dans de nombreux domaines de la science et de la technologie.

Parmi les applications les plus connues on inclut les engins de recherche, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur, et la fouille de données. Mes recherches à long terme portent sur l'apprentissage de représentations, afin de dépasser des limites théoriques et pratiques des algorithmes (linéaires ou à noyau) qui ont dominé l'apprentissage machine jusqu'à récemment. Pour contourner ces limitations, une nouvelle approche appelée apprentissage profond a été développée ici et dans quelques laboratoires depuis 2006 et a connu des succès fracassants au cours des dernières années.

Champs d'expertise

  • Science des données
  • Apprentissage automatique
  • Apprentissage de représentations
  • Apprentissage profond
  • Réseaux de neurones
  • Modèles probabilistes
  • Vision par ordinateur
  • Traitement de la langue naturelle
  • Données temporelles
Lire plus…

Profil complet

Courville, Aaron

COURVILLE, Aaron

Professeur adjoint

Ses intérêts de recherche sont axés sur le développement de modèles et d’algorithmes pour les architectures profondes d’apprentissage, plus particulièrement le développement de modèles probabilistes et des méthodes d’inférence, avec des applications incluant la vision par ordinateur et le traitement du langage.

Lire plus…

Profil complet

Frasson, Claude

FRASSON, Claude

Professeur associé

Intelligence émotionnelle. Apprentissage à distance. Intelligence artificielle. Systèmes tutoriels. Stratégies pédagogiques. Nouvelles technologies de l’information, de la communication et de la formation. Processus d’apprentissage. Agents intelligents sur internet.

Lire plus…

Profil complet

LACOSTE-JULIEN, Simon

Professeur agrégé

Son objectif de recherche principal est de mettre au point et d’analyser des techniques d’apprentissage automatique qui peuvent exploiter, à large échelle, la riche structure de données dans des applications interdisciplinaires, comme le traitement du langage naturel, l’extraction d’information, la vision artificielle et la biologie computationnelle. À cette fin, il associe des outils d’optimisation, de statistiques et d’informatique, et il aime particulièrement travailler à l’interface entre les domaines. Lacoste-Julien est reconnu pour ses contributions dans trois domaines : prédiction structurée (problèmes de classification où les extrants sont des objets structurés, comme des séquences ou des graphiques); optimisation à large échelle (méthode des gradients incrémentaux et optimisation de Frank-Wolfe); et association de méthodes génératives et discriminatoires.

Lire plus…

Profil complet

Mitliagkas, Ioannis

MITLIAGKAS, Ioannis

Professeur adjoint

Pour tenter de comprendre pourquoi certains modèles d’apprentissage profond fonctionnent étonnamment bien avec des données qui leur sont inconnues, Ioannis Mitliagkas s’intéresse en particulier à l’apport des statistiques et de la théorie de l’information.

Lire plus…

Profil complet

Nie, Jian-Yun

NIE, Jian-Yun

Professeur titulaire

Mes recherches concernent les problèmes de recherche d’information, ou de moteur de recherche sur le Web. L’objectif est d’améliorer l’état de l’art et la pratique actuelle dans ce domaine en développant de nouveaux modèles de recherche d’information, en exploitant de nouvelles sources d’informations pour l’expansion, la réécriture et la réorganisation de requêtes comme les logs d’utilisateurs, Wikipédia, les thésaurus, etc., et en tenant compte des intentions diverses des utilisateurs dans différents contextes d’application. Pour cela, nous développons des méthodes statistiques spécifiques pour les besoins de la recherche d’information. Mes recherches touchent aussi les problèmes du multilinguisme, à savoir retrouver les documents pertinents dans d’autres langues. Les méthodes développées peuvent être appliquées dans divers domaines : la recherche d’informations médicales, le commerce électronique, l’analyse des opinions sur le Web, etc.

Lire plus…

Profil complet

Vincent, Pascal

VINCENT, Pascal

Professeur agrégé

Mes recherches portent sur les principes computationnels fondamentaux qui sous-tendent l'extraordinaire capacité à apprendre, comprendre et s'adapter à l'environnement qui caractérise l'intelligence. Le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage basés sur de tels principes, et entraînés avec de vastes quantités de données, est à l'origine des plus récentes percées technologiques en intelligence artificielle.


Je m'intéresse plus particulièrement à la manière dont, partant de flux de données sensorielles brutes (telles les images et les sons), peuvent se construire de façon autonome des représentations de haut niveau, porteuses de sens. Un peu comme ce que savent faire les réseaux de neurones du cerveau, cela revient à modéliser intelligemment la structure de la réalité observée, en y découvrant et exploitant des régularités statistiques complexes.

Lire plus…

Profil complet