Making future projections about quantities of interest is a key component of decision-making, which has broad applications. For instance, in healthcare, one may be interested in monitoring the severity level of a disease given a treatment plan, while carefully accounting for potential sources of uncertainty. Alternatively, one may be interested in predicting the occupancy level of a data center or of a customer support office throughout the week. This project aims to develop methods, based on deep neural networks, to make such predictions from data.
Air Canada, via its loyalty program Aeroplan, wants to better understand and influence loyalty and customer profitability, by exploiting recent advances in machine learning and statistics. This is a four-themed project that requires expertise in data science, statistics, operations research, marketing and software engineering. Theme 1 focuses on predictive models for decision-making systems. We will predict trends in members’ behaviour. We will also predict the effect of policies on members’ behaviour. Theme 2 focuses on software engineering of mega-data systems.
Depuis quelques années, le monde de la recherche en Automatique est en rupture technologique du fait de l’émergence de nouvelles technologies dérivées des méthodes de l’intelligence artificielle (Artificial Intelligence – AI).
La planification de la réfection d'un navire est une tâche difficile qui requiert un effort considérable en termes de ressources qu'il faut gérer. Elle comprend plusieurs centaines d'activités d'inspection, de désassemblage, de réparation, de remplacement, de reconversion, de modernisation et de réassemblage.
La planification de rdv à domicile (infirmières ou pour rdv de techniciens) est complexe. Elle nécessite des compétences géographiques et une connaissance métier de répartiteur. Ce processus prend énormément de ressources. Ce projet vise donc projet à concevoir une méthode de suggestion d'horaire de rendez-vous sans avoir à réoptimiser de lourds emplois du temps.
MRI is one of the most popular non-invasive technologies for imaging soft tissue. An MRI system consists of a strong magnetic field that needs to be homogeneous in order to avoid loss of image quality, especially in the spinal cord. A procedure, called ‘shimming’, ensures a homogeneous field. Complex shimming technologies have been developed to improve image quality. However, these complex technologies require dedicated, end to end shimming software.
La dysménorrhée primaire (les douleurs menstruelles) est une douleur qui affecte plus de 80 % des femmes dans le monde. Pourtant, il existe peu de solutions efficaces et innovantes sur le marché. Le présent projet de recherche porte sur la recherche et le développement d’un dispositif pour soulager ces douleurs. Le choix des composantes internes ainsi que la conception microélectronique sont les points centraux de la recherche. Les résultats obtenus détermineront le circuit optimal du prototype développé par l’entreprise.
Dans la Zone d’entraide d’Alloprof, les élèves peuvent poser leurs questions. Présentement, Alloprof a un système automatisé de recommandations de contenus pédagogiques qui, à partir des questions posées dans la Zone d’entraide, propose des rubriques d’aide à lire. Toutefois, plusieurs élèves posent des questions qui sont transmises sous forme d’images, par exemple, une photographie d’une feuille avec une question et leur démarche.
Le but de ce projet consiste à automatiser les mesures acoustiques dans un bâtiment à l’aide d’un robot mobile qui se déplace de manière autonome à semi-autonome d’une position de mesures à l’autre et déclenche de lui-même ces mesures à l’aide d’un sonomètre relié à un microphone. Le projet de recherche consiste à développer la plateforme logicielle et matérielle d’un tel robot afin qu’il soit capable de se déplacer par lui-même autant que possible dans un bâtiment selon le plan d’un étage fourni.
When a previously trained machine learning model is put into production, the production phase begins where said model makes predictions on the inputs provided to it. When the distribution of production data changes over time, we talk about data drift. Then the model is likely to become less efficient, or even obsolete. The project consists of building an intelligent system capable of alerting in the event of a data drift that would have a significant impact on the system.
