Depuis quelques années, les questions sur la protection des données personnelles se multiplient. Les entreprises récoltent de plus en plus de données de leurs clients pour plusieurs raisons comme améliorer leur expérience utilisateur ou pour des raisons légales.
Toutefois, dans certains cas, il n’est pas nécessaire de garder toute l’information. Par exemple, chez Desjardins, les objectifs principaux des enregistrements d’appel téléphonique sont la formation et l’évaluation des employés, alors l’information la plus importante est le contenant, pas le contenu.
The goal of this research is to leverage the telematics data collected in the context of the usage-based insurance program at Intact for road safety improvement. Specifically, we aim to tackle issues on the identification of risky driver behaviors through the characterization of unsafe events and to identify sites on the road network with high probability of collision.
L’utilisation de méthodes d’ensemble, dont l’usage est très répandu, permet souvent d’obtenir des résultats de haute précision mais sont beaucoup plus difficilement interprétable que les modèles d’apprentissage automatique traditionnel (arbres, régressions logistique/linéaire, ect).
Recent market instability, volatility, and Bitcion (BTC) halving event combined to create significant challenges for this sector, resulting in many hashing power producers being forced into bankruptcy. The sector has grown very rapidly and has been plagued with boom-bust cycles that have been difficult for producers to weather due to the lack of hedging tools/financial instruments at their disposal. Pow.re Corporation offers clearinghouse-type services providing hashing power producers the ability to sell their risk to speculators.
Financial data are known to be generated from complex distributions, often assumed to be changing over time. The aim of this project is to build a simulator of multivariate time series, parameterized as simply as possible by a user, with the freedom to build different models, to assess their general behavior and key properties. This will facilitate predictions of multiple sequences and their interactions, through a simple interface of possible configurations to the user, who could have a basic knowledge of statistics and limited knowledge of the mathematical details of the underlying models.
L’objectif de ce projet et de proposer une nouvelle approche pour générer un score ESG (environnementale, sociale et de gouvernance) basé sur la perception des consommateurs perçu via les réseaux sociaux. Cette nouvelle approche permettra de palier à plusieurs problèmes de transparences et de comparabilités lié aux scores ESG actuelle. Cette nouvelle mesure pourrait être bénéfique pour le classement des entreprises qui compose les fonds communs de placement « vert » ou « responsable ».
L’industrie des centres d’appels est en pleine mutation et, depuis les dernières années, ceux-ci se sont multipliés au Canada, tout comme dans le reste du monde. Alors qu’ils sont souvent vus comme des emplois routiniers et précaires, les emplois de centres d’appels sont, dans certains cas, devenus des emplois qualifiés. Ainsi, pour optimiser l’établissement d’un centre d’appels dans une ville, une entreprise doit désormais maîtriser la composition de la main-d’œuvre de cette même ville.
Le projet de recherche ci-présent traite de la compromission des identités des clients et des employés au sein du secteur financier et se focalise plus spécifiquement sur trois moyens qui s’y rapportent : l’hameçonnage, le
« credential stuffing » et le « password guessing ». Le projet a comme objectif de prévenir ces cyberattaques par la mise en place de stratégies d’identification et de sécurisation des comptes compromis de même que par l’implantation de stratégies de sensibilisation pour les employés et les clients sur la protection de leurs identités.
In the last few years, a high increase in the interest of traders and investors towards financial instruments directly lead to an important augmentation of the information received daily by exchanges. Exchanges regulators, who constantly monitor markets to unveil potential infractions, traditionally perform their investigation manually and the notable growth in market activity represents an important risk of fraudulent events going unnoticed. In response to that new reality, exchanges around the globe are establishing automated surveillance systems that track markets activity.
Ce projet de recherche est fait en collaboration avec le département de Recherche et Développement de la compagnie Optimum Réassurance Inc. Il a pour but de faire usage des concepts et des outils d’analyse prédictive, de l’apprentissage automatique et statistique pour développer des méthodes de modélisation et de prédiction des réclamations et des comportements des assurés en assurance voyage. Les données seront fournies par des compagnies d’assurance qui détiennent un contrat de réassurance avec l’organisme partenaire.
