Transition model for insurance risks

Car (automobile) insurance is a very common type of insurance: policyholders pay a premium to get financial compensation in case an accident happens with their cars. Insurance companies use complex calculations and a lot of information to determine the value of these premiums. More specifically, they must also consider their expectations of the future. Predicting the future is impossible but with the help of artificial intelligence, the current project aims to improve the understanding of how a portfolio of insured cars can evolve in the upcoming years.

ESG Events Clustering using Natural Language Processing

The integration of Environmental, Social and Governance (ESG) factors into investment decisions has accelerated in the last few years. In fact, Bank of America estimates a $20 trillion of asset growth in ESG funds over the next two decades. Evaluating ESG related events of a company is an important task to assess company ESG risk. For public companies, important changes should be covered by the media and possibly by several news. These news need to be grouped under the same ESG event before analysis.

Assistance tools to build taxonomy of skills and to search for experts

In many applications, we need to find the right person with the required expertise (skills) for some task. To enable this, it is necessary to extract and organize the skills of different persons in a taxonomy. This project aims at developing a taxonomy of skills for the National Bank of Canada. Currently, a small taxonomy has been created manually by experts, but it is far from being complete. Many skills and their variants are missing. The project will construct tools to extract skills from the profiles of the employees.

Elaboration of a high-throughput toolbox for analysis and visualization of mesoscale longitudinal cortical imaging dataset - Year two

In recent years, a dramatic increase in computer processing power and storage allowed the exploration of new frontiers in science by analyzing large, complex datasets. The field of neuroscience is evolving towards larger and more complex studies creating a huge amount of data that is hard to understand using classical analyses. Thus, the development of tools able to process voluminous datasets is necessary to advance our understanding of brain function.

Les incidences de la pandémie sur l'État de droit du point de vue de la garantie des droits économiques, sociaux et culturels des migrants: approche comparée au regard du droit interne et du droit international - Year two

Le projet a pour objet l'étude des conséquences de la pandémie sur la garantie des droits économiques, sociaux et culturels des migrants en situation de mobilité, volontaire ou contrainte, pour des motifs économiques ou des considérations d’ordre humanitaire.Le contexte d'urgence sanitaire à l'échelle mondiale a conduit de nombreux gouvernements à adopter des mesures d'exception.

Développement d'une méthode non-supervisée d'apprentissage profond pour la détection de défaillance à partir de signaux acoustiques et vibratoires

L'objectif du projet est d'automatiser la reconnaissance des signaux acoustiques et vibratoires a l'aide d'un modele d'apprentissage profond. Cette reconnaissance est la premiere etape du developpement d'un modele de pronostic et de suivi de !'evolution de la degradation des alternateurs. Ces signaux sont issus de mesures effectuees periodiquement sur les alternateurs durant leur fonctionnement.

Modulation of proteinase receptor 2: a novel target for cancer immunotherapy

Treatments empowering patient’s own immune system (immunotherapy) have revolutionized cancer treatment this last decade, showing substantial clinical activity in different tumor types. However, 60% of cancer patients still fail to respond to immunotherapy and other standard of care. Our laboratory recently identified the proteinase receptor 2as a new target to overcome immunotherapy resistance. We propose to investigate the therapeutic potential of this receptor for cancer immunotherapy.

Apprentissage par renforcement pour la planification de la production dans le réseau électrique québécois de 2035

À Hydro-Québec, le « Plan de production » est la stratégie de gestion du parc de centrales mise en place afin de répondre à la demande en électricité à court terme (horizon de 30 jours) et à très court terme (horizon de 24 heures). L’objectif du projet est d’optimiser la prise de décision sur les horizons très court terme et court terme sur le réseau de transport québécois de 2035.

Towards Representation of Collective Memory: A Holonic Multi-Agent System

Collective memory helps societies access and learn from the knowledge that they have gained through experience in the past, and make better informed decisions at present. When collective memory is explicit and accessible, it facilitates knowledge transfer within the society, helps reach decisions faster, and contributes to preparation for risks. However, access to collective memory can be a challenge because it is often not explicit.

Le stress objectif et subjectif de la femme enceinte suivant une catastrophes naturelle peut affecter son accouchement et augmenter le risque que son enfant développe des traits autistiques : urgence d'agir face aux changements climatiques

Une hausse de la fréquence des inondations dû aux réchauffements climatiques est anticipée au Québec et des impacts psychologiques sont à prévoir, notamment chez les femmes enceintes. Subir une catastrophe naturelle durant la grossesse est un stress qui laisse ses traces jusque dans le développement de l’enfant à naître, notamment en augmentant le risque de développer des traits autistiques. Parallèlement, le stress nuit au développement physiologique de l’accouchement.