Modeling disease networks using graph machine learning

Using Simmunome simulations, researchers and companies can predict the likelihood of success or failure before embarking on, or continuing with, costly clinical development programs. We focus on understanding the biological system and applying this towards higher accuracy in disease simulations. We achieve this by using different types of data from various public and proprietary sources […]

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Composing without forgetting

In this project, we propose a modular continual learning approach to face the problem of catastrophic forgetting and transfer in learning from evolving task distributions. Concretely, we propose a model that learns how to select most relevant modules based on a local decision rule for a given task to form a deep learning model for […]

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Identification of sensitive information by natural language processing (NLP)

This project will improve the learning capacities to recognize confidential information in documents of various formats. Thus, our project has to set up a technology (natural language process NLP and others) that emulates the way in which humans read a document and to process this information using inference rules and a master data.

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Does investing in transition firms yield a carbon alpha ?

In recent years there has been increased demand for investment solutions that are respectful of the environment. Some firms have answered that demand by committing to reduce their Carbon emissions in order to help with the transition towards a green economy. These firms, to which we refer as “transition firms” are thus natural candidates for […]

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Développement d’algorithmes et de méthodes d’interprétation automatique de données structurées et non structurées dans le cadre d’un outil d’AI d’aide à la décision pédagogique au Québec

L’objectif général de ce projet de recherche est d’étudier des approches statistiques et computationnelles pour permettre l’analyse automatique des données structurées et non-structurées dans le contexte de décision péda-gogique et dans le cadre d’un outil tel que Reussito. Afin d’étudier la pertinence de ces approches, le projet se concentrera sur le développement des algorithmes d’analyse […]

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Fraud Detection in Derivatives Market using Deep Unsupervised Anomaly Detection and NLP

In the last few years, a high increase in the interest of traders and investors towards financial instruments directly led to an important augmentation of the information received daily by exchanges. Exchange regulators, who constantly monitor markets to unveil potential infractions, traditionally perform their investigation manually and the notable growth in market activity represents an […]

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Identification de méthodologies innovantes au soutien et au développement de services sportifs municipaux

Dans le contexte socioéconomique actuel, notamment marqué par une plus grande décentralisation des services municipaux (Mosley, 2009) et par les exigences relatives à l’efficacité et à l’efficience des ressources allouées, la reddition de ces mêmes services est un enjeu d’importance, à la fois pour les instances étatiques (les bailleurs de fonds) et pour les citoyens […]

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Système de recommandation d’adresses pour données bilingue Français-Anglais

La mission de Tastet Inc est de lier la bonne adresse gourmande au bon visiteur du site. Dans le passé, les adresses proposées par l’équipe répondaient parfaitement à celles de nos visiteurs car les goûts étaient partagés. Par contre, avec l’expansion de Tastet et son lectorat grandissant, nous réalisons que nos propositions ne font pas […]

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Adaptation des outils de la redirection écologique au contexte québécois

Le projet vise à adapter au contexte québécois, à l’intention d’une firme de consultation en gestion, le cadre théorique et les outils d’intervention de la « redirection écologique », un nouveau modèle de gestion développé en France qui vise à aider les entreprises à redéfinir leurs objectifs d’affaires pour faire face aux nouveaux défis écologiques […]

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