OPTIMISATION DE PERFORMANCE D’UN RÉSEAU DE DÉTAILEXPLOITANT DES INFORMATIONS VIVES DE DEMANDE, D’OFFRE ET D’OPÉRATION

La présente proposition s’appuie sur un partenariat d’une durée de quatre ans, débutant en avril.2010 et se terminant en mars.2014, avec le Groupe Aldo, chef de file du domaine de détail des chaussures. Ce projet d’envergure fait suite à un projet industriel réalisé en 2009-2010, lequel repose sur la recherche d’efficience opérationnelle basée sur l’exploitation […]

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Algorithme décisionnel intelligent pour systèmes énergétiques multi-agents

La consommation énergétique des bâtiments représente à elle seule près de 40% de la consommation énergétique mondiale, et plus de 30% des émissions annuelles de gaz à effet de serre. Dans cet ordre d’idée, l’optimisation du contrôle des chauffages, de la ventilation et de la climatisation (CVC) représente un enjeu majeur pour le secteur énergétique […]

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Transformation numérique dans une organisation à but non lucratif (OBNL)

Pour assurer le maintien et l’accroissement de la vitalité et visibilité, une organisation à but non lucratif (OBNL) se donne les moyens et la capacité d’adaptation pour évoluer vers une transformation numérique réussie, ainsi que pour créer de la valeur pour leurs clients, projets et services. L’objectif général consiste à analyser l’organisation avant sa transformation […]

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Development of LBT-1 as an alternative technology to antibiotic molecules

Antibiotic resistant bacteria are one of the major threats of the 21st century. These superbugs, which are resistant to virtually all our antibiotic arsenal, turns benign infections, such as urinary tract infections, into life threatening diseases. It is estimated that, by 2050, 10 million people will die each year because of antibiotic resistance. We thus […]

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Analyse et recherche d’optimisation d’un processus d’adaptation de contenu issu de la numérisation 3D à un contenu photo-réaliste et interactif

Le récents progrès dans le domaine de la numérisation 3D (SLAM, Lidar, lumière structurée, photogrammétrie, etc.) ont ouvert de nouvelles portes quant à la possibilité de réaliser des maquettes numériques interactive. Cependant, les outils traditionnels pour traiter les données brutes (nuage de point) de ces capteurs ne permettent pas de générer un modèle numérique adapté […]

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Définir les objectifs et indicateurs d’adaptation aux changements climatiques

Puisque les changements climatiques sont déjà ressentis et le seront de plus en plus, il est nécessaire de s’adapter à de conditions environnementales sans précédent. Une quantité grandissante de programmes de financement vise maintenant à soutenir les communautés dans leurs démarches d’adaptation; par conséquent, le besoin d’évaluer l’atteinte des cibles d’adaptation devient de plus en […]

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Decoding the neural correlates of dynamic decision-making in humans

This research project will combine computational modeling, machine learning (ML) algorithms and whole-brain neural recordings (magnetoencephalography, MEG) to shed light on how the mechanisms underlying dynamic decision making are implemented in the human brain. Specifically, we will use the statistical framework of information theory to characterize inter-areal neural coupling and the direction of information flow […]

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Decoding the neural dynamics of emotion-related human memory optimization using AI-informed multivariate techniques

Episodic memory, our fascinating ability to encode and mentally relive past experiences, lies at the core of human cognition. It allows individuals not only to recall past events, but it is crucial in planning and guiding future behavior. However, among all of our daily-life experiences, only some events will be transformed into lasting memories, particularly […]

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Analyzing noise compensation properties of trained recurrent neural networks

Reliability is a fundamental requirement for computational systems, brains and artificial models alike: a system should respond the same way for repeated presentations of the same stimulus. However, the brain has two features that can threaten its reliability: intrinsic stochasticity and chaos. Stochasticity takes the form of random fluctuations affecting the reliability of components of […]

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Interpretation and Characterization of Recurrent Neural Networks through Lyapunov Exponent Methodology

Neuroscience-inspired AI has emerged as state-of-the-art in many machine learning applications. Recurrent Neural Networks (RNNs) are a machine learning tool used to learn patterns in sequential (time-dependent) data which have also been used to model neural dynamics in the brain. Various frameworks have been developed to create RNNs capable of learning from data which have […]

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Paediatric Evaluation of Emotions Relationships and Socialisation (PEERS): L’adaptation et la normalisation d’une batterie d’évaluation de la cognition sociale

Socio-emotional skills are crucial for developing satisfying relationships; failure in this domain can have significant consequences for well-being across the lifespan such as bullying, social anxiety and isolation. However, no well-validated socio-emotional assessments exist, limiting our ability to effectively intervene. The Paediatric Evaluation of Emotions Relationships and Socialisation (PEERS) battery was developed by the Australian […]

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