L2M Validation / QC Automne 2025 / Apertum – Pierre-Briac METAYER / Validation du potentiel commercial de la plateforme Apertum : Analyse des applications des biomarqueurs multimodaux pour le dépistage en santé

Ce projet vise à mieux comprendre les marchés et les partenaires auxquels s’adresse Apertum, une entreprise québécoise en santé numérique qui cherche à combler le fossé entre les innovations développées en laboratoire et leur application concrète dans la société. Trop souvent, des outils prometteurs comme les biomarqueurs numériques pouvant détecter précocement des troubles comme la […]

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L2M Launch / Qc Fall 2025 / Skinaptiks

Le projet de recherche proposé vise à accompagner Skinaptiks dans la structuration de sa stratégie de mise en marché du dispositif SKIN’Cast™. À ce jour, l’ajustement des prothèses repose sur une approche subjective, impliquant des ajustements fréquents avant que le patient puisse retrouver son autonomie. Le SKIN’Cast™, un manchon de diagnostic équipé d’une peau électronique […]

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L2M Validation / Qc Automne 2025 / Sécurisation des ordinateurs quantiques contre des cybermenaces

La concrétisation des ordinateurs quantiques introduit de nouveaux vecteurs d’attaque tels que les virus quantiques, les cyberattaques quantiques. Les outils actuels de détection des virus informatiques ou des menaces cyber n’ont pas été conçus pour les ordinateurs quantiques, les exposant ainsi à des nouvelles vulnérabilités qui peuvent être exploitées par les acteurs malicieux. Les fournisseurs […]

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L2M – Ultracoustics Development Project

Ultracoustics Technologies Ltd. is developing ultrasensitive optical microphones to detect high-frequency sounds (20 kHz–2 MHz) for industrial applications like non-destructive testing (NDT) and leak detection. While the technology is proven, the company lacks market-ready products and a clear commercialization path. This Mitacs Business Strategy Internship project will bridge that gap by: (1) finalizing a certified […]

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L2M Validation / Qc Automne 2025 / Projet Inova : Une intellignance artificielle pour l’optimisation de l’utilisation des technologies d’assistance pour la navigation intérieure des personnes déficientes visuelles au Canada

Le projet Inova vise à développer une plateforme intelligente optimisant l’usage des technologies d’assistance pour la navigation intérieure des personnes déficientes visuelles (PDV) au Canada. Pendant le stage, je réaliserai une étude approfondie des besoins des utilisateurs, afin d’identifier les barrières à l’adoption des technologies assistance et d’évaluer la désirabilité, la faisabilité et la viabilité […]

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L2M Validation / Qc Fall 2025 / DeepScript

This project will support the development of DeepScript, a software platform that helps researchers find promising small molecules for drug discovery without needing to run large and expensive screening campaigns. Instead of testing hundreds of thousands of compounds, DeepScript uses biological data and artificial intelligence to predict which existing compounds are most likely to work […]

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L2M – LeanPrompt: Accelerating Generative AI with Smarter Resource Utilization

We aim to develop and implement a cost-efficient framework for communicating with proprietary generative AI platforms such as ChatGPT. In fact, these provider companies expose their models through an interface that can be accessed via API. However, calling their API will incur a cost considerably based on our request. Basically, smaller models are cheaper than […]

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L2M – AllerEase: Personalized Allergy-Safe Grocery Tool

AllerEase is a personalized grocery recommendation tool that helps allergy-sensitive users shop safer and easier. It generates user-specific shopping lists based on allergy profiles and live product data. This project aims to refine matching logic and validate usability through real-world testing.

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L2M – DeepSimu: Next Generation of Deep Learning Frameworks

DeepSimu, the next generation of Deep Learning (DL) frameworks, is proposed to deal with the challenges which Artificial Intelligence (AI) practitioners are facing nowadays when using the available Machine Learning (ML) tools such as Tensorflow, Pytorch, Keras and ScikitLearn. While these frameworks necessitate high level python programming skills like object-oriented programming, DeepSimu has made a […]

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L2M Validation / Qc Automne 2025 / Utilisation de la Robotique Autonome et de l’IA Multimodale pour la Surveillance de la Santé et des Émotions des Vaches Laitières

Le Québec compte environ 4?333 fermes laitières, produisant près de 3,5 milliards de litres de lait par an avec 361?000 vaches. Cette industrie représente près de 37?% de la production laitière canadienne, mais elle est confrontée à un défi de taille : l’absence d’outils technologiques intelligents, mobiles et autonomes pour surveiller en continu la santé […]

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L2M Launch / Qc Fall 2025 / Autonomous lawn care for precise, sustainable upkeep with minimal labor on large or restricted lands

EdgeStar AI is building an all-in-one autonomous lawn care robot designed to handle every major task needed to maintain large residential and commercial lawns. Unlike current robotic mowers that only cut grass, our robot can mow, weed, edge, and manage the full lawn maintenance process without any human involvement. It is fully electric, uses AI […]

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L2M Launch / Qc Fall 2025 / Empowering Social Workers Through Smart Technology

A survey conducted in 2024 revealed that up to 16% of Quebec’s social workers are considering leaving their profession due to cumbersome administrative tasks and intense workloads. Many of the social workers must conduct home visits as part of their job which sometimes can be challenging and risky, especially when dealing with abuse, addiction, homelessness […]

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