Innovative Projects Realized

Electrophysiological Effects of Physiological Antibodies and Autoantibodies on Neuronal Function

This project is a continuation of my doctoral research, which investigates how IgG antibodies interact with neurons in various neuropathological conditions. So far, we’ve observed that IgGs can be internalized by neurons in models of spinal cord injury, stroke, and neuropsychiatric lupus (NPSLE). The next critical step is to understand the physiological consequences of this internalization. This project will explore how IgGs—both normal and autoimmune—affect neuronal activity using electrophysiological techniques. This includes measuring changes in spontaneous activity (such as resting potential and firing rate) and evoked responses (like input/output curves and synaptic currents) in primary cultures of cortical, dorsal root ganglion (DRG), and trigeminal ganglion (TG) neurons. These experiments will help determine whether IgGs disrupt neuronal signaling and could reveal shared mechanisms across CNS disorders. As disruptions to the brain’s immune barriers are increasingly implicated in conditions ranging from traumatic injury to mood disorders, understanding how antibodies interact with the CNS is essential. By uncovering these mechanisms, the project may help identify new therapeutic targets and contribute to better treatment strategies.

Automatisation de la réception et du traitement de la facturation

Le projet d’automatisation de la réception et du traitement de la facturation s’inscrit dans une démarche de modernisation des services publics grâce au numérique et à l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’extraire automatiquement des informations clés (numéro de facture, fournisseur, montant) à partir de factures numériques ou manuscrites, puis de les intégrer dans le logiciel de gestion financière de la ville. La diversité des formats de factures complique cette extraction.
À l’heure actuelle, des outils performants de la suite Microsoft Azure et les services comme chatGPT ou Gemini sont disponibles, et pourraient être intégrés avec les systèmes de la ville pour résoudre le problème.
Le projet explore donc l’option d’une IA locale, plus simple et moins couteuse, quitte à sacrifier un peu de performance. La solution envisagée repose sur deux étapes : extraction du texte via OCR, puis identification des données pertinentes par règles ou des méthodes d’apprentissage automatique.
Le choix final devra équilibrer performance, coûts, respect de la vie privée et impact écologique. Or, il est encore rare que ces critères soient pris en compte de façon globale dans les projets d’IA publics, ce qui rend cette démarche particulièrement pertinente.

Validation de capteurs non invasifs pour la surveillance de la température corporelle en milieu de travail chaud

Ce projet de recherche vise à améliorer la prévention des problèmes de santé liés au travail en milieu chaud. Les travailleurs et travailleuses de secteurs comme la construction, l’agriculture, la foresterie ou les services d’urgence sont particulièrement exposés aux vagues de chaleur, qui seront de plus en plus fréquentes avec les changements climatiques. Pour protéger ces personnes, il est essentiel de surveiller leur température corporelle afin de détecter rapidement une astreinte thermique excessive. Or, les méthodes traditionnelles sont coûteuses, invasives ou peu adaptées au terrain. De nouveaux capteurs portatifs, simples et non invasifs, offrent une solution prometteuse, mais leur validité doit encore être confirmée. Ce projet testera la validité de deux de ces capteurs, en reproduisant en laboratoire un quart de travail estival typique. Il inclura des femmes, encore peu étudiées dans ce domaine, ainsi que l’effet de la caféine, largement consommée sur les chantiers et susceptible d’influencer les résultats. Les retombées attendues sont concrètes : fournir aux employeurs et aux hygiénistes en santé et sécurité au travail des outils fiables et accessibles pour mieux protéger les travailleurs. À terme, cela contribuera à améliorer la sécurité et adapter les milieux de travail aux défis posés par la chaleur.

Guidance Opportunities in Discrete Diffusion

(1) the main activities of the partner
ServiceNow develops a platform for client organizations to manage and automate large-scale processes across various industries. In 2020, ServiceNow acquired Element AI to strengthen its presence in the Artificial Intelligence (AI) research landscape and the Canadian AI ecosystem. This acquisition
enabled the development of AI-driven products that improve the platform’s capabilities. ServiceNow Research has made significant contributions to the field of foundation models, notably in Natural Language Processing (NLP), and has a strong presence in developing generative models for different data domains.
(2) the challenges the partner aims to solve through this project
System prompts can specify the desired behavior of agentic systems in plain English: “Be polite.”, “Be concise.”, “Ground all statements in facts that can be directly quoted from the provided context.”. Does it work? Well, it depends… Current solutions cannot even provide probability estimates for these
requirements to be satisfied, nor a clear understanding of how each such clause affects the outcome. Special instances of this general challenge come up in multimodal and code contexts: this project has a particular interest in those latter aspects.
(3) the anticipated social or economic benefits of the project for the partner organization(s)
Better counterfactual understanding and/or access to calibrated probabilities could greatly improve our service offering, enabling calculated risks, highlighting caveats when necessary, ultimately building trust with the customers and users. Such interpretability features would also improve our capacity to comply with legislation on protected status and otherwise decrease our litigation risks.

Language, Equity, and Education: Investigating Multilingual Inclusion in Canadian Schools

The project will investigate how language practices in multilingual and multicultural schools influence students’ learning experiences and educational opportunities. It aims to identify challenges faced by students from diverse linguistic backgrounds and explore strategies that promote inclusion and equity in education. By collecting and analyzing data on classroom language use, the project seeks to provide insights that can help improve teaching practices and support all learners in multilingual settings.

Towards Explainable and Privacy-Preserving LLM Frameworks for Personalized Healthcare

This project will design, prototype, and evaluate an explainable, human-in-the-loop Large Language Model (LLM) system to enhance patient engagement and personalization in healthcare while ensuring transparency, privacy, and equity. Building on recent findings that current LLM-based healthcare tools lack robust real-world evaluation and interpretability, the research will develop explainability modules, privacy-preserving techniques, and rigorous evaluation frameworks using user studies and simulated environments. The student will gain hands-on experience with cutting-edge LLM architectures, ethical AI design, and applied healthcare research, working in an international, interdisciplinary environment at Toronto Metropolitan University. They will develop highly sought-after technical and research skills, contribute to impactful publications, and build a strong professional network, preparing them for leadership roles in responsible AI development.

On-Prem / Sovereign AI Coding Assistant for Privacy-Constrained Tasks

This project will create a privacy-preserving AI coding assistant that runs directly on a user’s computer instead of relying on cloud services. Many organizations, such as governments and healthcare providers, cannot use cloud-based AI tools because of data security and confidentiality concerns. The system will automatically detect the user’s hardware (CPU, GPU, memory) and select the best coding model that can run efficiently on that machine. Advanced optimization techniques, like quantization and mixed precision, will make models smaller and faster without losing accuracy.

For Farpoint Technologies, this project delivers a sovereign, on-premise AI coding assistant that can be integrated into its existing coding platform. The result will be a secure and responsive tool that supports developers in privacy-constrained environments, helping Farpoint strengthen its competitive position and open new opportunities in sectors where security and sovereignty are essential.

Plasma Proteomic Profiling of Severe Traumatic Brain Injury In Pediatric Patients

Severe traumatic brain injury (sTBI) is a leading cause of mortality and disability in pediatric populations. Surviving patients often face long-lasting neurological deficits exacerbated by primary and secondary injury, necessitating further advancements in prognosis and understanding of sTBI mechanisms. Our project aims to address this issue by identifying differentially expressed proteins present in pediatric sTBI patient plasma samples. In combination with bioinformatics and machine learning techniques, we seek to correlate findings with clinical variables to improve prognosis, as well as to identify enriched cellular pathways contributing to sTBI pathophysiology. Through cooperation with the Children’s Health Research Institute, this project will help to improve productivity of our partner organization by addressing this knowledge gap.

Decoding the Developmental Gene Regulatory Mechanisms of Schizophrenia and Bipolar Disorder Using Genetics and Single-Cell Epigenomics Data

This research project will explore how certain genetic differences may increase the risk of developing mental health conditions like schizophrenia and bipolar disorder. These conditions often begin in the teenage years or early adulthood, but researchers believe that early brain development, before and after birth, plays a key role. The intern will use powerful computer tools to study large public datasets that show how genes are turned on and off in different types of brain cells during early development. The goal is to find out how specific genetic changes might affect brain function in ways that lead to mental illness. The project is based at the Children’s Health Research Institute (CHRI), which focuses on improving child and youth health. This work will support CHRI’s mission by helping scientists better understand the early causes of psychiatric disorders, which could lead to earlier diagnosis, better treatment, and improved mental health outcomes for young people.

Laboratory-Based Transmission Electron Microscopy Technique to Study Electrochemical CO2 Conversion under Operating Conditions

The growing urgency to combat climate change has driven major interest in technologies that can capture and convert carbon dioxide (CO2) into useful fuels and chemicals. Electrochemical CO2 conversion is a focus area in carbon capture and utilization storage (CCUS) as a potential disruptive technology for a circular carbon economy, including decarbonization of chemical manufacturing, valorization of carbon emissions, and storage of renewable energy in chemicals/fuels. Widespread deployment of CO2 conversion technologies is hindered by poor energy conversion efficiencies and operational lifetimes—performance capabilities that are ultimately dictated by the utilized materials, including the catalysts, electrodes, and polymer electrolyte membranes. Methods are needed to visualize the dynamic CO2 conversion processes. This project is leveraging new, state-of-the-art in situ/operando electrochemical transmission electron microscopy (TEM) techniques, which enable nanometer-scale imaging of the morphology of catalysts/ electrodes under electrochemical CO2 conversion conditions in real-time. This will provide insights into catalytically relevant structures and properties that will inform the development of next-generation CO2 conversion materials to address performance and stability challenges. The outcome will be made-in-Canada clean energy materials and technologies that will contribute towards achieving Canada’s ambitious pledge to be net-zero carbon emissions by 2050, strengthening its competitiveness in the critical clean energy sector.

Robitaille Équipement : Intégration de l’intelligence artificielle dans le processus de prix de vente

Robitaille Équipement : Intégration de l’intelligence artificielle dans le processus de prix de vente
Principales activités du partenaire :
Robitaille Équipement inc. fournit à ses clients, à travers la province de Québec et les maritimes, des pièces d’usure pour la machinerie lourde et des pièces et équipements pour le déneigement.
Qu’il s’agisse de pièces ou encore d’équipements spécialisés pour les petits et grands véhicules lourds, Robitaille s’assure d’offrir ce dont les clients ont besoin grâce à son inventaire exhaustif et son réseau de fournisseurs de première qualité.
La tâche principale de Robitaille Équipement, considérant la mission de l’entreprise, est de fournir des équipements et des produits avec des prix adaptés à différents types de clientèles.
Problématique et avantages escomptés du projet :
L’entreprise Robitaille Équipement souhaite moderniser le processus d’estimation du prix de vente en intégrant l’intelligence artificielle (IA) afin d’optimiser et de standardiser la gestion des prix. Actuellement, l’entreprise s’appuie sur un système de tarification flexible, tenant compte de multiples facteurs :
? La taille et le statut du client (revendeur, fabricant ou utilisateur final).
? La concurrence sectorielle.
? Les spécificités locales du marché.
De plus, les prix sont déterminés selon les critères suivants :
? Des listes tarifaires structurées par niveaux de marge.
? Un calcul global définissant un tarif de base.
? L’expertise des vendeurs qui ajustent les prix en fonction de chaque situation.
Ce modèle, développé au fil des ans, n’est pas sans failles. En effet, il soulève parfois des enjeux stratégiques, corporatifs et de formation du personnel de vente :
? Une courbe d’apprentissage complexe et rapide pour nos nouveaux vendeurs, qui doivent assimiler une logique tarifaire parfois implicite.
? Des écarts de prix non négligeables entre les succursales, qui peuvent générer de l’incompréhension et de la frustration chez les clients, et ternir l’image professionnelle de l’entreprise.
La politique commerciale de Robitaille Équipement l’entreprise doit être cohérente et transparente, pour l’entreprise comme pour ses clients. La solution proposée dans ce projet devra renforcer la fiabilité, l’équité et la performance de l’entreprise sur l’ensemble du réseau de distribution.

Pratiques et conditions favorables d’un accompagnement par des professionnels des services éducatifs de Centres de services scolaires lors de la réintégration d’un élève ou lors de son arrivée/sa présence en classe spéciale

Ce projet de recherche vise à mieux comprendre comment les professionnels (p. ex., des conseillers
pédagogiques ou des psychologues) qui accompagnent des équipes-écoles (p. ex., des directions d’école ou des
personnes enseignantes) peuvent les aider à adopter de nouvelles façons de répondre aux besoins des élèves
ayant un handicap ou des difficultés d’adaptation ou d’apprentissage (EHDAA). En évaluant une démarche de
recherche-action déjà en cours, le projet permettra d’identifier ce qui facilite ou freine les changements de
pratiques, afin de soutenir les équipes-écoles dans leurs interventions auprès de ces élèves. Ce projet sera
bénéfique pour le partenaire, en améliorant la qualité de l’accompagnement offert et en aidant l’organisme à mieux
déployer ses ressources dans d’autres régions du Québec. Il contribuera aussi à former une stagiaire aux enjeux
importants du système scolaire, comme l’inclusion et la réussite éducative, tout en renforçant les liens entre les
milieux de recherche et les milieux de pratique.