Anthony Deschênes Axe 3 - Méthodes d'intelligence artificielle et de traitement de données

Professeure adjoint, Faculté des sciences et de génie

Anthony s’intéresse à l’apprentissage automatique et à l’optimisation combinatoire, principalement dans leur application en contexte industriel. Particulièrement à la fusion des deux lorsque la sortie des algorithmes d’apprentissage automatique devient un intrant pour les modèles d’optimisation combinatoire. Il a par exemple travaillé sur l’optimisation d’une route en véhicule électrique (optimisation combinatoire) qui prend en entrée des modèles d’apprentissage automatique pour prédire la consommation électrique. Les modèles d’optimisation peuvent faire varier la vitesse du véhicule, impactant la consommation qui est prédite par les modèles d’apprentissage automatique. Un autre exemple serait la détection d’anomalies dans le son émis par une raboteuse industrielle, puis l’optimisation en temps réel de ses paramètres pour corriger le son. Il a donc une expertise tant en apprentissage automatique qu’en optimisation combinatoire.