Nos étudiantes et étudiants aux cycles supérieurs contribuent à l’avancement de la recherche dans les domaines liés à l’intelligence artificielle et la science des données

À l’image des chercheurs de l’IID, les nombreux étudiants et étudiantes aux cycles supérieurs qui oeuvrent à leur côté contribuent au développement et à l’enrichissement des connaissances dans une multitude de champs d’application – de l’industrie 4.0 aux objets connectés, des méthodes d’apprentissage aux technologies immersives, de la ville intelligente à l’imagerie médicale, et plus encore.

Étudiants

Patrice Lajoie

Centre(s) de recherche
  • CIRRELT
Unité(s)
  • Département de génie mécanique
Programme(s)

Doctorat en génie mécanique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Nadia Lehoux

Conception d’un outil de simulation pour le contrôle de l’échantillonnage en milieu manufacturier 4.0

Industrie 4.0 Recherche opérationnelle

Maude Gagné

Centre(s) de recherche
  • CIRRELT
Unité(s)
  • Département d'opérations et systèmes de décision
Programme(s)

Doctorat en sciences de l’administration

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jacques Renaud

Optimisation et déploiement de systèmes d’entreposage automatisés

Industrie 4.0 Logistique Recherche opérationnelle

Roger Booto Tokime

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • François Pomerleau
  • Xavier Maldague

Reconnaissance assistée des défauts : Un voyage d’apprentissage profond dans l’inspection radiographique numérique industrielle

Apprentissage automatique Industrie 4.0 Vision numérique

Rania Antar Eltaieb Abouelela

Unité(s)
  • Département de génie électrique et de génie informatique
Programme(s)

Doctorat en génie électrique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Leslie Rusch

ML for design of optical fibers

Apprentissage automatique Industrie 4.0

François-Alexandre Tremblay

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jonathan Gaudreault
  • Audrey Durand

Reinforcement Learning for wood processing factory optimization

Apprentissage automatique Industrie 4.0 Science des données

Jean-Thomas Sexton

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jonathan Gaudreault
  • Michael Morin

Pilotage en temps réel d’une ligne de rabotage à l’aide de l’apprentissage par renforcement

Apprentissage automatique Industrie 4.0 Science des données

Émilie Lachance

Centre(s) de recherche
  • CIRRELT
  • CRDM
Unité(s)
  • Département de génie mécanique
Programme(s)

Maîtrise en génie mécanique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Nadia Lehoux

Conception d’un système de production robotisé pour des projets de construction en bois

Industrie 4.0 Logistique Recherche opérationnelle

Vincent Martineau

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jonathan Gaudreault
  • Michael Morin

Création et évaluation de méta-modèles se substituant aux modèles de simulation du débitage

Industrie 4.0

Vincent Grondin

Centre(s) de recherche
  • CeRVIM
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Doctorat en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Philippe Giguère
  • François Pomerleau

Automation of tree felling using RGBD images

Apprentissage automatique Industrie 4.0 Science des données Vision numérique

Catherine Bourdeau-Laferrière

Centre(s) de recherche
  • CRDM
Unité(s)
  • Département d'informatique et de génie logiciel
Programme(s)

Maîtrise en informatique

Directeur(s)(trice(s)) de thèse
  • Jonathan Gaudreault
  • Carl Duchesne

Monitoring et analyse prédictive d’une teinturerie dans une perspective Industrie 4.0 pour réduire les écarts de couleur

Industrie 4.0 Recherche opérationnelle

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