Jean-François Lalonde nommé directeur scientifique adjoint de l’Institut intelligence et données
L’IID est fier d’annoncer la nomination de Jean-François Lalonde, professeur titulaire à la Faculté des sciences et de génie de l’Université Laval, à titre de directeur scientifique adjoint. Il agira ainsi en appui au directeur de l’Institut, Christian Gagné, dans la réalisation de la mission scientifique de l’organisation.
« Depuis son lancement en janvier 2020, l’Institut intelligence et données continue de croître – nouveaux chercheurs, nouveaux professionnels, nouveaux projets de recherche d’envergure. À cette étape charnière de notre évolution, il nous semblait nécessaire de s’adjoindre de nouvelles forces vives avant de renforcer les capacités de notre Institut », explique son directeur, Christian Gagné.
Le choix de l’équipe de direction, tel qu’entériné par le Conseil d’Institut, s’est tout naturellement porté vers Jean-François Lalonde, professeur au Département de génie électrique et génie informatique de l’Université Laval et chercheur membre de l’IID depuis sa fondation. Professeur Lalonde est également actif au sein de deux des centres fondateurs de l’Institut, soit le Centre de recherche en robotique, vision et intelligence machine (CeRVIM) et le Centre de recherche en données massives (CRDM).
Après avoir passé près d’une dizaine d’années aux États-Unis, il a intégré l’Université Laval en 2013. Depuis, il multiplie les projets et les collaborations au profit d’applications clés de l’intelligence artificielle.
En recherche, ses intérêts se trouvent d’ailleurs à l’intersection de la vision numérique, de l’infographie et de l’intelligence artificielle – notamment la façon dont les modèles basés sur la physique et les techniques d’apprentissage automatique peuvent comprendre, modéliser, interpréter et recréer la richesse de notre monde visuel.
« En tant que chercheur, j’ai eu l’opportunité de suivre autant que d’appuyer l’Institut dans son évolution au cours des trois dernières années. Je suis heureux maintenant d’intégrer officiellement son équipe afin de contribuer à sa mission scientifique, et de contribuer par ma vision scientifique, mes expertises autant que mon dynamisme à l’accélération de sa croissance pour les années à venir », indique le nouveau directeur scientifique adjoint de l’IID, Jean-François Lalonde.
L’IID est, actuellement, fort de 67 chercheurs membres ou collaborateurs, et compte sur l’appui d’une équipe de 19 personnes dédiées, tant au sein de fonction scientifiques qu’administratives.
À propos de l’IID
Inauguré en janvier 2020, l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval réunit les forces vives de la recherche et de l’innovation en intelligence artificielle et en valorisation des données de la grande région de Québec. De la recherche appliquée ou fondamentale aux grands enjeux éthiques, les travaux de ses chercheurs membres ou collaborateurs contribuent activement au développement aujourd’hui des méthodes, technologies et usages qui soutiendront le Québec de demain.
Plus d'informations sur Jean-François Lalonde
Professeur agrégé, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
Jean-François Lalonde, Ph.D., est professeur agrégé dans la Faculté des sciences et de génie à l’Université Laval, dans le Département de génie électrique et de génie informatique. Il est membre de l’Institut intelligence et données (IID), du Centre de recherche en données massives (CRDM), et du Centre de recherche en Robotique, Vision et Intelligence Machine (CeRVIM) à l’Université Laval. Auparavant, il était stagiaire post-doctoral à Disney Research, Pittsburgh.
Il a obtenu son doctorat en robotique de Carnegie Mellon University en 2011. Sa thèse, intitulée « Understanding and Recreating Appearance under Natural Illumination, » lui a valu le CMU School of Computer Science Distinguished Dissertation Award.
Ses intérêts de recherche se trouvent à l’intersection de la vision numérique, l’infographie, et l’apprentissage automatique. En particulier, il s’intéresse à la façon dont les modèles basés sur la physique et les techniques d’apprentissage automatique axées sur les données peuvent être unifiés pour mieux comprendre, modéliser, interpréter et recréer la richesse de notre monde visuel.
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