IVADO dévoile les cinq premiers projets de recherche soutenus dans le cadre de son programme Projets exploratoires 2025

Montréal, le 19 août 2025 – IVADO a le plaisir d’annoncer le financement des cinq premiers projets de son programme Projets exploratoires 2025.

Lancé l’an dernier, ce programme soutient des projets de recherche de petite ou moyenne envergure, innovants et audacieux, idéalement intersectoriels ou interdisciplinaires, permettant d’explorer des idées nouvelles en lien avec l’initiative IAR³ d’IVADO. Il vise particulièrement à aider au développement de projets en phase d’exploration, notamment via le financement d’étudiantes et d’étudiants des cycles supérieurs ou de niveau postdoctoral travaillant sur ces projets. Vous pouvez consulter la page du programme des Projets exploratoires pour plus de détails.

Entraînement en boucle fermée de modèles génératifs pour les molécules

Chercheur principal : Kirill Neklyudov, Département de mathématiques et de statistique (Université de Montréal)

Cochercheur : Dominique Beaini (Université de Montréal)

Montant octroyé : 88 000$

Théoriquement, il est possible de modéliser avec une grande précision les systèmes physiques et biologiques en résolvant l’équation de Schrödinger par calcul informatique. Toutefois, lorsqu’il s’agit de systèmes complexes comportant de nombreux atomes, on recourt généralement à des algorithmes d’IA, qui nécessitent d’importants volumes de données expérimentales et simulées pour leur entraînement. Ce projet vise à explorer comment l’on peut résoudre l’équation de Schrödinger à partir des premiers principes, sans recourir à aucune donnée préalable.

Symphonie Arctique : quand l’intelligence artificielle sublime l’esthétique pour un futur durable

Chercheur principal : Olivier Beauchet, Département de médecine (Université de Montréal)

Cochercheuses et cochercheurs : Ryoa Chung, Daniel Fortier, Karim Jerbi, Jean-Michaël Lavoie, Myriam Boucher (Université de Montréal)

Montant octroyé : 100 000$

Le projet Symphonie Arctique transforme des données scientifiques sur la fonte des glaces et le dégel du pergélisol au Nunavik en œuvres artistiques musicales et visuelles, grâce à l’intelligence artificielle et à la cocréation entre artistes inuit et allochtones. Il vise à susciter des émotions positives chez les jeunes adultes afin de prévenir l’écoanxiété et de stimuler l’écorésilience. Ce projet interdisciplinaire mêle arts, neurosciences, et climatologie dans une approche innovante de sensibilisation écologique et de santé mentale.

DeepSeizure : création d’une base de données ouverte et anonymisée de vidéos de crises d’épilepsie grâce à l’apprentissage profond

Chercheur principal : Dang Khoa Nguyen, Département de neurosciences (Université de Montréal)

Cochercheur : Élie Bou Assi (Université de Montréal)

Montant octroyé : 100 000$

Le deepfake a souvent mauvaise presse parce qu’il est associé à la désinformation, mais il peut aussi servir des causes utiles et éthiques. Par exemple, dans ce projet, on utilise cette technologie pour remplacer les visages dans des vidéos de crises d’épilepsie, tout en conservant les détails cliniques importants pour le diagnostic. Cela permettrait de protéger l’identité des patientes et patients tout en créant une grande banque de vidéos éducatives pour former les médecins et faire avancer la recherche.

Découverte de circuits quantiques tolérants aux pannes à l’aide de modèles génératifs

Chercheur principal : Guillaume Rabusseau, Département d’informatique et de recherche opérationnelle (Université de Montréal)

Cochercheur : Achim Kempf (University of Waterloo)

Montant octroyé : 100 000$

Nous travaillons à développer un outil basé sur l’apprentissage automatique pour concevoir des circuits quantiques de correction d’erreurs plus performants. Ces circuits garantissent le fonctionnement fiable des ordinateurs quantiques, même lorsque certaines composantes font des erreurs. Notre approche permettra de générer automatiquement de nouvelles conceptions efficaces, ouvrant la voie à des ordinateurs quantiques plus puissants.

L’orchestre en essaim : mettre en dialogue l’intelligence collective des ensembles humains et synthétiques

Chercheur principal : Giovanni Beltrame, Département de génie informatique et génie logiciel (Polytechnique Montréal)

Cochercheuses et cochercheur : Simone dalla Bella, Floris Van Vugt, Caroline Traube (Université de Montréal)

Montant octroyé : 100 000$

Ce projet de recherche a pour objectif de développer des essaims de robots plus intelligents en s’inspirant de la manière dont les musiciennes et les musiciens se synchronisent et se coordonnent naturellement lors des performances musicales. Nous nous appuierons sur les principes de l’intelligence en essaim pour créer un modèle computationnel reproduisant les structures de leadership, les modes de communication et la prise de décision collective observés dans des ensembles tels que les orchestres et les quatuors. En transposant ces enseignements aux essaims de robots, nous visons à concevoir des systèmes multi-robots plus robustes et adaptables, capables d’accomplir des tâches complexes du monde réel, comme la surveillance forestière coordonnée ou les opérations de recherche.