CHAIRES DE RECHERCHE FRQ-IVADO POUR LA DIVERSITÉ ET L’ÉQUITÉ EN SCIENCE DES DONNÉES

1,5 million de dollars de financement afin de contribuer à l’avancement des connaissances en sciences des données

Nous avons participé à la création de ce programme de chaires de recherche afin d’appuyer la recherche novatrice et de soutenir les jeunes chercheuses et chercheurs prometteurs, ainsi que la formation de ressources qualifiées en science des données, au sein de trois institutions québécoises reconnues : l’Université de Montréal, HEC Montréal et Polytechnique Montréal.

Nos chaires FRQ-IVADO favorisent également la diversité et l’équité dans ce milieu, que ce soit à travers la composition de l’équipe de la chaire, le leadership du titulaire, ou encore les orientations des projets de recherche.

Chacune des chaires bénéficie d’un financement annuel de 100 000 $ par an pour cinq ans, soit la durée du mandat de la personne titulaire. La moitié de cette somme servira à attirer et à soutenir des étudiantes et étudiants, ainsi que des stagiaires postdoctoraux issu.e.s de groupes actuellement sous-représentés dans la recherche en science des données. Notre communiqué de presse officiel est disponible ici.

Titulaires des chaires de recherche FRQ-IVADO en science des données

Pre Margarida Carvalho, Université de Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en science des données pour la théorie des jeux combinatoires

Margarida Carvalho est professeure adjointe au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal et spécialisée dans la théorie des jeux. Sa biographie est disponible sur son site.

Pr Foutse Khomh, Polytechnique Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en assurance qualité des logiciels d’apprentissage automatique

Foutse Khomh est professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal. Sa biographie est disponible sur son site.

Pre Aurélie Labbe, HEC Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en science des données

Aurélie Labbe est professeure agrégée au Département de sciences de la décision de HEC Montréal, spécialisée en science des données avec applications en santé, transport et commerce / marketing. Sa biographie est disponible sur le site de HEC Montréal.

Pre Margarida Carvalho, Université de Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en science des données pour la théorie des jeux combinatoires

Margarida Carvalho est professeure adjointe au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal et spécialisée dans la théorie des jeux. Sa biographie est disponible sur son site.

Le programme s’appuie sur des approches tirées de la recherche opérationnelle et de l’apprentissage automatique, deux piliers de la science des données. Combinant les problèmes d’optimisation classiques et la modélisation informatique, il alimente d’une part plusieurs contributions méthodologiques fondamentales grâce à l’intégration des plus récents progrès de la science des données. D’autre part, il touche à des domaines d’application aussi variés que la santé, la cybersécurité, et l’économie managériale.

Pr Foutse Khomh, Polytechnique Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en assurance qualité des logiciels d’apprentissage automatique

Foutse Khomh est professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal. Sa biographie est disponible sur son site.

Cette Chaire contribuera à de nouvelles théories, méthodes et outils pour faciliter le développement, le test et le déploiement d’applications logicielles de haute qualité intégrant l’apprentissage automatique. Elle se situe à l’intersection du génie logiciel, de l’intelligence artificielle et de la gestion de projets et explorera l’ensemble du cycle de vie des logiciels intégrant des composantes d’intelligence artificielle.

Pre Aurélie Labbe, HEC Montréal

Titulaire de la Chaire FRQ-IVADO en science des données

Aurélie Labbe est professeure agrégée au Département de sciences de la décision de HEC Montréal, spécialisée en science des données avec applications en santé, transport et commerce / marketing. Sa biographie est disponible sur le site de HEC Montréal.

Cette Chaire a pour vision d’intégrer, sous un même programme de recherche, l’expertise provenant des sciences mathématiques, statistiques et informatiques, avec les connaissances et le savoir-faire des spécialistes générant ces données. Au cœur des objectifs de la Chaire, cette pluridisciplinarité permet de produire à la fois des outils méthodologiques de qualité, car adaptés à des problématiques spécifiques, tout en s’assurant de la qualité de l’interprétation des résultats.