Titre du projet
Fusion de données et génération de données synthétiques hétérogènes pour la reconnaissance des activités dans un environnement intelligent.
Programme d’études
Structure de recherche associée au projet
Laboratoire d’Intelligence Ambiante pour la Reconnaissance d’Activités (LIARA)
Description de l’offre
Le Canada a opté pour favoriser le maintien à domicile des personnes âgées de plus de 65 ans afin de minimiser les conséquences de l’augmentation de la population dans cette tranche d’âge. En effet, d’ici 2050, un quart de la population canadienne aura 65 ans et plus, ce qui entraînera une pénurie de personnel soignant qualifié, un manque de capacité dans les établissements spécialisés et une augmentation significative des coûts de santé.
Pour faire face à cette éventuelle crise, la communauté scientifique s’intéresse grandement à l’utilisation de l’Intelligence Ambiante (IAm) au sein de logements intelligents pour la reconnaissance des Activités de la Vie Quotidienne (AVQ). La reconnaissance des AVQ (RAVQ) permet de détecter des comportements anormaux ou des changements subtils dans les habitudes de vie sur de plus longues périodes, facilitant ainsi la prise de décisions pour fournir une assistance appropriée au moment opportun.
Le LIARA a pour objectif sur le long terme de proposer, entre autres, des systèmes d’IAm capables de reconnaître un large éventail d’AVQ, adaptés à différentes configurations d’environnements et aux préférences financières des résidents. De plus, ces systèmes doivent offrir une assistance ciblée dès qu’un comportement anormal est détecté.
Le premier objectif du projet de recherche proposé consiste à développer des solutions technologiques et algorithmiques en combinant différents types de dispositifs de collecte de données, en utilisant le concept de fusion de données. Le deuxième objectif vise à généraliser ces solutions algorithmiques pour renforcer la robustesse de la RAVQ face aux variations humaines et environnementales. Pour y parvenir, la génération de données synthétiques diverses, basée sur des réseaux antagonistes génératifs, sera explorée. Le troisième objectif déploiera et validera ces solutions technologiques et algorithmiques en milieu contrôlé et réel, en identifiant les comportements anormaux et les changements subtils dans les habitudes de vie grâce à la RAVQ.
Direction de recherche
Direction principale : Julien Maitre, Ph. D.
Codirections : Sébastien Gaboury, Ph. D. et Kévin Bouchard, Ph. D.
Profil de la personne recherchée
Les candidats doivent avoir une expérience solide en intelligence artificielle, apprentissage automatique, ou en vision par ordinateur.
Il est essentiel que les candidats possèdent les qualités suivantes :
– Habileté en communication (orale et écrite)
– Être à l’écoute et avoir l’esprit ouvert
– Rigueur
– Curiosité
– Autonomie (dans la recherche de solutions)
– Comprendre rapidement de nouveaux concept
– Savoir travailler en équipe
Exigences et conditions
La personne doit détenir une maîtrise (master) en informatique ou dans un domaine connexe.
Financement
25 000$ / an (net d’impôts) pour une période de 3 ans (Garantie)
Possibilité d’aller chercher des montants supplémentaires avec l’accord de la direction principale.
Début du projet
Mai 2024
Pour répondre à cette offre
Veuillez envoyer les documents requis à jmaitre@uqac.ca
Documents exigés :
Curriculum vitae
Relevé de notes du baccalauréat (licence) et de la maîtrise (master)