Présentation du laboratoire et des thèmes de recherche

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La création du laboratoire LI2A répond au besoin d’un lieu de collaborations, de création scientifique et de formation pour les étudiants, dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et de la Science des Données. Il est accrédité et financé par l’Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR) depuis le 1er juin 2020. Le laboratoire LI2A regroupe des professeurs du département de mathématiques et d’informatique (DMI), des collaborateurs internes et externes ainsi que des étudiants, actifs en recherche en Intelligence artificielle et en Science des Données, à collaborer ensemble dans un contexte mieux structuré, dynamique et favorable. La programmation scientifique consacre l’étude de techniques et approches en Intelligence artificielle et en Science des Données pour accélérer la fouille, la lecture et l’analyse des données informationnelles dans les banques de données massives, Internet et les réseaux sociaux. Les techniques à l’étude sont de nature :
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  • Symboliques et logiques : nous nous intéressons particulièrement aux systèmes applicatifs typés, aux logiques non standards, combinatoires et flous ;

  • Numériques et empiriques : nous consacrons la classification supervisée et non supervisée, les réseaux de neurones artificiels (classique et profond), l’apprentissage automatique profond, les ensembles approximatifs et les règles d’association.
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Notre intérêt porte principalement sur les étapes de la description et de la préparation des données, de leur analyse et modélisation, de la visualisation des résultats et de l’évaluation des limites de chacune des approches.

Les thèmes de recherche abordés sont théoriques, mais aussi pratiques et appliqués à des disciplines très diverses. Ils s’articulent notamment autour de l’Intelligence Artificielle, la Science des Données, l’Apprentissage Profond, la Classification Supervisée, la Classification Non Supervisée, les Réseaux de Neurones artificiels, la Fouille de Données, les Logiques, la Causalité, le Traitement de la Langue Naturelle et les Données Massives.

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