David Beauchemin
Actuaire de formation, David décide de poursuivre ses études à la maîtrise en informatique pour se familiariser avec l'apprentissage automatique. Sa maîtrise en traitement automatique du langage naturel porte sur l'extraction de sources externes dans un processus d'affaires en assurance. Il poursuit maintenant ses études au niveau du doctorat, où il s'intéresse à la personnalisation de contenu généré automatiquement à partir des contrats d'assurance.
Par sa participation active dans plusieurs projets de la communauté d'apprentissage automatique, David a à coeur de faire rayonner la scène locale en intelligence artificielle. Il est notamment le créateur et développeur de Deepparse une librairie de segmentation d'adresse multilingue à l'aide de l'apprentissage profond. Il est aussi le cofondateur de l'organisation de partage de connaissances Meetup Machine Learning Québec. Il agit aussi à titre de président de .Layer, un OBNL qu'il a co-fondé et qui vise la promotion de la science des données. Il a aussi lancé son propre podcast sur l'intelligence artificielle, OpenLayer, et agit à titre de collaborateur pour le podcast IA café. Finalement, David a présenté le traitement automatique du langage naturel au webinaire de l'Institut canadien des actuaires, l'enjeu de la reproductibilité en apprentissage automatique aux webinaires publics de l'Institut intelligence et données et de nombreux autres sujets techniques de l'apprentissage automatique à plus de vingt évènements.
Olivier Belhumeur
Passionné par les mathématiques et l'informatique, Olivier a obtenu son baccalauréat en actuariat avant de poursuivre à la maîtrise en intelligence artificielle à l'Université Laval. Lors de l'obtention de son baccalauréat, Olivier a également eu l'occasion d'étudier à Lyon afin d'étendre ses connaissances.
Son champ d'intérêt porte particulièrement sur le traitement automatique du langage naturel, mais il dispose de connaissances dans le domaine de l'assurance et de la finance. Olivier est également un membre contributeur de la librairie de source libre Deepparse. L'entraide ainsi que la solidarité figurent au centre de ses valeurs.
Mathieu Godbout
Mathieu poursuit actuellement un doctorat en intelligence artificielle (IA). Passionné par les promesses de l'IA, mais surtout par la mécanique mathématique se cachant derrières ces promesses, c'est à l'hiver 2021 qu'il fait le choix d'entamer un doctorat. Son projet porte sur l'analyse de son champ d'intérêt principal: l'apprentissage par renforcement et sa certification pour un déploiement dans des contextes réels.
Pédagogue motivé, il a créé une grande quantité de matériel d'apprentissage pour des cours de tous les niveaux et a agi à titre d'auxiliaire d'enseignement dans des formations de niveau universitaire. Dans le monde académique, Mathieu a aussi participé à plusieurs conférences sur l'IA pour y présenter ses travaux. Ses accomplissements lui ont d'ailleurs récemment permis d'être conférencier invité pour présenter l'IA à des élèves de niveau secondaire de la ville de Québec en collaboration avec le Musée de la Civilisation.
Jean-Samuel Leboeuf
Après avoir obtenu son baccalauréat et sa maîtrise en physique à l'Université Laval, Jean-Samuel réoriente ses études vers l'intelligence artificielle, où il s'intéresse à la théorie de l'apprentissage automatique. Ses intérêts sont variés, touchant en particulier à la vision numérique et au traitement automatique de la langue naturelle. Ses plus récents travaux portant sur les arbres de décisions ont notamment été publiés à NeurIPS 2020, l'une des plus importantes conférences dans le domaine de l'IA. Jean-Samuel est aussi un expert en Python et en LaTeX, et il est l'auteur principal de la librairie python2latex, qui permet de simplifier la rédaction de rapports et d'articles à l'aide de Python.
Gaël Letarte
Après un baccalauréat intégré en mathématiques et informatique, Gaël a entamé des études graduées en apprentissage automatique. Il complète présentement son doctorat durant lequel il a publié dans des domaines variés, incluant la bioinformatique, le traitement de la langue naturelle et la théorie de l'apprentissage automatique. Sa recherche concerne l'utilisation de la théorie PAC-Bayésienne pour l'apprentissage de représentations. Ses derniers travaux proposant des garanties statistiques pour des réseaux de neurones à activations binaires ont été publiés à la prestigieuse conférence internationale Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Frédérik Paradis
Avec un baccalauréat en informatique à l'Université Laval et une maîtrise à l'Université d'Ottawa, Frédérik est présentement candidat au doctorat à l'Université Laval dans le domaine de l'apprentissage profond. Conjointement à son doctorat, il est l'auteur principal de la librairie d'apprentissage profond Poutyne qui vise à simplifier le développement de réseaux de neurones profonds et à éliminer le code répétitif.
Frédérik a de nombreuses expériences de formateur allant de l'assistanat à l'enseignement magistral. Entre autres, il a été formateur à l'École d'hiver 2019 en apprentissage automatique de l'Université Laval et a été enseignant pour le cours d'introduction à la programmation à l'Université Laval. Du côté académique, il a plusieurs fois été arbitre pour la sélection d'articles à la prestigieuse conférence NeurIPS.
Dominique Pothier
Dominique est originaire de la ville de Québec, où il a gradué de l'Université Laval en 2015 au baccalauréat en génie logiciel. Il a travaillé ensuite comme développeur logiciel, autant comme employé interne que comme consultant. En 2017, il retourne à l'université pour entreprendre une maîtrise sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage profond. Il y étudie l'application de modèles récurrents à des données non séquentielles. En 2020, il se joint à l'équipe de fondation de Baseline. Il veut maintenant combiner ces différentes expériences pour permettre à ses clients de développer des solutions d'intelligence artificielle robustes, évolutives et transparentes.
Sur le plan personnel, Dominique s'est impliqué de façon continue dans le milieu du débat universitaire québécois depuis 2015. Son implication l'a amené à développer, puis à enseigner, une méthode d'analyse rigoureuse et des stratégies de communication claires. Il a remporté en 2019 le championnat national canadien de débat oratoire francophone et a représenté l'Université Laval aux championnats du monde de débat universitaire anglophone à Bangkok, en Thaïlande.
Pierre Pothier
En tant que gestionnaire, Pierre cherche constamment à établir les équipes qu'il chapeaute comme étant le partenaire d'affaires interne pour les enjeux de transformation numérique et technologiques, en visant l'appropriation des meilleurs outils et pratiques du domaine, tout en développant un sens aigu de vulgarisation et d'écoute vis-à-vis la clientèle. Au sein d'équipes de direction, il a contribué à définir la vision commerciale, identifier les défis de la transformation numérique, orchestrer ces initiatives incontournables pour les perspectives technologiques.
Son parcours lui a permis d'agir dans le secteur manufacturier de haute technologies (EXFO), dans le secteur de l'assurance générale (la division L'Union Canadienne de Co-Operators), dans les services aux consommateurs chez CAA-Québec, à titre notamment de vice-président du service des TI, chez Revenu Québec, comme directeur principal au sein de la direction générale des technologies et des traitements et récemment comme chef – Programme intégration logiciels et réseautique du tramway de Québec au Réseau de transport de la Capitale. Il a ainsi oeuvré à la gestion d'équipes TI, en soutien, en opérations, gestion des relations avec les fournisseurs, les unités d'affaires. Il a également accompagné ces organisations pour la réalisation de projets majeurs comme l'implantation de solutions de gestion intégrées comme SAP, de nombreux projets d'infrastructures technologiques, mise en place de solutions en info-nuagique, déploiement de solutions téléphoniques, de collaboration, restructurations de services, mise en place des éléments technologiques et méthodologiques pour l'atteinte de conformité comme SOX, PCI.
Pierre détient un Baccalauréat en informatique de gestion de l'Université Laval obtenu en 1986.
Simon Provencher
Simon est à la fois actuaire, informaticien, expert en apprentissage automatique et en intelligence d'affaires de par sa formation et son expérience. Il a acquis son expérience académique à travers un baccalauréat en actuariat et en informatique ainsi qu'une maîtrise en intelligence artificielle. Il a aussi acquis une forte expérience en génie logiciel chez Arcbees. Son expertise technique est en traitement automatique du langage naturel, et ses domaines de prédilection sont l'assurance et la finance, qu'il connaît de la programmation à la distribution.
Écoutez cette entrevue où Simon partage son parcours atypique.
François-Alexandre Tremblay
Titulaire d'une maîtrise en relations industrielles de l'Université de Montréal et d'une maîtrise en informatique de l'Université Laval, François-Alexandre détient de l’expérience professionnelle en gestion et en intelligence artificielle. Il a notamment travaillé sur l'élaboration et la négociation de programmes de rémunération d'envergure ainsi que sur des projets appliqués en People Analytics et en Industrie 4.0. Il a reçu plusieurs honneurs et mérites tels que la bourse de recherche du Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG). En 2022, il se joint à Baseline pour partager son expertise et ses intérêts en apprentissage par renforcement, en apprentissage profond, en simulation et en optimisation combinatoire, particulièrement dans l'industrie manufacturière et de masse. Il détient également une base solide en génie logiciel, algorithmie et programmation.
Sur le plan personnel, François-Alexandre est mordu de voyages, d'escalade, de plongée et de plein air. Des passions qu'il compte bien transmettre à ses bébés jumeaux.
