Nos membres

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 porte sur l’extraction de sources externes dans un processus d’affaires en assurance. Ayant complété sa maîtrise récemment, il poursuit maintenant ses études au niveau du doctorat, où il s’intéresse à la personnalisation de contenu généré automatiquement dans un contexte 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 fondateur de l’organisation de partage de connaissances Meetup Machine Learning Québec avec un autre des membres de Baseline, Nicolas. Il agit aussi à titre de vice-président au développement des affaires 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.

Mathieu Godbout

Mathieu complète actuellement une maîtrise en intelligence artificielle (IA). Passionné par les promesses de l’IA mais surtout par la mécanique mathématique se cachant derrières ces promesses, il entamera un projet de doctorat à l’hiver 2021. Son projet portera 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.

Écoutez cette entrevue où Mathieu partage son parcours.

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 représentation. 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 éliminer le code répétitif.

Frédérik a de nombreuses expériences de formateur allant de l'assistanat ou 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 été arbitre les deux dernières années à la sélection d'articles pour 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 ces 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 représenté l'Université Laval aux championnats du monde de débat universitaire anglophone à Bangkok, en Thaïlande.

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.