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Programme du colloque

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Le lundi 31 octobre, 8 h 30 à 17 h, c’est une dizaine de conférenciers qui prendront la parole, experts reconnus de l’Université Laval, Polytechnique Montréal, l’Université de Montréal, de l’Université du Québec à Montréal, et l’Université de Pennsylvanie, lors de ce colloque intitulé « Innovation et données massives : un panorama ». Leur objectif? Offrir, justement, une vision transversale et transdisciplinaire des différents enjeux qui se dressent quant à ces mégadonnées et présenter un état des lieux quant à la recherche autour de ces nombreux enjeux.
 
Après une séance d’affiche où seront mis en évidence les travaux des étudiantes et étudiants liés aux différents partenaires derrière l’événement, c’est la question de l’apprentissage automatique du Deep Learning et de la prise de décision en temps réel qui sera étudiée.
 
En après-midi, c’est d’abord les thématiques de la vie privée, du droit du Big Data et de la cybersécurité qui seront mis à l’honneur, avant de passer à une exploration des possibilités offertes par le calcul haute performance et les supercalculateurs – notamment à travers l’exemple de la recherche en bio-informatique. Tout ça, afin, justement, d’offrir un véritable panorama de la recherche menée sur les données massives, à Québec, à Montréal, et au-delà.
 

8 h
Accueil des participants
 
8 h 30
Séance d’affiche, accompagnée de café et viennoiseries
(à l’atrium Jean-Guy-Paquet du pavillon Alphonse-Desjardins)
 
9 h 30
Mot de bienvenue et présentation du déroulement de la journée
 
9 h 35
Allocution d’ouverture
François Laviolette, directeur, Centre de recherche en données massives (CRDM), Université Laval
Valérie Bécaert, directrice exécutive, Institut de valorisation des données (IVADO), Université de Montréal-Polytechnique-HEC
 
9 h 45
Deep Learning : Principles and Prospects (en anglais)
Aaron Courville, professeur, Département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
 
10 h 15
Le Big Data : élément clef pour les prochaines percées en robotique intelligente?
Philippe Giguère, professeur, Département d’informatique et de génie logiciel, Université Laval
 
10 h 45
Large-Scale Assortment Optimization With A Ranking-Based Choice Model (en anglais)
Sanjay Dominik Jena, professeur, Département de management et de technologie, Université du Québec à Montréal, et Hugo Palmer, étudiant à la maîtrise associé à la Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décision en temps réel, Polytechnique Montréal
 
11 h 15
Adaptative Data Analysis via Differential Privacy : General Tools For Post-Selection Inference (en anglais)
Aaron Roth, professeur, Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania
 
12 h
Dîner
 
13 h 15
Surveillance de cybercriminels sur le Dark Web
Richard Khoury, professeur, Département d'informatique et de génie logiciel, Université Laval
 
14 h
Données massives et droit
Vincent Gautrais, titulaire, Chaire L.R. Wilson sur le droit des technologies de l’information et du commerce électronique, Université de Montréal
 
14 h 30
Santé publique cyber : les mégadonnées à la base d'une nouvelle science
José Fernandez, professeur, Département de génie informatique et de génie logiciel, Polytechnique Montréal
 
15 h
Pause café
 
15 h 30
Modélisation computationnelle de la signalisation cellulaire
Simon Hardy, professeur Département d'informatique et de génie logiciel, Université Laval
 
16 h
Elcano : un prototype de moteur Big Data spatial basé sur Spark 
Thierry Badard, directeur, Centre de recherche en géomatique, Université Laval
 
16 h 30
Allocution : Des nouvelles de Calcul Québec / Canada
Marc Parizeau, directeur scientifique, Calcul Québec
 
16 h 50
Allocution de clôture
Paul Fortier, directeur, Institut Technologies de l’information et Sociétés (ITIS), Université Laval
 
17 h
Cocktail
 
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