Christian Gagné

Directeur de l’Institut intelligence et données (IID)
Chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR, membre associé à Mila
Membre du LVSN / CeRVIM / CRDM / REPARTI / UNIQUE / VITAM / OBVIA
Professeur titulaire au département de génie électrique et de génie informatique
Université Laval

Adresse :
Département de génie électrique et de génie informatique
Pavillon Adrien-Pouliot
Université Laval
Québec (Québec)  G1V 0A6
Canada

Bureau : PLT-1138-F
Courriel : christian.gagne@gel.ulaval.ca
Téléphone : utilisez le courriel
Photo

Biographie courte

Christian Gagné est professeur au département de génie électrique et de génie informatique de l’Université Laval depuis 2008. Il est le directeur de l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval. Il détient une Chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR et est membre associé à Mila. Il est également membre du Laboratoire de vision et systèmes numériques (LVSN), une composante du Centre de recherche en robotique, vision et intelligence machine (CeRVIM) ainsi que du Centre de recherche en données massives (CRDM) de l’Université Laval. Il fait partie des regroupements stratégiques REPARTI et UNIQUE du FRQNT, du centre VITAM du FRQS et de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA).

Il a complété un doctorat en génie électrique (Université Laval) en 2005 pour ensuite effectuer un stage postdoctoral conjointement à l’INRIA Saclay (France) et l’Université de Lausanne (Suisse) en 2005-2006. Il a œuvré comme associé de recherche en milieu industriel entre 2006 et 2008. Il est membre du comité exécutif de l’ACM Special Interest Group on Evolutionary Computation (SIGEVO) depuis 2017.

Ses intérêts de recherche portent sur l’élaboration de méthodes pour l’apprentissage machine et l’optimisation stochastique. En particulier, il s’intéresse aux réseaux de neurones profonds, à l’apprentissage et au transfert de représentations, au méta-apprentissage ainsi qu’à l’apprentissage multitâche. Il s’intéresse également aux approches d’optimisation basées sur des modèles probabilistes ainsi qu’aux algorithmes évolutionnaires, entre autres pour l’optimisation boîte noire et la programmation automatique. Une part importante de ses travaux porte également sur la mise en pratique de ces techniques dans des domaines comme la vision numérique, la microscopie, la santé, l’énergie et les transports.

Pour plus de détails, consultez le CV.


Enseignement

Cours auparavant enseignés :

  • GIF-3000 - Architecture des microprocesseurs
  • GEL-3005 - Design IV (synthèse)
  • GEL-1001 - Design I (méthodologie)
  • IFT-19968 - Algorithmes de l’ingénieur II

Recherche

Mes intérêts de recherche portent sur l’élaboration de méthodes pour l’apprentissage machine et l’optimisation stochastique ainsi que leurs applications.

  • Méthodes
    • Réseaux de neurones profonds
    • Apprentissage et transfert de représentations
    • Méta-apprentissage
    • Apprentissage multitâches
    • Optimisation avec modèles probabilistes
    • Algorithmes évolutionnaires
    • Programmation génétique
  • Applications
    • Reconnaissance des formes
    • Vision numérique
    • Microscopie et neurosciences
    • Santé
    • Réseaux électriques intelligents
    • Véhicules autonomes

Voir également mes publications sur Google Scholar.


Étudiants

Étudiants actuels

  • Doctorat
    • Adam Tupper, doctorat en génie électrique, depuis 2021
    • Benjamin Léger, doctorat en génie électrique, depuis 2020
    • Nour Elhouda Dhiab, doctorat en génie civil (superviseur : Jean Côté), depuis 2019
    • Arman Afrasiyabi, doctorat en génie électrique (cosuperviseur : Jean-François Lalonde), depuis 2017
    • Changjian Shui, doctorat en génie électrique (cosuperviseur: Boyu Wang, Western Ontario), depuis 2017
    • Sophie Baillargeon, doctorat en mathématiques (concentration statistique) (superviseur : Thierry Duchesne), depuis 2014
  • Maîtrise
    • Antoine Ollier, maîtrise en génie électrique (superviseure : Flavie Lavoie-Cardinal), depuis 2020
    • Thomas Philippon, maîtrise en génie électrique, depuis 2020
    • Cyril Blanc, maîtrise en génie électrique (cosuperviseur : Jean-François Lalonde), depuis 2020
    • Catherine Bouchard, maîtrise en génie électrique (cosuperviseure : Flavie Lavoie-Cardinal), depuis 2019
    • Ali Assafiri, maîtrise en sciences géomatiques (superviseure : Sylvie Daniel), depuis 2019
    • Mohamed Abderrahmen Abid, maîtrise en génie électrique, depuis 2019
    • Ba Diep Nguyen, maîtrise en génie électrique (cosuperviseur : Daniel Reinharz), depuis 2018
    • Alexandre Hains, maîtrise en génie électrique, depuis 2018
    • Gabriel Leclerc, maîtrise en génie électrique (cosuperviseure : Flavie Lavoie-Cardinal), depuis 2017
  • Stagiaires postdoctoraux
    • Fatemeh Gholi Zadeh Kharrat, cosuperviseure : Caroline Sirois, depuis 2020

Anciens étudiants


Projets logiciels


Organisation et comités