Laboratoire d'intelligence artificielle · UQAM

Explorer, découvrir et innover

Le GDAC-LIA conçoit des systèmes d'intelligence artificielle capables de raisonner, d'apprendre et d'assister l'humain : systèmes tutoriels intelligents, traitement de la langue, planification sous incertitude et copilotes cognitifs.

Nos travaux de recherche Rencontrer l'équipe
26 années de recherche depuis 2000
26 chercheurs et associés
4 doctorants et étudiants à la maîtrise
16 projets de recherche
436 publications référencées
225 diplômés et anciens membres
Le laboratoire

Un quart de siècle à faire raisonner les machines

Fondé en 2000, le GDAC a d'abord porté sur l'ingénierie des connaissances, les systèmes à base de connaissances et les agents cognitifs et affectifs, principalement au service des systèmes tutoriels intelligents. Devenu GDAC-LIA en 2017, il est aujourd'hui la principale unité de recherche du doctorat en informatique cognitive de l'UQAM et collabore avec l'industrie comme avec les grands réseaux de recherche.

CRSNG FRQNT FRQSC CRIAQ FCI Contrats industriels
Axes de recherche

Ce sur quoi nous travaillons

Des questions fondamentales portées vers des domaines d'application concrets : éducation, aérospatial, santé, sécurité et humanités numériques.

Science des Données

113 projets

Intelligence Artificielle

99 projets

Traitement Automatique de la Langue

91 projets

Technologies Éducatives

84 projets

Informatique cognitive

50 projets

Planification et Décision

15 projets
En cours

Projets de recherche actifs

Aérospatial et défense En cours

C-Pilot

C-Pilot — Copilote cognitif pour l’assistance aux procédures d’urgence en vol

Un copilote cognitif embarqué qui assiste l'équipage pendant les procédures d'urgence : suivi de la procédure engagée, modélisation de l'état cognitif de l'équipage et recommandations explicables. Projet CRSNG Alliance 2024-2027…

Partenaires
Bombardier BMU Cognitive Group ÉTS Université de Montréal UQAC Université Laval UQAM
Roger Nkambou CRSNG Alliance · CRIAQ 2024–2027
Science des Données En cours

Forage de Données des Marchés Boursiers

Ce projet développe des techniques de fouille de données appliquées aux marchés financiers. L’objectif est d’extraire des patterns significatifs et des indicateurs prédictifs à partir de grandes quantités…

Mohammed Bouguessa CRSNG depuis 2017
Science des Données En cours

Analyse des Réseaux Sociaux

Développement de méthodes avancées d’analyse de réseaux sociaux pour la détection de communautés, l’identification d’influenceurs, l’analyse de la propagation d’information et la détection de fausses nouvelles. Le projet…

Mohammed Bouguessa CRSNG, FRQNT depuis 2016
Science des Données En cours

Knowledge Discovery – Big Data Mining

Ce projet de recherche porte sur la découverte de connaissances dans les mégadonnées. Il développe des algorithmes et des méthodologies pour extraire des informations utiles à partir de…

Marie-Jean Meurs CRSNG, FCI depuis 2018
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L'équipe

Les professeurs-chercheurs

Le laboratoire réunit des professeurs du département d'informatique de l'UQAM et des chercheurs associés d'autres établissements.

Éric Beaudry

Professeur agrégé, Responsable Axe 3

Planification sous incertitude Planification avec actions concurrentes

Fatiha Sadat

Professeure, Vice-directrice, Responsable Axe 4

Analyse de données Apprentissage machine

Hakim Lounis

Professeur, Responsable Axe 2

Systèmes à base de connaissances Apprentissage automatique
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Travaux publiés

Publications récentes

  • 2026
    Nkambou, R., Nfor, E., Kengne, D. (2026) PedRAG: Do LLM Tutors Practice What They Preach? Preventing Behavioral Hallucinations through Theory-Grounded Runtime Control. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research). European Organization for Nuclear Research.
    DOI
  • 2026
    Kengne, D., Mankejeu, V., Nkambou, R., Tato, A. (2026) Towards a Neurosymbolic Cognitive Digital Twin for Aircraft Pilots: An Ontology-Driven ACT-R Architecture for Procedural Behavior Modeling. Lecture notes in computer science, 299-318. Springer Science+Business Media.
    DOI
  • 2026
    Tato, A., Nkambou, R. (2026) Constrained Multimodal Neural Networks for Interpretable Adaptation Rule Extraction in Game-Based Learning. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research). European Organization for Nuclear Research.
    DOI
  • 2026
    Toure, F. G., Diallo, A. B., Boukadoum, M. (2026) Farm-Scale Autonomous Welfare Monitoring in Smart Livestock Farming: A Systematic Review of Robotics and Multimodal AI With an Emphasis on the Lab-to-Farm Deployment Gap. IEEE Transactions on AgriFood Electronics, 1-10. Institute of Electrical and Electronics Engineers.
    DOI
  • 2026
    Abdous, K., Mrabah, N., Bouguessa, M. (2026) Modeling heterophily in multiplex graphs: An adaptive approach for node classification. Expert Systems with Applications, 132374-132374. Elsevier BV.
    DOI
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Vie du laboratoire

Séminaires et événements

2 Avr 2026

Séminaire DIC-ISC-CRIA – 2 avril 2026 par Yair LAKRETZ

Yair LAKRETZ — CNRS Research Scientist at the Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique (LSCP) in Paris 10:30 PK-5115 (201, ave President-Kennedy, 5e étage)

Linguistic theory suggests that human language is organized by a latent hierarchical structure, which allows us to convey complex meanings and to seamlessly interpret sentences we have never…

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