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.

26 années de recherche depuis 2000
26 chercheurs et associés
3 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.

En cours

Projets de recherche actifs

Protection de la Vie Privée en IA

Ce projet explore les défis de la protection de la vie privée dans les systèmes d’apprentissage automatique. Développement de techniques de differential privacy, d’apprentissage fédéré et d’anonymisation pour…

Sébastien Gambs CRSNG depuis 2018
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
Travaux publiés

Publications récentes

  • 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.
  • 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.
  • 2026
    Benabderrahmane, S., Valtchev, P., Cheney, J., Rahwan, T. (2026) Refining Decision Boundaries In Anomaly Detection Using Similarity Search Within the Feature Space. Open MIND.
  • 2026
    Guité-Vinet, J., Massé, A. B., Beaudry, É. (2026) A Lightweight Multi-View Approach to Short-Term Load Forecasting. Open MIND.
  • 2026
    Nicol, M., St-Denis, A., Belbahar, R. M., Maure, F., Gascon-Afriat, A., Messier, C. et al. (2026) SylvCiT – An AI-based support to urban forest resilience. PLoS ONE, e0339173-e0339173. Public Library of Science.
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Séminaires et événements

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