- Vie universitaire
L’INRS et l’UQAC unissent leurs forces dans la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean, reconnue comme pôle national de recherche en santé durable.
Amadou Barry
En partenariat avec l’Université du Québec à Chicoutimi (UQAC), l’Unité mixte de recherche (UMR) INRS-UQAC en santé durable accueille un troisième collaborateur de l’Institut national de la recherche scientifique (INRS). Le professeur Amadou Barry, expert en biostatistiques appliquées à la génomique et aux neurosciences, travaille avec la professeure Marie-Claude Sincennes, spécialiste en génétique fonctionnelle du tissu musculaire et en cellules souches musculaires, et avec le professeur Charles Gauthier, spécialiste en chimie des carbohydrates et produits naturels.
Tous trois membres du corps professoral du Centre Armand-Frappier Santé Biotechnologie de l’INRS, ils effectuent des travaux multidisciplinaires en recherche et en formation dans les domaines de la chimie thérapeutique et des déterminants génétiques et épigénétiques.
Les intérêts de recherche du professeur Amadou Barry
Diplômé de l’Université du Québec à Montréal (UQAM), le professeur Amadou Barry poursuit ses recherches en modélisation statistique et en développement des méthodes d’apprentissage machine dans les contextes, entre autres, de modélisation des données génomiques et d’imagerie cérébrale.
Les activités de recherche du professeur Amadou Barry s’articulent autour de thèmes en lien avec les données génomiques et l’imagerie cérébrale : renforcer et améliorer l’inférence statistique avec les expectiles et les quantiles; les appliquer aux méthodes d’apprentissage machine; les adapter aux méthodes en haute dimension.
Il effectue également des recherches pour développer des outils statistiques et d’apprentissage machine sur les banques de données volumineuses, entre autres avec BALSAC, une banque de données informatisées permettant la construction des généalogies de la population du Québec depuis le XVIIᵉ siècle.
L’apprentissage machine pour détecter les maladies
L’un de ses projets porte sur l’application des quantiles et des expectiles à l’apprentissage machine pour réduire les biais associés à l’intelligence artificielle. En effet, l’apprentissage automatique (machine learning) est de plus en plus utilisé en médecine préventive et prédictive. De nombreux outils sont présentement en développement, notamment afin de détecter les premiers signes d’une maladie, prédire le risque ou le taux de survie ou encore suivre l’évolution d’une pathologie.
La plupart des méthodes actuelles d’apprentissage automatique s’articulent autour de l’estimateur de la moyenne à partir de données. La « machine » analyse les données sous différents angles à l’aide d’algorithmes afin d’améliorer sa performance selon l’objectif initial. Néanmoins, ces méthodes sont impuissantes en présence d’hétéroscédasticité, c’est-à-dire lorsque les données sont très hétérogènes. Afin de pallier ce problème, le professeur Barry intègre les expectiles et les quantiles aux algorithmes de certaines méthodes d’apprentissage machine (forêt d’arbres décisionnels, algorithme de Gradient Boosting, etc.).
Projets d’études offerts | maîtrise et doctorat :
L’Unité mixte de recherche en santé durable
Financé par le ministère de l’Enseignement supérieur, l’UMR a le mandat de réaliser de la recherche multidisciplinaire et des activités de formation aux 2e et 3e cycles depuis les locaux de l’UQAC, à Chicoutimi. Elle a permis la création de trois postes de professeures ou professeurs au Centre Armand-Frappier Santé Biotechnologie de l’INRS. En plus des trois membres du corps professoral liés à l’INRS, l’UMR en santé durable compte sur la collaboration de la professeure Catherine Laprise et des professeurs Jean Legault et Simon Girard, de l’UQAC.
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