CHERCHEUR.E.S IMPLIQUÉ.E.S

Biographie

Jacques Bélair est professeur titulaire au département de mathématiques et de statistique de l’Université de Montréal, qu’il a rejoint en 1983 en tant que professeur adjoint de recherche. Il avait auparavant obtenu un doctorat en mathématiques appliquées de l’Université Cornell (superviseur : Philip J Holmes) et travaillé comme boursier postdoctoral du CRSNG au département de physiologie de l’Université McGill (superviseur : Leon Glass). Au cours de sa carrière, Il a été directeur adjoint du CRM et vice-doyen de la Faculté des études supérieures et postdoctorales. Il a présidé la Société canadienne de mathématiques appliquées et industrielles (SCMAI) de 2009 à 2011. En 2019, il a coprésidé le comité d’organisation de la réunion annuelle de la Société de biologie mathématique (SMB).

Ses recherches portent sur la modélisation mathématique des processus de régulation dynamiques en biologie. Dans le passé, il s’est intéressé à divers aspects des arythmies cardiaques et du contrôle moteur. Il étudie actuellement le contrôle de la production de cellules sanguines (hématopoïèse) et des interventions pharmaceutiques associées ainsi que la propagation des maladies infectieuses en général, et la COVID-19 en particulier. Il est chercheur affilié au Center for Disease Modelling (CDM) de l’Université York et au Center for Applied Mathematics in Bioscience and Medicine (CAMBAM) de l’Université McGill.

Biographie

Marie-Claude Boily est professeure d’épidémiologie mathématique à l’Imperial College London et chercheure affiliée au Centre de recherche du CHU de Québec-Université Laval.

Ses recherches portent sur l’épidémiologie et la prévention des maladies infectieuses, telles que le virus de l’immunodéficience humaine (VIH) et les infections transmissibles sexuellement, dans divers contextes en utilisant une combinaison de modélisation mathématique, de méthodes statistiques et empiriques. Elle vise à éclairer la prise de décision en santé publique et à développer le domaine de la modélisation mathématique. Son équipe a participé à des études pour comprendre la dynamique de transmission des infections et maximiser l’impact de divers outils de prévention (par exemple, traitement du VIH, vaccination, interventions structurelles) sur les infections et les maladies liées au VIH, au virus du papillome humain (VPH) et au virus de l’herpès simplex (VHS) dans la population. Récemment, elle a également commencé à travailler sur la COVID-19, et elle dirige le Centre de modélisation du réseau d’essai de prévention du VIH (HIV Prevention Trial Network-HPTN) financé par le National Institutes of Health (NIH), qui a pour mission de concevoir et de réaliser une modélisation mathématique et des études sous forme de simulation informatique pour éclairer les activités de recherche du HPTN.

Ses études, qui s’efforcent d’utiliser les meilleures données épidémiologiques et cliniques, sont souvent menées par le biais de collaborations multidisciplinaires et internationales, ce qui contribue à traduire ses résultats en recommandations et actions de santé publique aux niveaux local et mondial.

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Marie-Claude Boily est professeure d’épidémiologie mathématique à l’Imperial College London et chercheure affiliée au Centre de recherche du CHU de Québec-Université Laval.

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Arthur Charpentier est professeur à l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Il a obtenu son doctorat en mathématiques de l’Université catholique de Louvain en Belgique en 2006, a été professeur à la Faculté des sciences économiques de l’Université Rennes 1 de 2008 à 2018 et fût le directeur du Data Science for Actuaries Program à l’Institut des Actuaires à Paris en France.

Il travaille sur la modélisation des risques et les données d’assurance. Il a publié Computational Actuarial Science with R (CRC, 2014) et est l’éditeur du blog académique Freakonometrics (https://freakonometrics.hypotheses.org/). Ses recherches récentes portent sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage par renforcement. Il a travaillé sur le contrôle optimal (sur le verrouillage et les tests) dans le contexte de la COVID-19 (https://doi.org/10.1101/2020.05.13.20100842).

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Morgan Craig est professeure adjointe au Département de mathématiques et de statistique de l’Université de Montréal et chercheure au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine (CRCHUSJ) du Groupe troubles immunitaires et cancer. L’expertise de Morgan Craig est en médecine quantitative, une discipline qui intègre la biologie computationnelle, la (patho) physiologie et les sciences pharmaceutiques avec des approches traditionnelles de laboratoire humide et de biomédecine clinique. L’objectif principal de ses recherches est d’adapter les interventions thérapeutiques en utilisant la modélisation mathématique comme moyen complémentaire pour découvrir les mécanismes qui sous-tendent les états sains et pathologiques, et l’évolution dynamique d’un état à l’autre. Elle a déjà développé des modèles prédictifs dans une variété d’applications cancéreuses qui ont été mis à profit pour adapter les immunothérapies et réduire les effets secondaires toxiques. Un objectif spécifique de ses recherches est la compréhension de la diaphonie hématopoïétique et de la réponse immunitaire innée qui en résulte.

Morgan Craig et son équipe, incluant notamment la boursière postdoctorale Adrianne Jenner et l’étudiante Sofia Alfonso, se concentrent sur la compréhension des réponses immunitaires différentielles dans la COVID-19 grâce à des modèles mathématiques à plusieurs échelles de la réponse immunitaire systémique et de la dynamique des infections localisées dans les tissus. Ce travail est effectué en collaboration avec des expérimentateurs et des cliniciens du CRCHUSJ et de la SARS-CoV-2 Tissue Simulation Coalition (http://physicell.org/covid19/).

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Simon de Montigny détient un doctorat en mathématiques de Polytechnique Montréal. Il est professeur adjoint sous octroi au Département de médecine sociale et préventive à l’École de santé publique de l’Université de Montréal, et chercheur au CHU Sainte-Justine. Ses recherches en intelligence artificielle fondamentale portent sur l’apprentissage des réseaux de neurones artificiels à base de signaux postsynaptiques. Au cours de son stage postdoctoral, il a développé des simulations des vaccins expérimentaux contre le virus de l’immunodéficience humaine (VIH) au sein du HIV Vaccine Trials Network. Il a collaboré avec le HIV Prevention Trials Network Modelling Centre pour la modélisation du déploiement des programmes de traitements antirétroviraux et du progrès vers les cibles 90-90-90 de l’ONUSIDA et de l’Organisation mondiale de la Santé (OMS).

Plus spécifiquement, ses recherches portent sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’analyse de données massives en médecine et en santé publique de précision. En épidémiologie des infections, il vise à concevoir des méthodes et des outils pour faciliter la génération de modèles de transmission, la simulation des épidémies et de l’effet des interventions de santé publique, et l’intégration automatisée et en temps réel des données de terrain à ces modèles et simulations.

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Hélène Guérin professeure au Département de mathématiques de l’Université du Québec à Montréal. Elle a obtenu un doctorat en statistiques et probabilités mathématiques à l’Université de Nanterre en 2002. De 2003 à aujourd’hui, elle est maître de conférences à l’Université de Rennes 1. Elle a été chercheure en mathématiques appliquées, spécialité probabilités au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) entre 2013 et 2014.

Ses principaux domaines d’expertise concernent le modèle de Markov, le processus de Piecewise Deterministic Markov Processes, le processus de Lévy, les processus stochastiques et la Théorie de la ruine. Elle est l’auteure de plus de 15 publications.

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Guillaume Lajoie est professeur adjoint au Département de mathématiques et de statistiques de l’Université de Montréal (UdeM) depuis 2018. Il est titulaire d’une chaire Canada CIFAR en IA et est chercheur boursier FRQS. Il a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées à l’Université de Washington, à Seattle. Il est membre du comité exécutif de UNIQUE : Union des neurosciences et de l’Intelligence artificielle Québec, et membre académique principal de Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle.

Ses recherches portent sur les interactions et les points communs des computations neuronales biologiques et artificielles. Son groupe de recherche travaille à l’intersection de l’IA et des neurosciences, développant des outils pour mieux comprendre les réseaux de neurones ainsi que des algorithmes pour les interfaces cerveau-machine à usage scientifique et clinique. Son travail est motivé par la capacité remarquable des réseaux de neurones (biologiques et artificiels) à apprendre et à prendre en charge des calculs complexes et émergents. Il utilise des outils issus des systèmes dynamiques, de la théorie de l’information, des statistiques et de l’apprentissage automatique pour résoudre un éventail de problèmes, en collaboration avec des neuroscientifiques expérimentaux et des chercheurs en intelligence artificielle.

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Patrick Leighton est professeur agrégé en épidémiologie et santé publique à la Faculté de médecine vétérinaire de l’Université de Montréal et membre actif du Groupe de recherche en épidémiologie des zoonoses et santé publique (GREZOSP). Ses recherches portent sur l’écologie des maladies de la faune sauvage transmissibles aux humains, et en particulier sur l’impact des changements écologiques sur l’épidémiologie de ces maladies et le risque qu’elles représentent pour la santé publique. Il a co-développé et codirigé le programme de Maîtrise en santé publique de l’Université de Montréal et le Microprogramme en santé publique vétérinaire, tous deux à l’Université de Montréal.

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Andrea Lodi a obtenu son doctorat en ingénierie système à l’Université de Bologne en 2000 et il a été récipiendaire du Herman Goldstine Fellow au IBM Mathematical Sciences Department, NY en 2005-2006. Il a été professeur titulaire de recherche opérationnelle au département de génie électrique, électronique et informatique (DEI) de l’Université de Bologne en Italie, entre 2007 et 2015. Depuis 2015, il est titulaire de la Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la « science des données pour la prise de décision en temps réel » à Polytechnique Montréal. Ses principaux intérêts de recherche concernent l’optimisation linéaire et non linéaire mixte, et la science des données, et son travail a reçu plusieurs distinctions, notamment les prix IBM et Google. Il est l’auteur de plus de 100 publications dans les meilleures revues du domaine de l’optimisation mathématique et de la science des données.

Une grande partie du travail d’Andrea Lodi est dans les soins de santé avec des contributions dans la transplantation rénale, la planification et la gestion des salles d’opération et d’urgence, la prévision et l’allocation des besoins du personnel de santé. Il a été coordinateur de réseau et chercheur principal de deux grands projets/réseaux européens et, depuis 2006, consultant de l’équipe de recherche et développement d’IBM CPLEX. Andrea Lodi est aussi cochercheur du projet « Les données au service des Canadiens : apprentissage profond et optimisation pour la révolution du savoir », financé par le gouvernement fédéral canadien dans le cadre du programme Apogée. Il est codirecteur scientifique de l’Institut de valorisation des données (IVADO) à Montréal.

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Mathieu Maheu-Giroux détient la Chaire de recherche du Canada en modélisation de la santé des populations. Il est professeur adjoint au Département d’épidémiologie, biostatistique et santé au travail de l’Université McGill. Il a précédemment travaillé comme chercheur à l’Imperial College London après avoir terminé son doctorat en sciences à Harvard T. H. Chan School of Public Health (2015) et une formation postdoctorale en épidémiologie mathématique à l’Imperial College London.

Mathieu Maheu-Giroux a une expérience internationale sur le terrain en Tanzanie, au Pérou et au Chili, et a publié dans des revues telles que l’International Journal of Drug Policy, AIDS and Behavior et l’American Journal of Epidemiology. Ses travaux portent sur la modélisation mathématique, l’épidémiologie des maladies infectieuses et les évaluations d’impacts et les analyses coût-efficacité.

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Benoît Mâsse est professeur en biostatistique à l’Université de Montréal depuis 2010 et s’est joint au Centre de recherche du CHU Ste-Justine. Auparavant, il a travaillé pendant 11 ans à l’University of Washington et au Fred Hutchinson Cancer Research Center. En 2006, il a reçu une subvention de sept ans et de plus de 25 millions de dollars américains du National Institutes of Health (NIH) en tant que chercheur principal responsable de la création du Centre de gestion des données statistiques pour fournir un soutien à tous les essais internationaux de phase I-II-III et aux études d’observation menées dans le Réseau d’essais de microbicides. Actuellement, il dirige l’Unité de recherche clinique appliquée (URCA) du CHU Ste-Justine où il a établi l’infrastructure pour soutenir la conduite d’études cliniques et observationnelles.

Il a été le principal statisticien de l’essai historique HPTN 052 et a contribué de manière significative à la conception unique de cet essai. HPTN 052 est le premier essai clinique randomisé à montrer que le traitement antirétroviral (TAR) infecté par le virus de l’immunodéficience humaine (VIH) peut réduire le risque de transmission sexuelle du VIH à un partenaire non infecté. Sur la base de ces résultats, l’étude HPTN 052 a été nommée Percée scientifique de l’année en 2011 par le Science magazine. Selon Science magazine, l’étude a été sélectionnée pour ses « implications profondes pour la future riposte à l’épidémie de sida ».

En 2014, Benoît Mâsse a présidé le Conseil international de surveillance des données et de la sécurité (DSMB- Data Safety Monitoring Board) pour l’essai du vaccin contre Ebola en Guinée (Ebola: Ça Suffit). Il s’agit du premier essai qui a montré l’efficacité du vaccin rVSV-ZEBOV. Actuellement, il préside le DSMB international pour l’étude d’accès élargi aux vaccins pour l’épidémie d’Ebola en cours en République démocratique du Congo. En décembre 2019, le National Geographic a sélectionné les essais HPTN 052 et Ebola : Ça Suffit parmi les 20 meilleures découvertes de la dernière décennie (tous domaines de recherche confondus).

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Erica E. M. Moodie a obtenu sa maitrise en épidémiologie en 2001 à l’University of Cambridge et un doctorat en biostatistique en 2006 à l’University of Washington, avant de rejoindre l’Université McGill où elle est maintenant boursière William Dawson et professeure associée de biostatistique. Ses principaux intérêts de recherche portent sur l’inférence causale et les données longitudinales en mettant l’accent sur les stratégies de traitement adaptatif. Elle est membre élue de l’Institut international de statistique et rédactrice en chef adjointe de la biométrie. Elle détient un prix Chercheur-Boursier de carrière sénior du Fonds de recherche du Québec-Santé. Elle est récipiendaire du prix CRM-SSC 2020 en statistique.

Elle travaille avec une équipe dirigée par Nicole Basta sur la sensibilisation du public au développement du vaccin contre le SRAS-Cov-2 et avec l’étude longitudinale canadienne sur le vieillissement pour comprendre l’interaction de la fragilité et de l’infection par le SARS-CoV-2 chez les personnes âgées.

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Manuel Morales est actuellement professeur agrégée au Département de mathématiques et de statistiques de l’Université de Montréal.

Il est spécialisé en mathématiques financières et actuarielles et ses intérêts de recherche actuels portent sur l’apprentissage automatique appliqué au secteur bancaire et à l’investissement responsable. Ses autres domaines d’intérêt général sont la finance mathématique et la théorie du risque.

Plus précisément, les sujets qui l’intéressent actuellement vont au-delà de la théorie classique de la ruine, allant des nouvelles applications des algorithmes d’apprentissage en finance et en banque à la modélisation micro-structurelle en finance à haute fréquence.

Plus récemment, il a participé à l’initiative de transformation de l’intelligence artificielle de la Banque nationale du Canada. En tant que scientifique en chef de l’IA, il a dirigé les efforts scientifiques de la stratégie de la banque visant à exploiter les technologies de l’IA dans tous les secteurs verticaux. Elle a eu l’occasion de travailler sur une grande variété de projets allant de la gestion de patrimoine aux applications bancaires de détail. Il a également dirigé les premiers travaux visant à établir un cadre de gouvernance de l’IA.

Depuis 2018, il est directeur général du réseau Fin-ML.

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Bouchra Nasri est professeure adjointe à l’École de santé publique, au Département de médecine sociale et préventive de l’Université de Montréal. Elle a obtenu son doctorat en Eau et environnement, Statistiques, à l’INRS-ETE en 2017. Elle a été postdoctorante en Statistiques à l’Université McGill en 2020. Elle est membre du Réseau de recherche en santé des populations du Québec (RRSPQ) et du Centre de recherche en santé publique (CReSP).

Son domaine d’expertise est la statistique et ses applications. En statistique, elle s’intéresse principalement à la modélisation de séries chronologiques univariées et multivariées, les modèles de dépendance, la théorie des valeurs extrêmes, les modèles spatio-temporelles et la régression. Les principales applications visées par ses recherches portent sur les impacts socio-économiques des changements climatiques sur la santé publique et les maladies infectieuses.

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Louis-Martin Rousseau est professeur titulaire à Polytechnique Montréal et titulaire d’une Chaire de recherche du Canada en analyse et logistique des soins de santé. Ses recherches se concentrent sur la résolution de problèmes de routage complexes, de problèmes de composition de personnel, ainsi que de problèmes de décision intégrés qui apparaissent dans la chaîne d’approvisionnement à la fois dans le commerce de détail et dans les soins de santé. Dans ce contexte, il propose des méthodologies hybrides basées sur la programmation par contraintes et la recherche opérationnelle classique. Alors que le domaine de la médecine personnalisée émerge, d’énormes défis apparaissent en ce qui concerne l’interaction entre la planification et l’exécution des traitements individuels en termes de ressources médicales limitées et coûteuses. En particulier, Louis-Martin Rousseau mène des recherches dans des domaines où le vieillissement de la population va avoir un impact important, à savoir le traitement du cancer, les services à domicile et la logistique hospitalière.

Biographie

Alexandra M. Schmidt est professeure associée de biostatistique au Département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail (EBOH) de l’Université McGill. Elle est actuellement directrice du programme d’études supérieures en biostatistique de l’EBOH.

Elle est membre de l’American Statistical Association et membre élue de l’International Statistical Institute. En 2017 elle s’est vu décerner la Distinguished Achievement Medal du groupe Statistics in the Environment de l’American Statistical Association. En 2008, elle a décroché le prix du jeune chercheur Abdel El-Shaarawi de la Société internationale d’environnemétrie (SIE). Elle a été présidente de l’International Society for Bayesian Analysis (2015).

Son domaine de recherche principal est le développement de modèles statistiques pour les processus spatio-temporels dans le cadre bayésien. Ses principaux projets concernent le développement de modèles de processus spatio-temporels multivariés qui empêchent l’utilisation de toute transformation pour atteindre la normalité. Elle développe également des modèles pour comprendre la propagation des cas de dengue, de Zika et de chikungunya dans les quartiers de Rio de Janeiro lors de la première épidémie commune que la ville a connue entre 2015 et 2016.

Biographie

David A. Stephens est professeur titulaire au Département de mathématiques et de statistique de l’Université McGill depuis 2006. Il a obtenu un doctorat en statistique de l’University of Nottingham, Royaume-Uni en 1990 sous la supervision du professeur Adrian F. M. Smith. Il a été président du Département de mathématiques et de statistique de 2015 à 2019 et il est vice-doyen de la Faculté des sciences depuis avril 2019.

Ses intérêts de recherche sont les statistiques bayésiennes : méthodes méthodologiques et informatiques. Ses domaines d’intérêt spécifiques incluent la bio-informatique, la biostatistique et l’analyse des séries chronologiques.

Biographie

Luc Vinet est professeur Aisenstadt au Département de physique de l’Université de Montréal. Depuis juillet 2021, il occupe les fonctions de directeur général de l’institut IVADO. Luc Vinet a occupé le poste de directeur du Centre de recherches mathématiques (CRM) de 1993 à 1999 puis, de 2013 à 2021.

Né à Montréal, Luc Vinet est titulaire d’un doctorat de 3e cycle de l’Université Pierre et Marie Curie de Paris et d’un doctorat de l’Université de Montréal, les deux en physique théorique. Après deux ans comme chercheur associé au MIT, il est nommé professeur adjoint au Département de physique de l’Université de Montréal au début des années 80 et promu professeur titulaire en 1992. Ses travaux portent de façon générale sur la solution exacte de modèles physiques par l’étude des symétries et de leurs descriptions en termes de structures algébriques.

En 1999, Luc Vinet joint les rangs de l’Université McGill où il occupe les postes de vice-principal à l’enseignement et provost. De 2005 à 2010, il est recteur de l’Université de Montréal, une des principales universités au Canada. Il préside actuellement le Conseil d’administration de Fulbright Canada et est membre du Conseil de l’Institut national de nanotechnologie à Edmonton. Parmi les nombreuses distinctions qu’il a reçues, mentionnons le prix Armand-Frappier décerné par le Gouvernement du Québec en 2009 et le prix ACP-CRM de physique théorique et mathématique de 2012. De plus, il est titulaire d’un doctorat honorifique de l’Université Claude-Bernard de Lyon.

En 2017, professeur Vinet se voit décerner le grade d’officier de l’Ordre national du Québec par le premier ministre Philippe Couillard. Puis en 2018, il est nommé fellow de l’AMS. Son mandat à titre de directeur du CRM a été renouvelé pour une période de 4 ans soit jusqu’en 2021.

Biographie

Guy Wolf est professeur adjoint au Département de mathématiques et de statistique de l’Université de Montréal et chercheur à l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (Mila-Institut québécois de recherche en intelligence artificielle).

Sa recherche porte sur l’analyse de données exploratoires avec des applications en bio-informatique. Ses approches sont multidisciplinaires et combinent l’apprentissage automatique, le traitement du signal, l’analyse harmonique et des outils de mathématiques appliquées. En particulier, ses travaux récents utilisent une combinaison de géométries de diffusion, d’apprentissage multiple et d’apprentissage profond pour trouver des modèles, des dynamiques et des structures émergentes dans des données de grande dimension (par exemple, en génomique unicellulaire et en protéomique). Dans le cadre du groupe de travail Mila « IA contre la COVID-19 », il est impliqué dans des projets de pointe portant sur l’analyse des données génomiques (et multiomiques) pour comprendre les opérations du virus, l’interaction avec la biologie de l’hôte et afin de cibler les traitements antiviraux potentiels.

Biographie

Mamadou Yauck est professeur adjoint de statistique à l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Il a obtenu un doctorat en statistique de l’Université Laval en 2019. Il a été postdoctorant à l’Université McGill de 2019 à 2021. Il a également été associé de recherche postdoctorale pour UNC Gillings School of Global Public Health. Professeur Yauck compte à son actif plusieurs expériences de bénévolat notamment comme vice-président du Parlement des enfant, président du Réseau des Clubs EDEN depuis 2005, représentant pour l’Afrique de l’Ouest et l’Afrique centrale de l’Unicef depuis 2006. Enfin, il a reçu des prix et disctinctions en tant que professeur étoile en 2019, a été récipiendaire du Student Research Presentation Awards Winner 2016, lauréat de la Leadership and Sustainable Development Scholarship en 2014 et lauréat du concours général pour le meilleur élève du Sénégal en 2010. Ses intérêts de recherche : Capture-Recapture, échantillonnage dirigé par les répondants, analyse de données en réseau, inférence causale et statistique computationnelle.

Modélisation des défis émergents Modelling of emerging challenges