Dans cet axe de recherche, nous allons développer de nouvelles approches de fusion de données multimodales massives. Nous allons explorer des approches d'apprentissage multitâches et d'apprentissage profond pour la sélection de caractéristiques à partir de différentes modalités, l'extraction des connaissances sémantiques qui ajoutent de la valeur et de l'interprétabilité au modèle, et l'identification des relations intermodales. Les connaissances sémantiques permettent d'extraire des graphes de connaissances à partir de données non structurées et de transférer des connaissances entre différents domaines, ce qui permet de mieux comprendre et d'interpréter des relations complexes entre les données multimodales. Il s'agit d'un sujet important qui est moins exploré dans l'analyse des données multimodales.

Dans cet axe de recherche, nous allons créer de nouveaux algorithmes de découverte de la causalité qui combinent et intègrent des modèles d'apprentissage profond et des théories de la causalité dans le même processus. De cette manière, nous tirerons parti des modèles d'apprentissage profond pour extraire automatiquement des caractéristiques significatives de manière non supervisée et intégrer les théories de la causalité dans une nouvelle approche unifiée. Le potentiel d'une telle approche intégrée est la capacité 1) de comprendre et d'interpréter les résultats produits par les modèles d'apprentissage par l'analyse de la causalité, et 2) d'améliorer la précision de la prédiction en utilisant des modèles de causalité comme caractéristiques discriminantes.

Dans cet axe de recherche, nous allons mettre en pratique les approches et les algorithmes développés dans le cadre de cette chaire de recherche. Ce programme de recherche débouchera sur des applications concrètes dans plusieurs domaines tels que les soins de santé (développement d'un système de détection de l'incontinence urinaire), l'éducation (développement d'un système de prédiction de l'abandon des étudiantes et étudiants dans l'apprentissage en ligne) et les ressources humaines (développement d'une nouvelle plateforme intelligente pour la gestion des compétences, l'acquisition de talents et les recommandations d'apprentissage). Ces trois exemples d'applications, chacune liée à un ou plusieurs des objectifs décrits ci-dessus, seront ciblés en priorité.