ACCURATE: Approches combinées en intelligence artificielle et analyse factorielle pour la prédiction du caractère Bio des aliments à partir de données multitechniques

L’Université Laval est une université québécoise située à Québec, et est l'une des plus importantes universités du Québec et du Canada. Elle a été fondée en 1852 à l'initiative du Séminaire de Québec, lui-même fondé en 1663, et constitue ainsi le plus ancien établissement d’enseignement supérieur francophone en Amérique, et la sixième plus ancienne université du Canada. Son principal campus est situé au cœur de la ville de Québec, dans la Cité-Universitaire de l’arrondissement de Sainte-Foy–Sillery–Cap-Rouge Québec.

En 2022, l'Université Laval offrait quelque 550 programmes d'études du premier au troisième cycle à 46 586 étudiants et étudiantes. Elle fait partie des dix plus importantes universités canadiennes en matière de recherche avec plus de 500 millions de dollars en fonds de recherche et coopération internationale.

L'université attire également près de 6 600 étudiants étrangers chaque année, et environ 1 000 étudiants du Canada anglais et de l'Acadie. En outre, le programme « Français langue étrangère » offre une formation aux étudiants canadiens anglophones ou étrangers qui désirent apprendre ou parfaire leur connaissance du français.

Le projet ACCURATE vise à développer une méthodologie analytique non-ciblée combinant techniques instrumentales avancées (NMR, LC-HRMS, IRMS, FTIR, PCR) et outils chimiométriques pour vérifier l’authenticité des aliments biologiques. Face à la montée des fraudes dans le secteur bio, le projet propose une approche intégrée reposant sur l’intelligence artificielle et la fusion de données multi-techniques pour identifier des biomarqueurs chimiques et microbiens spécifiques aux produits biologiques. L’objectif est de garantir la conformité des produits aux standards bio, de renforcer la confiance des consommateurs et de soutenir les filières bio canadiennes.

L'étudiant sera intégré à l'équipe projet et se verra confier le développement de scripts de calculs et de modélisation des données pour répondre aux objectifs du projet.

Il travaillera notamment avec un étudiant au doctorat spécialisé dans les techniques d'intelligence artificielle appliquées à la prédiction de propriétés extraites de grands ensembles de données.

Le projet étant un projet collaboratif avec plusieurs partenaires à l'Université Laval mais aussi dans d'autres universités ou établissements de recherche, l'étudiant pourra être amené à interagir voire à se déplacer et à travailler avec des partenaires francophones (INRS Montréal, Centre ACER Ste Hyacinthe) et anglophones (Université d'Halifax).

Les modèles développés seront implémentés sur une toute nouvelle plateforme de modélisation et de prédiction développée dans l'équipe.

L'étudiant.e sera convié.e aux réunions du projet et participera à la vie et à l'animation du LARTIC et de l'INAF (sorties, colloques, repas etc...)

Langage de travail : Matlab ou Python

Laboratoire d'accueil : LARTIC - LAboratoire de Recherche et de Traitement de l'Information Chimiosensorielle ; http://www.lartic.fsaa.ulaval.ca

Environnement : Faculté des Sciences de l'Agriculture et de l'Alimentation ; Institut de la Nutrition et des Aliments Fonctionnels (INAF), Faculté de Sciences et Génie

Le stage proposé de 6 mois (ajustable) s'adresse aux étudiants d'écoles d'ingénieur ou de Master désirant réaliser leur stage à l'étranger (Université Laval, Québec) dans un laboratoire de recherche à la croisée des sciences des aliments, des sciences analytiques, des sciences des données et de l'intelligence artificielle.

Compétences réquises

• Maîtrise d'un langage de script de calcul tel que Matlab ou maîtrise d'un langage de programmation tel que python
• Connaissance des statistiques multivariées (PCA, FDA, PLS-DA etc...), 
• Connaissance des notions d'apprentissage machine (IA)
• Maîtrise parfaite du français oral et écrit, niveau B1 en anglais ou équivalent

Et une grosse envie de venir découvrir le Québec et le Canada !