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Portrait de Meurs
514-987-3000 #6139

Marie-Jean Meurs

Professeure agrégée

Département d'informatique

Université du Québec à Montréal

Marie-Jean Meurs est professeure au Département d’informatique de la Faculté des sciences de l’Université du Québec à Montréal (UQAM).

Ses travaux de recherche portent sur l’intelligence artificielle et notamment sur l’apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel et l’analyse des données massives.

Spécialiste de l’analyse de sentiment appliquée à la santé, elle est également membre fondatrice et coordonnatrice d’HumanIA, groupe de recherche en sciences et humanités sur l’intelligence artificielle, affilié au CIRST.


Axes de recherche

Axe 2
Mesures de la recherche, production et circulation des connaissances
Axe 3
Acteurs, discours et processus d’innovation
Axe 4
Disciplines, institutions du savoir et problèmes épistémologiques
Projets
Publications
Directions
Activités
Interventions
Actualités
Médiathèque

À la maîtrise

  • Raouf Belbahar, Université du Québec à Montréal

    Optimizing the resilience of the urban forest using artificial intelligence.

  • Maxime D. Armstrong, Université du Québec à Montréal

    Modélisation de sujets pour la détection de risques en santé mentale

  • Maxime Faubert-Laurin, Université du Québec à Montréal

    Identification automatique d'arbres à partir de photos

  • Sébastien Testeau, Université du Québec à Montréal

    Extraction et compréhension de texte dans les films 

  • Fanny Rancourt, Université du Québec à Montréal

    Application des fonctions d'influence en traitement automatique du langage

  • Thomas David Soulas, Université du Québec à Montréal

    Traitement automatique du langage naturel pour la détection du risque en santé mentale.

  • Maxime Nicol, Université du Québec à Montréal

Au doctorat

  • Florence Lussier-Lejeune, Université du Québec à Montréal
    L’économie des promesses technoscientifiques : le cas de l’intelligence artificielle
  • Diego Maupomé, Université du Québec à Montréal

    Gathering signs of mental health concerns through the automated analysis of textual production

Au postdoctorat

  • Diego Maupomé, Université du Québec à Montréal

    RÉSO-T : Une approche innovante culturellement sensible pour intégrer le traitement automatique du langage naturel dans les outils de prévention du suicide

  • Camille Combe, Université du Québec à Montréal

    Modélisation des défis émergents