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James Goulet
D. Sc.

Tél. : (514) 340-4711 poste 4621 Téléc. : (514) 340-3981 Local : B-431.4.6

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Suivi électronique des structures
  • Interprétation de données
  • Prise de décisions
  • Fiabilité des structures
  • Apprentissage automatique
  • Méthodes Bayesiennes
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1001 Génie et gestion du bâtiment
  • 1101 Charges structurales et sécurité
  • 1104 Analyse des structures
  • 2805 Théories de l'apprentissage et de l'inférence
  • 3008 Probabilité appliquée

Publications

Publications récentes
Article de revue
Nguyen, L.H. & Goulet, J.-A. (2018). Anomaly detection with the Switching Kalman Filter for structural health monitoring. Structural Control and Health Monitoring, 25(4), 13 pages. Tiré de https://doi.org/10.1002/stc.2136
Article de revue
Goulet, J.-A. & Koo, K. (2018). Empirical validation of bayesian dynamic linear models in the context of structural health monitoring. Journal of Bridge Engineering, 23(2). Tiré de https://doi.org/10.1061/(Asce)Be.1943-5592.0001190
Article de revue
Tabor, L., Goulet, J.-A., Charron, J.-P. & Desmettre, C. (2018). Probabilistic modeling of heteroscedastic laboratory experiments using Gaussian process regression. Journal of Engineering Mechanics, 144(6), 10 pages. Tiré de https://doi.org/10.1061/(asce)em.1943-7889.0001466
Article de revue
Nguyen, L.H. & Goulet, J.-A. (2018). Structural health monitoring with dependence on non-harmonic periodic hidden covariates. Engineering Structures, 166, 187-194. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2018.03.080

Biographie

Parcours académique

  • (2015-) : Professeur adjoint, Polytechnique Montréal
  • (2012-2015) : Post-doctorat, University of California, Berkeley, USA
  • (2008-2012) : Doctorat, Génie civil, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suisse (EPFL)
  • (2006-2008) : Maitrîse, Génie civil, Université Laval, Québec, Canada
  • (2004-2008) : Baccalauréat, Génie civil, Université Laval, Québec, Canada 

Enseignement

  • Automne 2015 : CIV1150 Résitance des matériaux
  • Hiver 2016 : CIV8530 Fiabilité des structures et systèmes

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (1)

    • Tabor, L. (2017). Modélisation probabiliste d'essais en laboratoire par processus gaussien avec peu de spécimens répliqués (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/2672/

Nouvelle(s) concernant James Goulet

NOUVELLES | 24 mai 2018
Gala Méritas 2017-2018 : les étudiants de Polytechnique Montréal récompensent 44 enseignantes et enseignants | Lire
MAGAZINE POLY | 15 février 2016
Solutions technologiques pour une ville connectée | Lire
INNOVATIO | 15 février 2016
L’apprentissage machine à la rescousse des infrastructures vieillissantes | Lire

Revue de presse concernant James Goulet

4 février 2018, La Presse +, Les nids-de-poule Les explications de Benoît Courcelles et de James Goulet, professeurs adjoints au Département des génies civil, géologique et des mines à Polytechnique Montréal.
20 septembre 2017, Pieuvre.ca, Rouler entre deux nids-de-poule 0 Mentions de James Goulet, professeur adjoint au Département des génies civil, géologique et des mines de Polytechnique Montréal.
18 septembre 2017, Agence Science-Presse, Rouler entre deux nids-de-poule Explications de James Goulet, professeur adjoint au Département des génies civil, géologique et des mines de Polytechnique Montréal.
11 mars 2017, Les Affaires, Hausser le QI de la société L'intelligence artificielle (IA) est la nouvelle frontière informatique. Mentions de trois professeurs de Polytechnique Montréal : James Goulet, professeur adjoint au Département des génies civil, géologique et des mines, Michel Gagnon, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel et Samuel Bassetto, professeur adjoint au Département de mathématiques et de génie industriel.