Polytechnique Montreal
Carrefour de l'actualité
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11 mars 2020
NOUVELLES
11 mars 2020
Budget provincial 2020-2021 : Polytechnique applaudit les mesures de Québec en enseignement supérieur
8 mars 2020
NOUVELLES
8 mars 2020
Sixième édition de l'Ordre de la rose blanche de Polytechnique Montréal
8 mars 2020
NOUVELLES
8 mars 2020
Journée internationale des femmes 2020 : lancement de la campagne 40 femmes/40 semaines à Polytechnique Montréal
6 mars 2020
MAGAZINE POLY
6 mars 2020
Guidée par ses valeurs : Tiphaine Fillon, Po 2014, génie mécanique
26 février 2020
NOUVELLES
26 février 2020
Polytechnique obtient la troisième position aux Jeux miniers canadiens 2020
21 février 2020
NOUVELLES
21 février 2020
Polytechnique fait bonne figure à la Compétition québécoise d’ingénierie 2020
20 février 2020
MAGAZINE POLY
20 février 2020
Parcourir l’Himalaya… pour mieux connaître les Laurentides
Poly dans les médias
1 octobre 2026 : La Presse +
Justin Gauthier, étudiant en génie logiciel à Polytechnique Montréal, témoigne de l’intégration croissante de l’IA générative dans la formation et la pratique du génie logiciel. Il souligne l’importance pour les futurs ingénieurs de développer leur capacité à vérifier et encadrer les résultats de l’IA, tout en conservant les compétences de résolution de problèmes et de conception.
1 octobre 2026 : La Presse +
Foutse Khomh, directeur de la recherche et de l’innovation à Polytechnique Montréal, explique comment l’IA transforme la pratique et la formation en génie. Il défend une intégration de l’IA dans l’apprentissage, tout en maintenant l’acquisition et l’évaluation des compétences fondamentales sans IA et en insistant sur les enjeux de fiabilité, de compréhension et de contrôle des systèmes.
1 octobre 2026 : La Presse +
Nathalie de Marcellis-Warin, professeure à Polytechnique Montréal et directrice générale d’IVADO, analyse les transformations du métier d’ingénieur liées à l’IA et les compétences nécessaires pour en faire un usage responsable. Elle insiste notamment sur la maîtrise des données, l’explicabilité, la vérification des résultats et l’intégration de l’éthique dès la conception des systèmes d’IA.
















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