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Titre du projet de recherche

Intelligence artificielle pour la classification des bruits mixtes à l’aide de données réelles et artificielles en collaboration avec Atelier 7hz (doctorat)

niveau d'étude

Doctorat

Directeur/codirecteur

Directeur : Sebastien Leclaire

Fin de l'affichage

1 septembre 2025

Domaines d'expertise

Pôle d'excellence principal


Modélisation et intelligence artificielle

Pôle(s) d'excellence secondaire(s)

Environnement, économie et société

Industrie du futur et société numérique

Unité(s) et département(s)

Département de génie mécanique

Conditions

L’affichage du projet est maintenu jusqu'à ce que le projet soit comblé et la date de début est dès que possible.

Des conditions :

  • Une forte expérience en programmation Python est requise.
  • Expérience en modélisation par apprentissage machine et avoir un intérêt marqué pour l’intelligence artificielle appliquée ainsi que la recherche interdisciplinaire.
  • L'étudiant devra être capable de travailler de manière autonome et avoir des aptitudes pour le travail en équipe et la collaboration avec un milieu industriel.
  • Il devra aussi avoir la capacité de planifier et de gérer son temps efficacement.
  • L'étudiant devra posséder d'excellentes compétences en communication, tant à l'oral qu'à l'écrit.

Des atouts :

  • La connaissance de la programmation orientée objet en Python.
  • Des connaissances sur le traitement des signaux numériques.
  • Expérience préalable avec des bases de données audio ou du traitement de spectrogrammes.
  • Connaissance des réseaux de neurones convolutifs [et/ou] récurrents.
  • Une connaissance de base des librairies PyTorch [et/ou] Keras [et/ou] Ray Tune.
  • Connaissance sur l’utilisation des ressources de calculs de l’ « Alliance de recherche numérique du Canada ».

Description détaillée

La pollution sonore constitue un enjeu de santé publique de plus en plus préoccupant. Ce projet de recherche vise à développer une solution automatisée de classification des bruits nuisibles à l’aide de techniques avancées d’apprentissage machine. Il s’inscrit à la croisée de la recherche fondamentale et du transfert technologique, grâce à une collaboration étroite avec le partenaire industriel Atelier 7hz, reconnu pour son expertise en acoustique.

Le doctorant jouera un rôle central dans le développement d’une base de données artificielle (BDA) pour surmonter la rareté des données réelles de bruits mixtes. Cette base contiendra des combinaisons réalistes de signaux sonores (trafic, chantiers, etc.) générées à partir de méthodes de mixage audio dans divers environnements.

Principales responsabilités :

  • Générer des signaux sonores mixtes à l’aide de logiciels spécialisés ;
  • Potentiellement simuler les effets acoustiques complexes (effet Doppler, obstacles, conditions environnementales);
  • Concevoir et entraîner des modèles de classification multi-étiquette à partir de cette BDA;
  • Quantifier la contribution relative de chaque bruit dans un signal mixte;
  • Collaborer avec les étudiants à la maîtrise et les stagiaires pour valider et appliquer les modèles sur les bases de données du partenaire;
  • Participation à la rédaction et la présentation de publications scientifiques dans des conférences [et/ou] revues spécialisées;
  • Collaboration avec le partenaire industriel, notamment pour des tâches liées au terrain comme la collecte d’enregistrements sonores, l’analyse préliminaire des données ainsi qu’au transfert technologique vers le partenaire industriel.

En collaborant avec Atelier 7hz, vous bénéficierez d’un encadrement direct par des experts reconnus dans le domaine des signaux acoustiques. Cette immersion dans un environnement professionnel vous offrira une expérience concrète et formatrice, idéale pour les étudiants souhaitant développer leur carrière en génie appliqué à la simulation et à l’intelligence artificielle. Ce projet constitue également une opportunité unique d’acquérir une expertise spécialisée unique en intelligence artificielle appliquée.

Intéressé par ce projet de maîtrise recherche? N'hésitez pas à me contacter directement (s.leclaire@polymtl.ca) afin d’obtenir plus de détails. Soumettez votre candidature en me faisant parvenir votre CV, lettre de motivation, et relevé de notes.

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Au besoin, noter que certains services sont disponibles :

Possibilité de financement

Pour ce projet de doctorat, une aide financière (avec conditions) est présentement disponible pour des montants respectivement de 35 000 $, 36 000 $ et 37 000 $ pour la première, la deuxième et la troisième année.

Sebastien Leclaire

Sebastien Leclaire

Professeur agrégé

Fiche complète

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