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Foutse Khomh
Eng., Ph.D (UdeM), Postdoc (Queen's U)
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Professeur titulaire
Département de génie informatique et génie logiciel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4233 Téléc. : (514) 340-5139 Local : M-4123
Domaines d'expertise
Cybersécurité Intelligence artificielle Technologie de l'information Génie logiciel Logiciels et développement

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

Les intérêts de recherche du Professeur Foutse Khomh incluent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie infonuagique, l'ingénierie des services logiciels, l'ingénierie des systèmes d'apprentissage automatique, et l'intelligence artificielle fiable et digne de confiance.

Affiliation(s)

Publications

Publications récentes
Article de revue
Tambon, F., Khomh, F. & Antoniol, G. (2023). A probabilistic framework for mutation testing in deep neural networks. Information and Software Technology, 155, 13 pages. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.107129
Chapitre de livre
Jamshidi, S., Nikanjam, A., Hamdaqa, M.A. & Khomh, F. (2023). Attack Detection by Using Deep Learning for Cyber-Physical System. Dans Artificial Intelligence for Cyber-Physical Systems Hardening (Vol. Engineering cyber-physical sytems and critical infrastructures, p. 155-179). Springer. Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-031-16237-4_7
Article de revue
Muse, B.A., Khomh, F. & Antoniol, G. (2023). Refactoring practices in the context of data-intensive systems. Empirical Software Engineering, 28(2), 66 pages. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10664-022-10271-x
Communication de conférence
Humeniuk, D., Antoniol, G. & Khomh, F. (2022). ***AmbieGen tool at the SBST 2022 Tool Competition. Communication présentée à 15th Search-Based Software Testing Workshop (SBST 2022), En ligne / Online (p. 43-46). Tiré de https://doi.org/10.1145/3526072.3527531
Voir toutes les publications (224)

Biographie

Foutse Khomh est professeur titulaire au département de génie informatique et logiciel de l'École Polytechnique de Montréal, titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR sur les systèmes logiciels d'apprentissage automatique fiables, et titulaire de la chaire de recherche FRQ-IVADO sur l'assurance qualité logicielle pour les applications d'apprentissage automatique. Il dirige l'équipe SWAT dont les travaux de recherche portent sur l'ingénierie infonuagique et sur l'évaluation et l'amélioration de la qualité des logiciels grâce aux techniques d'analytique. Avant d'occuper ces postes, il était chercheur postdoctoral à Queen's University (Canada), travaillant au sein du Software Reengineering Research Group et de la chaire Industrielle NSERC/RIM sur les logiciels à ultra grande échelle. Il détient un doctorat en génie logiciel de l'Université de Montréal (Liste d'honneur du doyen). Il est aussi titulaire d'un diplôme d'études approfondies (D.E.A) de Mathématiques obtenu à l'Université de Yaoundé I (Cameroun) et d'un diplôme d'ingénieur de conception en Informatique de l'École Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé (Cameroun). Il possède aussi une expérience industrielle pour avoir travaillé comme Architecte logiciel et gestionnaire de projets logiciels pour plusieurs compagnies. 

Ses intérêts de recherche incluent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie infonuagique, l'ingénierie des services logiciels, le génie logiciel expérimental et l'analytique. Il a publié de nombreux articles dans des actes de conférences internationales et dans des  revues scientifiques prestigieuses tel que l'IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), le Springer Journal of Empirical Software Engineering (EMSE), l'Elsevier Journal of System and Software (JSS), et la IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME). Il est récipiendaire du CS-Can/Info-Can Outstanding Young Computer Science Researcher Prize pour l'année 2019 et du prix Innovation ADRIQ-RSRI 2022. Ses travaux de recherches ont reçues 4 Most Influential Paper Awards, 6 prix de meilleur article et plus de 16 nominations pour des prix de meilleurs articles dans des conférences majeures de génie logiciel. Il est aussi membre du comité de programme de plusieurs conférences internationales de génie logiciel et arbitre pour plusieurs journaux de génie logiciel parmi lesquels le très prestigieux IEEE Transactions on Software Engineering. Il est co-président du comité de programme des conférences SCAM 2015, ICSME 2018, PROMISE 2019, et ICPC 2019, general chair des conférences ICPC 2018 et SCAM 2020, et co-general chair de la conférence SANER 2020. Il est (a été) membre du steering comittee des conférences PROMISE, SANER (président), ICPC (président), MSR, et ICSME (vice-président). Il est l'un des fondateurs de la série d'ateliers RELENG, du programme du CRSNG CREATE SE4AI : A Training Program on the Development, Deployment, and Servicing of Artificial Intelligence-based Software Systems, et est rédacteur en chef adjoint du magazine IEEE software, et éditeur des revues EMSE et JSEP. Il est également membre des sociétés savantes AAAI, ACM, IEEE et IEEE Computer Society.

Lien(s) d'intérêt

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (7)

    • Ben Braiek, H. (2022). Debugging and Testing Deep Learning Software Systems (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10496/
    • Abidi, M. (2021). Multi-Language Design Smells: Characteristics, Prevalence, and Impact (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6304/
    • An, L. (2019). Understanding the Impact of Release Processes and Practices on Software Quality (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3857/
    • Kermansaravi, Z. (2019). Linguistic Anti-Patterns: Impact Analysis on Code Quality (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3950/
    • Morales Alvarado, R. (2017). Automated improvement of software design by search-based refactoring (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2878/
    • Saborido Infantes, R. (2017). Assisting developers and users in developing and choosing efficient mobile device apps (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2846/
    • Soh, Z. (2015). Improving Program Comprehension and Recommendation Systems Using Developers' Context (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2034/

  • Mémoire de maîtrise (19)

    • El Aoun, M.R. (2022). Empirical Studies of Quantum Programming Issues (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10482/
    • Yousefifeshki, F. (2022). Studying the Practices and Challenges of Developing Hardware Description Language Programs (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10340/
    • Hamidi, A. (2021). Machine Learning Engineering: An Exploratory Study of Challenges and Practices (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6569/
    • Humeniuk, D. (2021). A Search-Based Framework for Automatic Generation of Testing Environments for Cyber-Physical Systems (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9144/
    • Openja, M. (2021). An Empirical Study of Testing and Release Practices for Machine Learning Software Systems (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9177/
    • Vahedi, M. (2021). TechTube: Summarizing Relevant Parts from Technical Videos (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6290/
    • Jebnoun, H. (2020). Understanding the Impact of Poor Coding Practices on the Quality of Deep Learning Systems (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5542/
    • Msika, S. (2020). Renforcement de systèmes de détection d'intrusions par des attaques GAN et métaheuristiques (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/4192/
    • Rivera-Landos, E. (2020). On the Challenges of Implementing Machine Learning Systems in Industry (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5538/
    • Ben Braiek, H. (2019). Towards Debugging and Testing Deep Learning Systems (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3959/
    • Barbez, A. (2018). Deep Learning Structural and Historical Features for Anti-Patterns Detection (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3724/
    • Barrak, M.A. (2018). Just-in-Time Detection of Protection-Impacting Changes on Wordpress and Mediawiki (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3684/
    • Foundjem, A.T. (2017). Towards improving the reliability of live migration operations in openstack clouds (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2498/
    • Musavi Mirkalaei, S.P. (2017). API Failures in Openstack Cloud Environments (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2715/
    • Abtahizadeh, S.A. (2016). Understanding the Impact of Cloud Computing Patterns on Performance and Energy Consumption (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2296/
    • Bani, B. (2016). Understanding the Impact of Databases on the Energy Efficiency of Cloud Applications (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2256/
    • Mlouki, O. (2016). On the Detection of Licenses Violations in the Android Ecosystem (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2124/
    • Saboury, A. (2016). On the fault-proneness of Javascript code smells (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2445/
    • An, L. (2015). Improving Bug Triaging Using Software Analytics (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1908/

Nouvelle(s) concernant Foutse Khomh

MAGAZINE POLY | 4 avril 2022
L’IA et la sécurité : enjeux et promesses | Lire
NOUVELLES | 7 décembre 2021
Intelligence artificielle : une chaire en IA Canada-CIFAR pour le professeur Foutse Khomh | Lire
MAGAZINE POLY | 1 novembre 2021
Foutse Khomh, itinéraire accéléré d’un chercheur inspiré | Lire
NOUVELLES | 17 août 2021
Deux professeurs de Polytechnique classés parmi les chercheurs et chercheuses en génie logiciel les plus productifs au monde | Lire
NOUVELLES | 14 juin 2021
Programme FONCER du CRSNG : Polytechnique Montréal impliquée dans deux programmes de formation et de mentorat | Lire
NOUVELLES | 9 mars 2021
Infrastructures de recherche: participation de Polytechnique Montréal à des projets multi-établissements soutenus par la FCI et Québec | Lire
NOUVELLES | 24 février 2021
50 scientifiques de Polytechnique Montréal parmi le top 2 % des plus cités dans leur champ de recherche | Lire
NOUVELLES | 18 février 2021
Génie logiciel : les professeurs Antoniol et Khomh récipiendaires d’un prix de l’article le plus influent de la décennie | Lire
NOUVELLES | 13 octobre 2020
Prix Innovation 2020 de l’ADRIQ : et les finalistes sont… | Lire
NOUVELLES | 28 septembre 2020
Amener l’intelligence artificielle à bord des avions | Lire
NOUVELLES | 23 septembre 2020
Foutse Khomh, professeur à Polytechnique, récompensé par un prix d’excellence en recherche | Lire
NOUVELLES | 28 novembre 2019
Réutilisation de code à titre d’exemple : un article soulève des enjeux de vulnérabilité dans des applications commercialisées | Lire
NOUVELLES | 17 avril 2019
Nomination de trois titulaires de chaires de recherche FRQ-IVADO pour la diversité et l'équité en science des données | Lire
NOUVELLES | 30 janvier 2019
Trois professeurs de Polytechnique Montréal classés parmi les chercheurs en génie logiciel les plus productifs au monde selon une étude bibliométrique | Lire
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Revue de presse concernant Foutse Khomh

24 février 2023, Québec Science, Comment augmenter la fiabilité de l'intelligence artificielle? À l'occasion de son 150e anniversaire, Polytechnique Montréal vous invite à découvrir ses huit différents pôles de recherche. Rencontre avec Foutse Khohm, professeur au Département de génie informatique et génie logiciel, qui revient sur les recherches menées à Polytechnique pour augmenter la fiabilité de l'intelligence artificielle.
16 février 2023, ICI Radio-Canada | L'heure du monde, ChatGPT et la chanson québécoise : Reportage de Louis-Philippe Ouimet Foutse Khohm, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, commente si l'intelligence artificielle serait en mesure de remplacer les artistes (2:02).
16 février 2023, ICI Radio-Canada Télé | Le Téléjournal avec Céline Galipeau, L'IA devient artiste Foutse Khomh, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, discute du potentiel des outils d'intelligence artificielle dans le domaine de la musique.
29 janvier 2023, La Presse, Les robots sont-ils sur le point de mener le monde ? Est-ce que les robots sont en voie de remplacer les professionnels ? Foutse Khomh, professeur titulaire au département de génie informatique et génie logiciel, répond à cette question. 
30 novembre 2020, CScience IA, La recherche aérospatiale fait bien plus de place à l'IA Les explications de Foutse Khomh, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal et chercheur du projet DEEL (DEpendable Explainable Learning).
27 janvier 2020, Radio-Canada, RDI économie - Cybersécurité : les entreprises ne sont pas prêtes Entrevue de Foutse Khomh, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (1:14).
Autres mentions : Cybersécurité : les entreprises canadiennes ne ressentent pas l'urgence d'agir, Cybersécurité : pas une priorité pour les entreprises canadiennes, selon une étude, Pratiques en matière de sécurité: pas encore une priorité pour les entreprises | Grenier aux nouvelles, Pénélope - Bulletin régional - CBF (4:42), Le Téléjournal - Bulletin de nouvelles du mardi 28 janvier 2020 (34:47), Portrait des TI en entreprise au Canada : résultats de l'étude NOVIPRO/Léger
20 mars 2019, Québec Science, Tragédies aériennes: qu'est-ce que le logiciel MCAS? Le professeur Foutse Khomh, du Département de génie informatique et de génie logiciel de Polytechnique Montréal, explique ce qu'est un MCAS (pour Maneuvering Characteristics Augmentation System),  un logiciel anti-décrochage dont il est beaucoup question dans le dossier des récentes tragédies aériennes impliquant des appareils Boeing 737 Max. 
16 mars 2019, Le Devoir, Peut-on avoir confiance en nos avions? Le professeur au Département de génie informatique et de génie logiciel de Polytechnique Montréal, Foutse Khomh, commente le processus de certification dans l'industrie aérospatiale.  
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