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Lara, L., Milios, A., Luo, Z.H., Sharma, A., Luo, G. Y., Beckham, C., Golemo, F., & Pal, C. J. (juillet 2026). Generative Floor Plan Design with LLMs via Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [Communication écrite]. 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), San Diego, CA, USA.

Izquierdo-Verdiguier, E., Moreno-Martínez, Á., Stoy, P., Sonnentag, O., Pal, C. J., Kang, Y., Keenan, T. F., Desai, A. R., Metzger, S., Fortier, M., Bassiouni, M., Ranjbar, S., Bower, S., Hoffman, S., Losos, D., & Xiao, J. (mai 2026). Reconciling Cross-Scale Discrepancies in CO₂ Fluxes. Preliminary Findings from the BenchFlux Project [Résumé]. EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria.

Masry, A., Rodriguez, J., Zhang, T., Wang, S., Wang, C., Feizi, A., Kalkunte Suresh, A., Puri, A., Jian, X., Noël, P.-A., Tejaswi Madhusudhan, S., Pedersoli, M., Liu, B., Chapados, N., Bengio, Y., Hoque, E., Pal, C. J., Laradji, I., Vázquez, D., ... Rajeswar Mudumba, S. (décembre 2025). AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Document Understanding [Communication écrite]. 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, CA, USA. Publié dans Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

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Enseignement

INF 6953E – Traitement et analyse de données multimédias

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

Thèse de doctorat (17)
- Girgis, R. (2026). Toward Multi-Agent Data-Driven Interactive Autonomous Vehicles [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Pilault, J. (2025). Spending Capacity Where It Matters: Selection, Adaptation, Interaction, and Structure for Efficient Language Understanding and Generation [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Weiss, M. (2025). On Modularity: From Neural Circuits to Foundation Models and Agentic Systems [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Beckham, C. (2024). Generalisation with Generative Models [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Luo, Z. H. (2024). More Controllable Conditional Generative Models of Video and Data Structures for Design [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Roy, J. (2024). Effective Reward Specification in Deep Reinforcement Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Angelard-Gontier, N. (2023). Natural Language Reasoning with Transformer Language Models [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Casanova Paga, A. (2023). Active Learning, Controllable Generative Models and Dataset Augmentation [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Ke, N. (2023). From "What" to "Why": Towards Causal Deep Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Maharaj, T. (2022). Generalizing in the Real World with Representation Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Gingras Harvey, F. (2021). Deep Representation Learning of 3D Human Motion with Recurrent Neural Networks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Vorontsov, E. (2020). On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Trabelsi, C. (2019). Stabilizing and Enhancing Learning for Deep Complex and Real Neural Networks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Ebrahimi Kahou, S. (2016). Emotion Recognition with Deep Neural Networks [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Ibrahim, M. (2015). Using Constraint Satisfaction Techniques and Variational Methods for Probabilistic Reasoning [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Hasan, M. K. (2014). Face Mining in Wikipedia Biographies [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Rim, D. (2013). Weakly-Labeled Data and Identity-Normalization for Facial Image Analysis [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
Mémoire de maîtrise (11)
- Gosselin, A. (2025). Controllable Realistic Simulation and Video Generation for Autonomous Vehicles in Safety-Critical Scenarios [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Chamorro, S. (2024). Reinforcement Learning for Stair Climbing with Ascento: A Two-Wheeled Legged Robot [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Fortier, M. (2024). Multimodal Deep Learning for Carbon Flux Modelling [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- El Hattami, A. (2021). Large Scale Conditional Multitask Learning for Natural Language Processing [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Simard, J.-G. (2021). Learned Image Compression for Machine Visual Perception [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Li, R. (2018). Recommandations conversationnelles dans le domaine des films [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Beckham, C. (2017). Techniques in Ordinal Classification and Image-to-Image Translation [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Berthou, L. (2012). Apprentissage de modèles probabilistes pour la vision stéréoscopique en temps réel [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Ma, L. Y. (2012). Traitement et analyse d'images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Puech, F. (2012). Vers plus de robustesse en reconnaissance d'objets et de visages pour l'analyse d'images issues de vidéos de concert [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].

Nouvelle(s) concernant Christopher J. Pal

NOUVELLES | 17 décembre 2021

Recherche stratégique : la professeure Lahrichi et le professeur Pal parmi les équipes principales de deux programmes financés par IVADO | Lire

NOUVELLES | 24 février 2021

50 scientifiques de Polytechnique Montréal parmi le top 2 % des plus cités dans leur champ de recherche | Lire

NOUVELLES | 5 décembre 2018

Intelligence artificielle : le professeur Christopher Pal présente des travaux de recherche à la conférence internationale NeurIPS 2018 à Montréal | Lire

INNOVATIO | 15 février 2016

Des algorithmes qui diagnostiquent des tumeurs à un stade précoce | Lire

Revue de presse concernant Christopher J. Pal

29 juillet 2026, CBC News, What is open-weight AI, the tech behind Kimi K3 that's turning heads in Silicon Valley? Christopher Pal, professeur au Département de génie informatique et génie logiciel,estime que les instituts de sécurité en IA peuvent jouer un rôle clé dans l’audit des modèles ouverts afin d’identifier leurs vulnérabilités et de guider leur utilisation responsable. (en anglais)

11 décembre 2022, Toronto Star , I wrote a story about ChatGPT’s AI. Then I dared it to write a better one Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, discute à propos de l'application ChatGPT. (en anglais seulement)

5 décembre 2022, 98.5 | Puisqu'il faut se lever, Intelligence artificielle : une application devient virale Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et de génie logiciel, a partagé son opinion au sujet du phénomène « Lensa », une application qui génère des photos extrêmement réalistes.

15 juillet 2018, Radio-Canada, Découverte - Épisode du dimanche 15 juillet 2018 Expertise de Christopher J. Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).

28 avril 2018, La Presse +, Comment reconnaître 1,4 milliard de visages Les explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de POlytechnique Montréal.

15 février 2018, CBC Newsworld, The future of artificial intelligence Dans cet entretien vidéo, Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal, discute de l'avenir de l'intelligence artificielle et des investissements gouvernementaux dans ce domaine (18 h - 1:45).

3 septembre 2017, Radio-Canada, Découverte - L'intelligence artificielle Décodage des images vidéos : explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).

26 février 2017, Radio-Canada, Découverte - L'intelligence artificielle: la grande révolution scientifique Mention de Christopher Pal, chercheur et professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).

23 novembre 2016, Le médecin du Québec, Médecine et intelligence artificielle : un nouveau monde de possibilités Mentions de Christopher Pal et de Samuel Kadoury, professeurs agrégés au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal.

Répertoire des expertises