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End-to-end horse gait classification in uncontrolled environments using inertial sensors
Full text linkLocomotor injuries in horses are a major cause of underperformance and serious welfare issue. Veterinarians typically investigate horses’ lameness through visual examination at separate gaits (walk, trot, gallop). To evaluate lameness objectively, Inertial Measurement Units (IMU) based systems have been developed. It is necessary to accurately identify the gait of each stride as vertical displacement symmetry is assessed at a defined gait, essentially trot. This study aimed to classify gaits into 6 classes and to assess the training sample size required to maximize the performance. Unlike previous methods, we used raw IMU data without manually preselecting specific signal segments. Seven sensors were strategically placed on the limbs, head, withers, and pelvis of horses. 1440 horses were used in our unsupervised model and the gait of 110 horses was labelled using IMU data for our supervised models. We divided the 6 gaits classification task into two subtasks: a four-gaits classification and a gallop-specific classification. In the first subtask, we compared the performance of a machine learning (XGBoost), a deep learning (LSTM) and a transfer learning (ENCOD-CNN) model, depending on the labelled training sample size. Our results show that the transfer learning approach outperformed the other models, achieving test accuracy of 91.9%. Our gallop classification task achieves 97.1% accuracy and the total pipeline reaches 91.2% accuracy. Beyond improving gait classification in a real clinical setting, this research demonstrates the potential of transfer learning for time-series datasets and provides a quantitative assessment of the required labeled sample size for effective implementation
Travailler la nuit en tant que DJs, productrices et chercheuses : comment naviguer dans l’industrie électronique au Québec en tant que femmes* et personnes non binaires ?
No full textLes deux cultures
No full textDans un désormais célèbre discours prononcé le 7 mai 1959 au Senate House à Cambridge, le chimiste, haut fonctionnaire et romancier britannique Charles Percy Snow (1905-1980) a déploré un appauvrissement de vie intellectuelle de l’ensemble de la société occidentale en raison de la perte d’une culture partagée et l’apparition de deux cultures distinctes, celle des scientifiques d’une part et celle qu’il a appelé "intellectuels littéraires" d’autre part. Le propos de de Snow faisait d’une certaine façon écho à un celui du mathématicien et logicien britannique Augustus De Morgan (1806-1871) près d’un siècle plus tôt. Au cours de cette présentation, nous développerons cette ligne de pensée et explorerons les éventuelles conséquences chez les enseignants de mathématiques du secondaire. Enfin, nous formulerons quelques pistes de réflexions sur la formation initiale des futurs enseignants
Favoriser l'employabilité des personnes autistes - Transfert de processus humains et de technologies D’IA
Full text linkA scoping review on the use of infographics as a health-related knowledge translation tool
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Agents conversationnels pédagogiques basés sur l'intelligence artificielle générative pour améliorer l'apprentissage en ligne
Full text linkL’intelligence artificielle (IA) a considérablement évolué ces dernières années, notamment avec l’apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) tels que GPT. Ces modèles, capables de générer des réponses textuelles cohérentes et fluides, offrent un potentiel prometteur pour transformer divers secteurs, y compris l’éducation. Cependant, leur application dans des contextes éducatifs soulève des difficultés importantes, notamment les « hallucinations » — ou génération de contenus incorrects — qui peuvent compromettre la qualité de l’apprentissage des apprenants. En outre, ces modèles ne proposent souvent pas un accompagnement pédagogique adapté, pourtant essentiel pour stimuler la motivation des apprenants et répondre efficacement à leurs besoins spécifiques.
Pour surmonter ces limitations, cette thèse présente le développement d’un agent conversationnel pédagogique, conçu comme un véritable compagnon d’apprentissage. Cet agent intègre la Génération Augmentée par Récupération (RAG), une méthode qui combine les LLMs avec un accès en temps réel à une base de connaissances externe validée, issue d’un corpus pédagogique associé au cours en ligne. Grâce à cette intégration, l’agent améliore la précision, la pertinence et la fiabilité des réponses fournies. De plus, des fonctionnalités pédagogiques ont été intégrées pour accompagner et soutenir les apprenants dans leur parcours d’apprentissage. Cependant, l’évaluation empirique de cet agent dans des contextes éducatifs réels reste peu explorée, notamment en ce qui concerne son influence sur l’acquisition des connaissances et l’expérience globale des apprenants.
Cette étude s’articule autour de la conception et de l’évaluation d’un agent conversationnel dans le cadre d’un cours en ligne ouvert et massif (MOOC) sur l’IA. Ces cours, caractérisés par un apprentissage à distance, asynchrone et autonome, sont souvent associés à un taux d’abandon élevé. Dans ce contexte, les agents conversationnels jouent un rôle crucial en compensant l’absence de l’enseignant et en offrant un accompagnement aux apprenants. Notre étude explore trois axes principaux : améliorer la qualité des réponses fournies par l’agent, examiner son influence sur l’acquisition des connaissances, et comprendre son influence potentielle sur les émotions des apprenants, ces deux derniers éléments étant essentiels pour soutenir leur réussite. Contrairement aux recherches existantes, cette étude évalue l’agent conversationnel pédagogique en interaction directe avec des apprenants réels dans un contexte d’apprentissage réel.
Notre thèse s’appuie sur plusieurs expériences réalisées avec des étudiants dans le cadre d’un MOOC sur l’intelligence artificielle. Nos résultats montrent que l’intégration de la RAG dans l’agent conversationnel (1) réduit les erreurs d’hallucination et améliore la précision des réponses fournies dans le contexte d’un MOOC, (2) a un effet positif sur l’acquisition des connaissances des apprenants, et (3) augmente leur satisfaction globale. En revanche, l’ajout d’éléments motivationnels dans l’agent conversationnel n’a pas eu d’effet significatif sur les émotions des apprenants, telles que la confiance, l’enthousiasme et l’intérêt. Fondée sur des données empiriques, notre thèse est une avancée dans le domaine de l’application des LLMs en éducation
Maîtriser la programmation: Des tests à la performance en Go
Full text linkCe livre s’adresse aux programmeurs souhaitant approfondir leurs compétences en développement logiciel, en allant au-delà des bases pour produire un code correct, efficace et adapté aux besoins organisationnels. À travers une exploration détaillée des tests unitaires, de la gestion de la concurrence avec les goroutines en Go, et de l’optimisation des performances, l’auteur relie les concepts techniques de bas niveau (comme la mémoire et les processeurs) aux préoccupations abstraites de conception d’algorithmes. En s’appuyant sur des exemples pratiques en Go et Python, ainsi que sur des techniques comme le fuzzing, les mutex et les opérations atomiques, cet ouvrage offre une approche pragmatique pour structurer le travail, assurer la qualité et éviter les régressions, tout en abordant les difficultés du parallélisme et de la synchronisation dans des projets complexes. Des exercices à la fin de chaque chapitre renforcent l’apprentissage, faisant de ce manuel un guide complet pour les développeurs ambitieux
