Chercheur·e du réseau


Faculté des sciences
Éric Beaudry
Professeur·e
Université du Québec à Montréal (UQÀM)
Faculté des sciences
Département d'informatique
Intérêts de recherche
  • Planification en intelligence artificielle
  • Prise de décision automatique
  • Jeux sérieux
  • systèmes de tutoriel intelligent
Présentation de l'expert·e 

Éric Beaudry est professeur agrégé au département d’informatique de l’UQAM, directeur de l’unité de programme des certificats en informatique et en développement de logiciels. Il est membre du Laboratoire de recherche en Gestion, Diffusion et Acquisition de Connaissances (GDAC)

Ses travaux de recherche se situent en intelligence artificielle (IA) et plus spécifiquement dans une branche de l’IA appelée planification automatique (automated planning, AI planning).

Éric Beaudry s’intéresse à la conception des algorithmes pour automatiser la prise de décisions dans des systèmes intelligents, et ce dans divers domaines d’application, tels que la robotique, l’exploration spatiale, les jeux (jeux sérieux), la défense, les systèmes d’aide à la décision, les systèmes tutoriels intelligents, etc. 

Informations générales
Numéro de téléphone : 
(514) 987-3000 x4005
Numéro de local : 
PK-4635
Principales réalisations
ActuPlan : Actions Concurrency and Time Uncertainty Planner

ActuPlan is a automated planner designed to solve planning problems having concurrent actions and uncertainty on time (duration of actions). ActuPlan has two variants. Both variants generate plans under a given threshold (parameter) on their probability of success. ActuPlanNC generates optimal non-conditional (conformant) plans. A non-conditional plan is a set of partially ordered labelled actions. ActuPlanC generates conditional plans which are near optimal under some reasonable restrictions. The conditional plans are expressed using a form of finite state machines where transitions are constrained by time intervals.

Jeu sérieux Game of Homes

Game of Homes est un jeu sérieux de simulation visant à apprendre aux joueurs les bases des transactions immobilières dans le domaine de l'immobilier résidentiel. Le joueur incarne un courtier immobilier dont le but est de devenir le meilleur de la ville. Pour atteindre cet objectif, il doit gagner autant d'argent que possible, tout en maintenant sa réputation élevée. Pour ce faire, il doit vendre des propriétés sur lesquelles il touche une commission à la vente, et satisfaire le vendeur afin que ce dernier soit prêt à le recommander auprès d'autres vendeurs, ce qui augmente sa réputation. En tant que courtier, le joueur va devoir trouver des clients potentiels (des personnes souhaitant vendre leur bien), négocier avec eux pour obtenir des contrats de courtage, et enfin s'occuper de vendre les propriétés sous contrat. Durant la partie, le joueur est en compétition avec d'autres courtiers contrôlés par des intelligences artificielles. Il doit donc mettre en place des stratégies s'il souhaite progresser efficacement.

CORALS: A real-time planner for anti-air defense operations

Forces involved in modern conflicts may be exposed to a variety of threats, including coordinated raids of advanced ballistic and cruise missiles. To respond to these, a defending force will rely on a set of combat resources. Determining an efficient allocation and coordinated use of these resources, particularly in the case of multiple simultaneous attacks, is a very complex decision-making process in which a huge amount of data must be dealt with under uncertainty and time pressure. This article presents CORALS (COmbat Resource ALlocation Support), a real-time planner developed to support the command team of a naval force defending against multiple simultaneous threats. In response to such multiple threats, CORALS uses a local planner to generate a set of local plans, one for each threat considered apart, and then combines and coordinates them into a single optimized, conflict-free global plan. The coordination is performed through an iterative process of plan merging and conflict detection and resolution, which acts as a plan repair mechanism. Such an incremental plan repair approach also allows adapting previously generated plans to account for dynamic changes in the tactical situation.

Réf: Abder Rezak Benaskeur, Froduald Kabanza and Eric Beaudry. CORALS: A real-time planner for anti-air defense operations. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST). Volume 1 Issue 2, November 2010. Article No. 13.

 

Algorithme de recherche d'objets géospaciaux accessibles depuis/vers des points d'intérêts

En partenariat avec Lookupia, nous avons conçu et développés des algorithme de recherche d'objets géospaciaux accessibles depuis/vers des points d'intérêts. Ces derniers sont exploités dans le site Web ouhabiter.ca  pour rechercher des logements à partir des points d'intérêt. Un point d'intérêt est un lieu fréquemment visité, comme un lieu de travail ou d'études.

Affiliations