Ingénieur chercheur
Pierre-Luc Delisle
Une
personne passionnée
À propos de moi
Je suis un étudiant gradué de la maîtrise en technologie de l’information spécialisé en apprentissage machine appliqué à l’imagerie médicale. Je suis un étudiant fondateur de la chaire de recherche Shape Analysis in Medical Imaging de l’ÉTS et un développeur logiciel actif sur GitHub. Je travaille actuellement au Intact Lab.
Mon histoire
Diplômé en technique de l'électronique
Diplômé en génie des TI
Diplômé de la maîtrise en TI
Spécialisation en imagerie médicale et apprentissage machine
Travaux en normalisation et segmentation d'images médicales
Candidat à la profession d'ingénierie (CPI)
Compétences techniques
Imagerie médicale
Apprentissage machine
Calcul parallèle et distribué
Recherche
Développement Web et Logiciel
Réseaux et TI
Vision artificielle
Reconnaissance de formes
Analytique de données massives
Langages de programmation et cadriciels
- Python
- Java
- C / C++
PyTorch
TensorFlow
Scikit-Learn
Nvidia CUDA
Apache Spark
OpenCV
Démocratiser et rendre l’apprentissage machine utile pour tous.
Mes objectifs
L’apprentissage machine et l’intelligence artificielle qui peut en découler sont certainement deux sphères qui résoudront les problèmes les plus complexes de notre société. Mon objectif au quotidien est de faire en sorte que la société de demain bénéficiera de ces technologies et la mettra à profit dans la résolution de ces problématiques complexes tout en respectant les enjeux éthiques.
Mon expérience
L’apprentissage machine au coeur de mon expérience de travail
Dès mon stage 2, j’ai pu explorer les technologies reliées à l’apprentissage machine. J’ai su tout de suite que mon but premier serait de développer une carrière dans cette nouvelle sphère du génie logiciel. Je me suis également beaucoup impliqué au sein de mon école pour faire avancer le département de génie logiciel dans l’enseignement de l’apprentissage machine.
Expérience de travail
Intact Corporation Financière
Scientifique des données
Nov. 2020 – Présent
École de technologie supérieure
Auxiliaire d’enseignement
Enseigner et évaluer les travaux pratiques pour le cours d’apprentissage machine du programme génie des TI. Assister les étudiants dans la compréhension des notions d’apprentissage machine et dans leur démarche d’apprentissage. Avoir une excellente connaissance des algorithmes d’apprentissage machine et de leur implémentation.
Janv. 2018 – Dec. 2019
École de technologie supérieure
Stagiaire en recherche
Programmer une application web de visualisation d’images médicales. Utiliser un modèle d’apprentissage profond convolutionnel pour segmenter des organes dans des images médicales. Analyser les performances des algorithmes de segmentation.
Janv. 2018 – Avr. 2018
École de technologie supérieure
Concepteur de travaux pratiques
Concevoir des travaux pratiques pour le cours d’apprentissage machine du programme génie des TI.
Août 2017 – Dec. 2017
nuecho
Extra Space
développeur logiciel R&D
Développer un projet pilote constituant en un agent conversationnel en utilisant un modèle d’apprentissage machine appliqué au langage naturel (NLP). Démontrer la faisabilité du projet. Définir les métriques de performance du modèle et évaluer le bon fonctionnement. Programmer un API REST. Documenter le projet.
Août 2016 – Dec. 2016
Hewlett Packard Enterprise
Extra Space
Administrateur réseau de laboratoire
Configurer des services réseau sur Linux et Windows pour l’équipe d’assurance qualité, installer et maintenir de l’équipement réseau et de radiofréquences.
Janv. 2015 – Avr. 2015
J’ai travaillé avec
Éducation
École de technologie supérieure
Maîtrise en technologie de l’information
Apprentissage machine appliqué à l’imagerie médicale. Normalisation et segmentation d’images médicales à l’aide de réseaux de neurones convolutionels.
Supervisé par Prof. Hervé Lombaert et Prof. Christian Desrosiers.
GPA : 4.1 / 4.3
Présent
École de technologie supérieure
Baccalauréat en génie des technologies de l’information
Spécialisation en apprentissage machine, calcul parallèle et distribué, vision artificielle, principes de l’imagerie médicale et analyse de données massives.
GPA : 4.0 / 4.3
2018
Collège Montmorency
Diplôme d’études collégiales en technique de l’électronique
Spécialisation en ordinateurs et réseautique Cisco Administration et configuration de réseaux, virtualisation, principes de l’électronique.
Cote R : 33
2014
Bourses
Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG)
Bourse de 2e cycle
Lauréat de la bourse d’études supérieures du CRSNG au niveau de la maîtrise
17 500 $
2018
Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG)
Bourse de stage de 1er cycle
Lauréat d’une bourse compétitive pour effectuer un stage en recherche
8000 $
2018
École de technologie supérieure
Bourse d’excellence pour les étudiants continuant à la maîtrise
Lauréat de la bourse d’études d’excellence de l’ÉTS
20 000 $ / année
2018
École de technologie supérieure
Bourse d’entrée au baccalauréat
Lauréat de la bourse d’entrée pour rendement collégial exemplaire
2 300 $
2014
Collège Montmorency
Bourse du mérite
Lauréat de la bourse d’excellence académique du département du génie électrique
700 $
2014
Publications
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
4-Page Contribution Paper
Adversarial Normalization for Multi Domain Image Segmentation (P-L. Delisle, B. Anctil-Robitaille, C. Desrosiers, H. Lombaert
Pour la conférence ISBI, 3 au 7 avril 2020, Iowa City, Iowa, USA.
Conférences
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
Participation
Présentation de Adversarial Normalization for Multi Domain Image Segmentation (P-L. Delisle, B. Anctil-Robitaille, C. Desrosiers, H. Lombaert
Activitées
Présentation d’une affiche
Deep Learning under Adversarial Attacks and Generative Models (Tutoriel)
White Matter Microstructure with Diffusion MRI Challenge (Challenge)
3 au 7 avril 2020, Iowa City, Iowa, USA.
Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions
Participation
Présence aux conférences et workshops.
Activitées
10 au 14 septembre 2017, Québec, Québec, Canada.
Mes réalisations
Librairie
Kerosene
Librairie Python open source.
B. Anctil-Robitaille, P.-L. Delisle. Cadriciel d’apprentissage machine profond pour accélérer la recherche avec PyTorch.
Du code source relié à la recherche se doit d’être structuré, de qualité et rapide à développer. Kerosene aide le chercheur à respecter ces trois critères en lui proposant une structure à respecter ainsi qu’un système de journalisation et de visualisation automatique des métriques générées lors d’une exécution de l’algorithme d’apprentissage.
Librarie
SAMITorch
Librairie Python open source.
P.-L. Delisle, B. Anctil-Robitaille. Une collection de transformateurs et modèles 3D avec PyTorch.
SAMITorch se veut être une librairie implémentant un ensemble de transformateurs, modèles et ensembles de données reliés au traitement 3D de l’imagerie médicale. L’objectif est de construire une librairie testé et standard pour produire des résultats de recherche encore plus rapidement.
Supervision
Projets de fin d’études universitaire
Superviser et mener à la réussite deux équipes de travail dans leur projet de fin d’études (session Été 2019).
J’ai eu la chance de superviser deux projets de fin d’études universitaire; un travaillant sur un logiciel web d’ordonnancement de tâches GPGPU et un autre construisant un ensemble de données de musique à l’aide d’API courant de lecture de musique en continu.
Mes hobbies
Lecture
Tennis
Musique
Plein air
Actualité
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