Utilisation et explicabilité des grands modèles de langage (LLM) pour la classification des attaques sur les dispositifs médicaux connectes (IoMT)

L’adoption rapide des dispositifs de l’internet des objets médicaux (IoMT) a amélioré les soins aux patients, mais a également introduit des vulnérabilités et a exposé les systèmes à des menaces cybernétiques, notamment les attaques par déni de service (DoS). Ce mémoire explore le potentiel des grands modèles de langage (LLM) pour détecter et classer les attaques réseau IoMT, en mettant l’accent sur les techniques d’explicabilité pour surmonter la nature boîte noire de ces modèles. En utilisant le jeu de données CICIoMT2024, nous avons évalué des modèles tels que BERT, RoBERTa et DistilBERT affinés (fine-tuned) et spécialisés dans la cybersécurité IoMT. DistilBERT a obtenu la meilleure performance en termes de temps et d’efficacité avec un score de 96,94 %, surpassant de manière significative BERT et RoBERTa, notamment pour la détection des attaques DoS. Des méthodes d’explicabilité telles que LIME, SHAP et la visualisation de l’attention ont été utilisées pour interpréter les principales caractéristiques influençant les prédictions du modèle. Nos résultats montrent que DistilBERT est à la fois adaptable aux données de réseaux, notamment celles issues des fichiers de capture de paquets (PCAP) et performant. De plus, il est interprétable, ce qui ouvre la voie à des solutions de cybersécurité IoMT robustes et applicables dans des scénarios réels

A hybrid convolutional-fuzzy model for interpretable AI in healthcare: improving transparency and accuracy in chronic disease management

The integration of Artificial Intelligence (AI) into healthcare has revolutionized diagnostic capabilities, particularly in medical imaging and disease prediction. However, the widespread adoption of AI in clinical settings is significantly impeded by challenges related to interpretability, transparency, and trust in AI-driven decision-making processes. This thesis aims to address these critical challenges by introducing innovative frameworks that enhance the interpretability, usability, and reliability of AI systems in healthcare, with a particular focus on improving chronic disease management through more transparent and actionable insights. Through a comprehensive analysis of AI-based prediction models, including those developed during the COVID-19 pandemic and an extensive review of AI models in healthcare presented in Chapter 3, this research identifies key limitations in current interpretability techniques. These limitations include the inability to effectively balance predictive accuracy with user comprehension and the challenges associated with integrating AI-generated insights into clinical workflows. To overcome these gaps, two novel frameworks have been designed: a hybrid convolutional-fuzzy model, which provides pixel-level interpretability by combining the predictive power of convolutional neural networks (CNNs) with the explainability of fuzzy logic, and a statistical model designed to embed interpretability into AI workflows, ensuring more transparent and accountable decision-making. These frameworks not only enhance diagnostic transparency but also empower clinicians with clear, actionable insights to support informed clinical decisions, particularly in the management of chronic diseases where long-term monitoring and interpretability are crucial for effective treatment planning. Extensive experimental validation was carried out using real-world medical imaging datasets to evaluate the effectiveness of the designed convolutional-fuzzy model. A comprehensive comparative analysis against state-of-the-art interpretability techniques, including Grad-CAM, demonstrated the superior performance of the convolutional-fuzzy model in achieving an enhanced balance between interpretability and diagnostic accuracy. The results validate the research hypotheses, affirming that the convolutional fuzzy model approach significantly enhances transparency, supports clinical adoption, and ensures scalability across diverse healthcare applications, with a strong emphasis on its role in enhancing the early detection and monitoring of chronic conditions. Furthermore, this thesis examines the ethical, regulatory, and practical implications of deploying interpretable AI systems in clinical environments, emphasizing the importance of aligning AI models with industry standards and clinicians' expectations for trust and reliability. Despite the notable contributions, challenges such as computational complexity and workflow integration are acknowledged. Future research will focus on optimizing computational efficiency and expanding the applicability of the designed models across diverse medical imaging modalities. By bridging the gap between technological advancements and clinical applicability, this research contributes to the evolving field of explainable AI in healthcare, laying a robust foundation for the development of AI systems that prioritize transparency, trust, and improved patient outcomes, particularly in the context of chronic disease management, where long-term interpretability and reliability are essential for sustained clinical success. L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé a révolutionné les capacités diagnostiques, en particulier dans l'imagerie médicale et la prédiction des maladies. Cependant, l'adoption généralisée de l'IA dans les environnements cliniques est considérablement freinée par des défis liés à l'interprétabilité, à la transparence et à la confiance dans les processus de prise de décision pilotés par l'IA. Cette thèse vise à relever ces défis critiques en introduisant des cadres novateurs qui améliorent l'interprétabilité, la convivialité et la fiabilité des systèmes d'IA en santé, avec un accent particulier sur l'amélioration de la gestion des maladies chroniques grâce à des informations plus transparentes et exploitables. À travers une analyse approfondie des modèles de prédiction basés sur l'IA, y compris ceux développés pendant la pandémie de COVID-19, ainsi qu'un examen exhaustif des modèles d'IA en santé présenté dans le chapitre 3, cette recherche identifie les principales limites des techniques d'interprétabilité actuelles. Ces limites incluent l'incapacité à équilibrer efficacement la précision prédictive et la compréhension utilisateur, ainsi que les défis liés à l'intégration des résultats de l'IA dans les flux de travail cliniques. Pour combler ces lacunes, deux cadres novateurs ont été conçus : un modèle hybride convolutionnel-flou, qui fournit une interprétabilité au niveau des pixels en combinant la puissance prédictive des réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs) avec l'explicabilité de la logique floue, et un modèle statistique conçu pour intégrer l'interprétabilité dans les flux de travail de l'IA, garantissant une prise de décision plus transparente et responsable. Ces cadres améliorent non seulement la transparence diagnostique, mais permettent également aux cliniciens de disposer d'informations claires et exploitables pour prendre des décisions éclairées, en particulier dans la gestion des maladies chroniques, où la surveillance à long terme et l'interprétabilité sont essentielles pour un traitement efficace. Une validation expérimentale approfondie a été réalisée en utilisant des ensembles de données d'imagerie médicale du monde réel afin d'évaluer l'efficacité du modèle convolutionnel-flou conçu. Une analyse comparative exhaustive avec les techniques d'interprétabilité de pointe, telles que Grad-CAM, a démontré la performance supérieure du modèle convolutionnel-flou, en atteignant un équilibre amélioré entre interprétabilité et précision diagnostique. Les résultats confirment les hypothèses de recherche, affirmant que l'approche du modèle convolutionnel-flou améliore significativement la transparence, favorise l'adoption clinique et garantit une évolutivité dans diverses applications de santé, en mettant particulièrement l'accent sur son rôle dans la détection précoce et la surveillance des maladies chroniques. En outre, cette thèse examine les implications éthiques, réglementaires et pratiques du déploiement des systèmes d'IA interprétables dans les environnements cliniques, en soulignant l'importance d'aligner les modèles d'IA sur les normes du secteur et les attentes des cliniciens en matière de confiance et de fiabilité. Malgré les contributions significatives, certaines difficultés telles que la complexité computationnelle et l'intégration dans les flux de travail cliniques sont reconnues. Les recherches futures viseront à optimiser l'efficacité computationnelle et à élargir l'applicabilité des modèles conçus à diverses modalités d'imagerie médicale. En comblant le fossé entre les avancées technologiques et l'application clinique, cette recherche contribue au domaine en évolution de l'IA explicable en santé, en posant une base solide pour le développement de systèmes d'IA qui privilégient la transparence, la confiance et de meilleurs résultats pour les patients, en particulier dans le contexte de la gestion des maladies chroniques, où l'interprétabilité et la fiabilité à long terme sont essentielles pour un succès clinique durable

Recherche de maladies à effet fondateur par l'étude de variants pathogènes enrichis dans la population du Saguenay

Le Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ), une région localisée dans la province de Québec, Canada, permet l’étude d’une population unique en lien avec l’histoire de son peuplement. Le travail effectué pendant des décennies par les cliniciens avec notamment des diagnostics de patients permet aujourd’hui d’affirmer sans nul doute que cette région présente une prévalence élevée de certaines maladies génétiques connues pour être rares ailleurs dans le monde. Ce fait doit être mis en lien avec le peuplement de la région afin d’en comprendre l’origine. En effet, cette population est issue de groupements d’individus ayant migré d’abord de France pour arriver au Québec puis dans la région de Charlevoix et enfin du SLSJ. Ces migrations de groupes d’individus limités en nombre dans une autre région et ayant eu de nombreux descendants sont à l’origine de l’effet fondateur. On peut donc constater une augmentation en fréquence de certains allèles en comparaison à d’autres populations sans que la consanguinité n’en soit la cause. Ainsi, en s’appuyant sur la base de données CARTaGENE qui regroupe les données génétiques de nombreux individus du Québec, l’objectif de ce mémoire est de mettre en évidence des variants pathogènes plus fréquents, et cela en lien avec l’effet fondateur, dans cette population. Lors de ce projet, des variants pathogènes plus présents au Québec ont été mis en évidence puis analysés génétiquement par l’étude des segments identiques-par-descendance (IBD) partagés entre les individus porteurs. Il a ainsi été possible de mettre en évidence le caractère fondateur de variants par une forte proportion de segments IBD partagés au niveau de ces derniers parmi des individus non-apparentés. Cela signifie que ce segment d’ADN provient d’un seul ou de très peu d’ancêtres qui l’ont transmis à leur descendance il y a plusieurs générations. Parmi les variants déterminés comme fondateurs lors de mon étude, certains étaient déjà répertoriés et connus pour être plus fréquents dans la région. Cependant, mes analyses ont aussi permis la détermination de variants fondateurs qui n’ont jamais été répertoriés jusqu’à ce jour au SLSJ. L’approche de mon travail est originale car au lieu de regarder au niveau des symptômes déclarés du patient comme le font depuis de nombreuses années les cliniciens, je me base sur l’étude du génome d’individus sélectionnés au hasard dans la population afin de déterminer avec précision les variants pour lesquels la fréquence est élevée dans la population. Ainsi, mon projet met en lumière de nouveaux variants à évaluer lors de considérations portant sur l’étude de la population ou le domaine de la santé publique. Cela pourrait permettre un meilleur diagnostic des maladies rares au SLSJ et donc une meilleure prise en charge des symptômes. Ainsi, ce travail pourrait contribuer à la mise en place d’outils de prévention comme il en existe déjà avec les tests de porteurs proposés pour les quatre maladies considérées fondatrices au SLSJ. The Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ) region in Quebec, Canada, provides a unique opportunity to study a population shaped by its distinct historical settlement. Decades of work by clinicians in identifying and diagnosing conditions have revealed that the region now exhibits higher frequencies of certain genetic diseases known to be rare worldwide. To fully grasp this phenomenon, we must examine the settlement history of the region. This population traces its origins to a limited number of French migrants who initially settled in Quebec, then moved to Charlevoix, and eventually to the SLSJ region. These migrations, involving a limited number of individuals moving to a new region followed by rapid population expansion with large families, form the basis of the founder effect. As a result, we observe an increase in the frequency of certain alleles compared to other populations, despite the fact that consanguinity does not play a role. Utilizing the CARTaGENE database, which contains genetic data from numerous individuals across Quebec, this study aims to demonstrate the presence of pathogenic variants whose frequencies have increased due to the founder effect. In this project, pathogenic variants with elevated frequencies in Quebec were identified and subsequently analyzed genetically by examining the identical-by-descent (IBD) segments shared among individuals carrying each specific variant. This approach made it possible to characterize variants as founders by identifying a high proportion of IBD segments shared at the variant's location among unrelated individuals. This indicates that the DNA segment originated from a single or few ancestors who passed it down to their descendants many generations back. Among the variants characterized as founders in this study, some were already described in the literature and are known to be more frequent in the region. However, this study also uncovered novel founder variants that had not been previously reported. The approach taken in this study is innovative; rather than relying on declared symptoms from patients, as clinicians have traditionally done, I analyzed genetic data to precisely identify variants that are highly prevalent in the population. Thus, this project highlights new variants that could be important for consideration in public health discussions or population studies. This may lead to improved diagnosis of rare diseases in SLSJ and, consequently, better support in daily life. This could be achieved through prevention efforts, similar to those already in place for four diseases considered to be of founder origin, for which carrier testing is offered

Portrait, leviers et freins des pratiques s'enseignement à l'extérieur, en Montérégie : Rapport de recherche

La recherche rapportée dans ce document vise à brosser un portrait des pratiques d’enseignement à l’extérieur dans la région de la Montérégie et à identifier les facteurs qui peuvent agir comme leviers ou comme freins dans le déploiement de ce type de pratiques. Elle s’est déployée en 4 temps : 1) la réalisation d’une première enquête à l’aide d’un questionnaire détaillé dans lequel les personnes répondantes étaient invitées à partager leurs pratiques et à exprimer leur opinion sur l’enseignement à l’extérieur ; 2) la réalisation d’entretiens d’approfondissement avec des personnes ayant répondu à la première enquête, pour s’assurer de la bonne compréhension des pratiques déployées ; 3) la réalisation d’une seconde enquête à l’aide d’un questionnaire court, pour s’assurer de la représentativité des résultats obtenus dans la première enquête ; 4) la réalisation d’entretiens avec des personnes ayant répondu à la seconde enquête, pour finaliser le portrait. Quatre-vingts personnes enseignantes du préscolaire, du primaire, du secondaire, généralistes et spécialistes ont participé à la recherche. Les principaux résultats sont les suivants : -Bien que très diversifiées, les pratiques d’enseignement à l’extérieur en Montérégie semblent demeurer rares. Elles sont d’abord le fait de personnes qui enseignent au préscolaire ou de personnes qui enseignent l’éducation physique et à la santé (ÉPS). Dans une moindre mesure, elles sont le fait de personnes qui enseignent au primaire. Elles sont très rares au secondaire. -Pourtant, ces pratiques sont reconnues par les personnes interrogées comme ayant de nombreux bénéfices pour les enfants. L’un de ces bénéfices concerne l’adoption d’un mode de vie sain et actif puisque, selon les personnes interrogées, les enfants passent entre la moitié et les deux tiers des temps d’apprentissage à l’extérieur avec un niveau d’activité modéré à intense. -La recherche a permis d’identifier différents facteurs qui peuvent agir soit à titre de leviers, soit à titre de freins lorsqu’il s’agit d’enseigner à l’extérieur. Certains sont intrinsèques aux personnes enseignantes et touchent notamment à leurs valeurs et intérêts personnels, à leur sentiment d’efficacité personnel au travail, à leurs connaissances sur les bienfaits de l’enseignement extérieur. Il est possible d’agir sur ces facteurs par l’entremise d’actions directement adressées aux personnes enseignantes, qui sont du ressort de la formation et qui onnent lieu à des recommandations dans ce rapport. Certains autres facteurs sont extrinsèques : ils concernent notamment l’environnement de l’école, les ressources isponibles, la règlementation, la météo, le soutien offert dans l’environnement professionnel. Là encore, des recommandations sont adressées pour agir sur ces derniers

Gestion des risques dans l’industrie de la construction

Ce mémoire analyse la gestion des risques dans l’industrie de la construction, un secteur particulièrement exposé à des incertitudes multifactorielles. À travers une e de la littérature, une analyse méthodologique rigoureuse et une exploitation de données secondaires, il explore les apports comparés des approches prédictives, agiles et hybrides, ainsi que l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) comme levier de transformation. La recherche montre que les approches prédictives offrent structure et rigueur, mais manquent de flexibilité, tandis que les méthodes agiles favorisent l’adaptabilité, au prix parfois d’une planification instable. L’hybridation des deux paradigmes, appuyée par des outils numériques comme le BIM et des systèmes d’IA, constitue une piste prometteuse pour optimiser les délais, les coûts et la sécurité dans les projets de construction complexes. Ce travail propose une grille d’analyse innovante intégrant l’IA dans une logique de gestion proactive des risques, avec une attention particulière portée à la spécificité des contextes organisationnels et environnementaux. Il contribue ainsi à la réflexion sur les stratégies les plus adaptées pour améliorer la performance globale des projets dans un secteur en constante évolution

Plant des ressources : trouver des outils pour vous enraciner et grandir en équilibre à l'UQAC

Le Plant des ressources, c’est en quelque sorte un répertoire interactif des ressources en santé mentale à l’UQAC. Issu des travaux de recherche du Lab vivant, l’outil s’adresse à tous les membres de la communauté universitaire, de Saguenay à Montréal, en passant par la Côte-Nord. Que vous ayez besoin de soutien, de créer des liens, de bouger, de vous aérer l’esprit ou simplement de parler à des pairs, vous trouverez dans le Plant des ressources l’essentiel des initiatives et des ressources offertes dans votre milieu d’études, de travail et de vie

Le témoignage du vécu queer régional via l’autoreprésentation en installation multidisciplinaire

Dans ce document vous trouverez les informations relatives à l’élaboration des oeuvres de l’exposition Fête au village. Cette dernière est une installation multidisciplinaire née de mon parcours de recherche création à la maîtrise à l’UQAC. Cette oeuvre reflète mon vécu queer, teinté de spécificités régionales, et explore trois aspects de cette expérience. Certaines pièces mettent d’abord en lumière l’inconfort ressenti face à l’absence de représentation queer en région, ce qui a troublé la perception de mon identité. J’interprète ensuite ce que j’ai identifié comme étant les étapes de la croissance queer : allant de l’incompréhension et de l’homophobie intériorisée, jusqu’à l’acceptation et la célébration. Enfin, je présente la documentation d’un processus performatif de guérison à travers une série d’autoportraits roses. L’ensemble se déploie dans un univers contrasté, mêlant couleurs vives et scintillement à des images sombres, parfois étranges ou dérangeantes. En répertoriant et en décodant le vaste témoignage visuel qu’est Fête au village, ce document se veut un guide de mon parcours de réflexion à travers la recherche-création

Vitrine virtuelle : conception d'une application mobile pour la visualisation interactive en réalité́ augmentée par QR code

L'accès à des informations précises et interactives sur les professeurs joue un rôle clé dans le fonctionnement d'une université moderne. Que ce soit pour les étudiants, les collègues ou les visiteurs, ces informations permettent de mieux comprendre les compétences, les recherches et les projets des enseignants. Cependant, les approches actuelles, comme les documents PDF, les sites web personnels ou les rencontres en présentiel, présentent des limites importantes. Elles manquent souvent d'accessibilité, d'interactivité et d'adaptabilité à des situations imprévues. Prenons l'exemple, lorsqu'un étudiant se rend au bureau d'un professeur et le trouve absent, ou qu'un visiteur découvre un bureau sans connaître la spécialisation de son occupant, il devient difficile d'obtenir des informations en temps réel. Ces lacunes sont d'autant plus marquées dans des environnements dynamiques où l'interaction rapide et ludique est essentielle. Pour répondre à ces défis, une solution innovante a été développée : une application de vitrine virtuelle basée sur la réalité augmentée (RA). Cette application propose une nouvelle manière d'explorer les portfolios académiques et d'interagir avec les professeurs. Grâce à la technologie RA, les utilisateurs peuvent accéder à des informations détaillées et interactives directement depuis un espace physique, comme la porte du bureau d'un enseignant, en scannant simplement un QR code. Cette solution présente plusieurs avantages significatifs : • Pour les étudiants, elle offre un moyen direct de consulter les informations clés d'un professeur, même en son absence. • Pour les visiteurs, elle garantit une expérience enrichie avec des informations claires et accessibles immédiatement. • Pour les collègues académiques, elle facilite les collaborations en mettant en avant les domaines d'expertise et les projets en cours des professeurs. L'application se distingue par son approche immersive et intuitive. Elle permet d'afficher des informations contextuelles en temps réel, de visualiser des modèles 3D interactifs liés aux travaux des enseignants, et même d'utiliser des fonctionnalités comme la synthèse vocale ou l'envoi direct de courriels et d'appels. En rendant ces interactions plus ludiques et engageantes, la technologie de la RA répond parfaitement aux besoins des utilisateurs tout en enrichissant leur expérience. Ce projet met également en lumière le potentiel de la RA dans la valorisation des compétences académiques. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette solution intègre l'information directement dans l'environnement physique, transformant la manière dont les étudiants et les visiteurs interagissent avec leur espace universitaire. En conclusion, cette recherche s'inscrit dans une démarche d'innovation technologique qui repense les interactions académiques. Elle propose une réponse concrète aux limites des méthodes actuelles de présentation des portfolios, tout en ouvrant la voie à une utilisation élargie de la RA dans les environnements académiques et professionnels. Access to precise and interactive information about professors plays a key role in the functioning of a modern university. Whether for students, colleagues, or visitors, this information helps provide a better understanding of the skills, research, and projects of educators. However, current approaches, such as PDF documents, personal websites, or inperson meetings, have significant limitations. They often lack accessibility, interactivity, and adaptability to unforeseen situations. For example, when a student visits a professor’s office only to find them absent, or when a visitor encounters an office without knowing the specialization of its occupant, obtaining real-time information becomes challenging. These shortcomings are even more evident in dynamic environments where rapid and engaging interactions are essential. To address these challenges, an innovative solution has been developed: a virtual showcase application based on augmented reality (AR). This application offers a new way to explore academic portfolios and interact with professors. Using AR technology, users can access detailed and interactive information directly from a physical space, such as the door of a professor's office, by simply scanning a QR code. This solution provides several significant benefits: • For students, it offers a direct way to consult key information about a professor, even in their absence. • For visitors, it ensures an enriched experience with clear and instantly accessible information. • For academic colleagues, it facilitates collaborations by highlighting the expertise and ongoing projects of professors. The application stands out for its immersive and intuitive approach. It displays contextual information in real time, allows users to view interactive 3D models related to the professors’ work, and includes functionalities such as speech synthesis and the direct sending of emails and calls. By making these interactions more engaging and user-friendly, AR technology effectively meets user needs while enhancing their overall experience. This project also highlights the potential of AR in showcasing academic expertise. Unlike traditional methods, this solution integrates information directly into the physical environment, transforming how students and visitors interact with their university spaces. In conclusion, this research aligns with a technological innovation approach that reimagines academic interactions. It offers a concrete response to the limitations of current portfolio presentation methods while paving the way for broader applications of AR in academic and professional environments

Quantum Klein-Gordon Equation of a Bosonic Particle in an Expanding Volume: CMB Photon Predicts the Age of the Universe (76.4 Gy) and the Observed Age (13.8 Gy) with Special Relativity

A few years ago, a model of the universe was presented in this journal. At that time, an age of 76.1 Gy had been found by hypothesizing that the CMB photons were the source of the observed Casimir effect. However, no explanation had been proposed for the fact that we were observing a much smaller age, about 13.8 Gy. In this paper, we demonstrate again by a completely different method, namely the solution of the Klein-Gordon equation for a bosonic particle undergoing a quantum expansion of space (Hubble-Lemaître law) that the age of the universe is indeed 76.4 Gy and we observe a shorter age by the effects of the special relativity generated by the relative speed of our galaxy with that of the CMB rest frame. Thus, we clearly demonstrate that the notion of time in the universe is indeed relative as predicted by the theory of special relativity. This could call into question certain notions involving distances and associated times in the universe

Banque d'indicateurs

La Banque d’indicateurs est un outil que l’OTERAUD fournit aux MRC pour les aider dans l’intégration d’un système de monitorage à leur exercice de révision de leur schéma d’aménagement et de développement (SAD). La Banque d’indicateurs territoriaux présenté ici est un outil en développement continu. Cette deuxième version, construite en continuité avec la première (rendue publique en avril 2025) est dans un état de maturité satisfaisant pour la diffuser dans notre réseau. C’est l’utilisation par les aménagistes et les autres professionnels de l’aménagement du territoire dans les prochains mois qui nourrira sa bonification ultérieure. Pour cette deuxième version, nous sommes revenus vers la Banque d’indicateurs, pour l’approfondir. C’est-à-dire que la Banque a été bonifiée par l’ajout de nombreux indicateurs, mais surtout par un travail d’exploration et de documentation plus abouti des différents indicateurs qui la composent. Une catégorisation plus diversifiée a également été ajoutée afin de favoriser une navigation plus efficiente à travers la Banque d’indicateurs. Vous trouverez annexés à la Banque les documents nécessaire à son utilisation