Etienne Lord

Développement de technologies et modèles reliés aux technologies de l'images, la phénomique et la robotique.
Recherche et / ou projets en cours
• Bioinformatique : Utilisation des graph neural network et données de microbiome pour la biovigilance et la prévision des rendements.
• Apprentissage profond (deep learning): Utilisation des technologies de l’image (satellitaire, dronique et robotique) pour la caractérisation de l’écosystème agricole et la création de modèles prévisionnels
• Biodiversité : Mesurer l’impact des pratiques agricoles en utilisant le soundscape.
Énoncés de recherches/projets
Le laboratoire d’agronomie numérique cherche à développer des jeux de données de qualité ainsi que des algorithmes utilisant l’intelligence artificielle (I.A.) permettant de mieux suivre la résilience des écosystèmes (biodiversité, composantes du sol). Plus particulièrement, les technologies de l’image (e.g. hyperspectrale), capteurs connectés (IoT) et la robotique sont au cœur de la recherche du Dr Etienne Lord. Les travaux du Dr Lord visent à développer et comprendre les technologies pouvant connecter de façon plus étroite les champs aux différents intervenants (producteurs, conseillés et chercheurs) de manière à mieux anticiper les ressources nécessaires (eau, matière organique, main d’œuvre, biodiversité) pour rendre le secteur agricole plus compétitif, innovateur et durable. Les projets en cours reflètent le caractère multidisciplinaire de ces enjeux.
Projets en cours:
• J-002491 Smart land management for soil and water conservation and increased profitability
• J-002634 Screening of Invasive Alien Species using metabarcoding and its biovigilant continuum through predictive models forecasting risks for potential IAS introduction, movement and establishment related to climate changes.
• J-002490 Implementing a living laboratory in Québec – Lake St-Pierre region
• J-002366 Genomics-enhanced biovigilance to improve crop disease management
• J-002302 Biovigilance pour la durabilité des sols organiques
Activités professionnelles / intérêts
- Bioinformatique
- Intelligence Artificielle et Apprentissage Profond (Deep Learning)
- Hyperspectrale et robotique
Prix et études
Doctorat en Informatique, Université du Québec à Montréal (Sept. 2010-Mai 2015)
Thèse : Flux de travaux et leurs applications en bioinformatique
Diplôme d’études supérieures spécialisées (DESS) en bioinformatique, Université du Québec à Montréal (Sept. 2009-Sept. 2010)
Maîtrise en Sciences Vétérinaires, Université de Montréal (2002-2006)
Baccalauréat en biologie, profil microbiologie, Université de Sherbrooke (1998-2001)
Principales publications
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Ste-Croix, D.T., Gendron St-Marseille, A.-F., Lord, E., Bélanger, R.R., Brodeur, J., Mimee, B. 2021. Le séquençage de nématodes uniques révèle différentes stratégies de contournement de la résistance chez le nématode à kyste du soya. SÈVE2021.
2021 - Consulter les détails de la publication
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Expertise
Affiliations
Professeur associé au département d'informatique de l'Université du Québec à Montréal