Offert :
– En présentiel au pavillon des services, local 1724 – Université Laval
– En ligne
– Une partie de la conférence est en français et l’autre en anglais

Résumé :
L’intelligence artificielle est omniprésente aujourd’hui, et elle est là pour rester. Toutefois, pour l’intégrer avec succès dans un projet, il est essentiel de bien comprendre quelles techniques utiliser et comment les appliquer efficacement. Cette présentation explore les applications actuelles de l’IA dans l’industrie alimentaire et met en lumière son impact sur le développement de nouveaux produits. Elle montre également comment des chercheurs de l’ITESO ont conçu un modèle d’IA spécifiquement adapté au secteur alimentaire. Ce modèle apprend à partir de données structurées, incluant les propriétés nutritionnelles, la composition moléculaire et les profils de goût, afin de générer des produits alimentaires innovants. En intégrant des techniques d’apprentissage automatique et d’optimisation telles que l’apprentissage supervisé et les algorithmes génétiques, l’IA étend encore davantage ses capacités créatives, offrant un aperçu de la manière dont cette technologie façonne l’avenir de notre alimentation.

Conférenciers :
– Raquel Zúñiga Rojas PhD :
La Dre Raquel Zúñiga Rojas, docteure en biotechnologie et industries alimentaires, a effectué ses études de troisième cycle, maîtrise et doctorat, à la prestigieuse École Nationale Supérieure d’Agronomie et des Industries Alimentaires (ENSAIA), à Nancy, en France, entre 1994 et 1999. Elle possède également une spécialisation en amélioration des processus d’affaires, obtenue à l’ITESO. Sa formation de base a été réalisée au Tecnológico de Monterrey, campus Monterrey, où elle a obtenu son diplôme d’ingénieure en industries alimentaires. Sa carrière professionnelle s’est développée aussi bien dans l’industrie que dans la recherche, notamment au CIATEJ, un centre de recherche du CONACYT, ainsi qu’à l’ITESO. À l’ITESO, elle a occupé les postes de coordinatrice du programme d’ingénierie alimentaire, de coordinatrice des projets d’application professionnelle, et de coordinatrice d’une unité académique de base. Elle a également été membre pendant deux ans de la Commission de recherche de la Direction Générale Académique. Ses travaux de recherche se concentrent sur les aliments fonctionnels pour la prévention des maladies chroniques dégénératives et gastro-intestinales, en visant à rendre ces aliments accessibles aux populations économiquement défavorisées et à promouvoir une éducation nutritionnelle appropriée.

– Daniel Hernández Mota, P.E.
L’ingénieur Daniel Hernández Mota est un data scientist spécialisé en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, avec une solide expérience à la fois dans le secteur financier et dans le milieu académique. Son travail se concentre sur la résolution de problèmes complexes par la prise de décision basée sur les données, toujours guidée par une vision stratégique qui intègre la technologie, les affaires et l’éthique. Reconnu pour son esprit analytique, sa capacité à traduire des modèles en solutions concrètes et sa quête constante de sens, Daniel a dirigé et participé à des projets allant de la modélisation de phénomènes par apprentissage supervisé à l’application d’algorithmes avancés dans des contextes sensibles, tels que le développement de produits alimentaires alternatifs, la recherche sur la justice sociale, la détection précoce de fraudes, ainsi que la création d’initiatives axées sur la durabilité, la santé et l’économie. Actuellement, il travaille comme data scientist senior chez BBVA, agit comme mentor dans plusieurs éditions de Saturdays.AI, et est chercheur à l’ITESO. Il combine son activité professionnelle avec des actions de vulgarisation et d’enseignement, dans le but d’inspirer les nouvelles générations à utiliser l’intelligence artificielle non seulement pour innover, mais aussi comme catalyseur de changements positifs dans le monde où nous vivons.