Planification de chemins couvrants
Ce projet visait à développer des planificateurs optimaux de chemins-couvrants. Dans le futur, il est également prévu de développer un planificateur considérant des contraintes …
Jaël Champagne Gareau
Chercheur postdoctoral en informatique
Je suis actuellement chercheur postdoctoral en informatique à l’Université
TÉLUQ, où mes travaux portent sur l’accélération de la conversion de nombres
entiers et flottants en chaînes de caractères décimales. Au cours de mon
doctorat, j’ai conçu des algorithmes et des structures de données exploitant
l’architecture moderne des ordinateurs afin de résoudre de grandes instances
de processus décisionnels de Markov (MDP). Durant ma maîtrise, j’ai développé
des algorithmes de planification d’itinéraires pour véhicules électriques,
visant à déterminer le chemin optimal entre deux points tout en minimisant
le temps total du trajet (déplacement, recharge et attente aux bornes).
Télécharger mon CVIntérêts
- Programmation haute-performance
- Parallélisme multi-niveau (ILP, DLP, TLP)
- Conversion de nombres en chaînes de caractères
- Structures de données et algorithmes
- Intelligence artificielle
- Planification automatique
Éducation
- Recherche postdoctorale en informatiqueUniversité TÉLUQ
- Doctorat en informatique (IA)Université du Québec à Montréal
- Maîtrise en informatique (IA)Université du Québec à Montréal
- Certificat avancé en développement logicielUniversité du Québec à Montréal
- Baccalauréat en mathématiques fondamentalesUniversité du Québec à Montréal
Projets
Processus Décisionnels de Markov
Ce projet vise à trouver différentes façons d'améliorer la performance des planificateurs de (SSP-)MDP en considérant l'architecture des ordinateurs (p.ex., la mémoire cache, le …
Planification d'itinéraires pour véhicules électriques
Ce projet visait à créer un planification pour VÉs qui considère à la fois le temps de déplacement, le temps de recharge, et le temps d'attente aux bornes.
Publications récentes
(2026).
Converting an Integer to a Decimal String in Under Two Nanoseconds.
Software: Practice and Experience.
(en révision)
(2026).
Converting Binary Floating-Point Numbers to Shortest Decimal Strings: An Experimental Review.
Software: Practice and Experience.
(2025).
Topology-Driven Solver Selection for Stochastic Shortest Path MDPs via Explainable Machine Learning.
Canadian AI 2025.
(2024).
Résolution efficace de processus décisionnels de Markov par l'exploitation d'approches structurelles et algorithmiques tirant parti de l'architecture moderne des ordinateurs.
Université du Québec à Montréal.
(2024).
Increased Plan Stability in Cooperative Electric Vehicles Path-Planning.
ICAPS'24 HAXP Workshop.
(2023).
Fast and optimal branch-and-bound planner for the grid-based coverage path planning problem based on an admissible heuristic function.
Frontiers in Robotics and AI.