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Centre de recherche
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L'analyse de données massives est une opportunité et un défi pour un nombre croissant de disciplines scientifiques. Elle fait de plus en plus converger des problèmes de domaines différents en un même carrefour. Par la contribution de chercheurs provenant de cinq facultés, le Centre de recherche en données massives se veut un catalyseur de ces approches multidisciplinaires. Le CRDM compte ainsi devenir une plaque tournante dans le domaine des données massives.

Vision

Le CRDM a la vision de devenir le centre de recherche de référence en traitement de données massives, au Québec, au Canada et à l’international, d’ici 2021. Il compte devenir un partenaire essentiel de l’Université Laval, surtout dans les grands projets qui toucheront le domaine des données massives.

Mission

La mission du CRDM est de relever les défis des grands enjeux sociétaux par l’engagement et le regroupement des forces vives en informatique, en statistique, en bio-informatique, en médecine, en foresterie et en administration, du campus et des centres hospitaliers affiliés. La mission sera rendue possible par la formation de personnel hautement qualifié en gestion et analyse de données, et par le recrutement de chercheurs prometteurs dans le domaine du Big Data.

Valeurs

Les principes que le CRDM met de l’avant dans toutes ses activités sont nombreux :

  • Le partage et la collaboration,
  • L’interrogation, le dépassement et la rigueur intellectuelle,
  • L’innovation et la conception,
  • Le transfert et la valorisation des connaissances, de l’expertise et de l’excellence de tous les chercheurs du Centre.
Objectifs

Porteur d'un caractère franchement multidisciplinaire, le CRDM a établi 5 objectifs clés sur un horizon de 5 ans :

  • Créer une porte d’entrée unique à l’Université Laval pour tout groupe de recherche ou entreprise privée qui génère des données massives et souhaite en faire un axe de recherche et développement. Le rôle du centre est ici d'enrichir les connaissances fondamentales et de les appliquer aux réalités d’aujourd’hui.
  • Promouvoir la formation de personnel hautement qualifié afin de soutenir les différents secteurs aux prises avec des défis de données massives. (informatique, biologie, recherche médicale, foresterie, administration, statistiques, génie, etc.).
  • Promouvoir la collaboration entre les chercheurs, favorisant ainsi l’obtention de subventions gouvernementales ou privées pour des projets d’envergure.
  • Favoriser l’apprentissage et le bon usage de logiciels existants, mais surtout, développer de nouveaux procédés et algorithmes destinés à une analyse de données spécialisée aux problématiques observées.
  • Favoriser l’interdisciplinarité en mobilisant toutes les ressources nécessaires, pour relever les défis des grands enjeux sociétaux de demain.