Automne 2017

Jeu vidéo style metroid-vania

Objectifs : Le projet consiste à créer un personnage pouvant effectuer des actions (se déplacer, sauter, se battre, etc.), créer des ennemis, un combat avec un boss, une partie du monde en 2D dans lequel le personnage évoluera et une histoire simple contenant peu de dialogues. Une introduction de quelques upgrades et de la musique (réalisée par une équipe externe) est aussi prévue.

Méthode : C#, Unity, TIled, GIT, Discord, Google Drive, ProjetQtor.

Résultats : Le résultat attendu est un prototype du jeu vidéo.

Réalisé par : Alexis Caron, Marc Lacroix, Samuel Sideleau et Raphaël Veilleux

Superviseur : Vincent Ducharme

 

 


 

GeEC API Team

Objectifs : Le projet consiste à développer une service web qui supporte des outils GeEC, créer une cache pour les fichiers les plus utilisés de la plateforme, gérer une session, utilisation possible en ligne de commande et créer une page web avec interface pour le service.

Méthode : Python, Framework Django.

Résultats : Les résultats attendus sont un manuel d'utilisateur et un système (plateforme web).

Réalisé par : Simon Hébert

Superviseur : Pierre-Étienne Jacques

 


 

SelfHealing

Objectifs : Le projet consiste à développer un mécanisme de déploiement automatisé pour les services des nœuds, un système de surveillance des nœuds et lors d'une panne d'un nœud, avoir un mécanisme de reprise et un canal de communication entre les nœuds et le serveur supportant l'ajout de nouveaux nœuds.

Méthode : Ansible, Zabbix, Technologie de Reverse VPN, Python ou autre langage, Raspberry pi.

Résultats : Les résultats attendus sont une analyse de la technologie et méhodologie utilisée, une documentation sur l'implantation de la technologie dans le cadre du projet et une implantation de la technologie créée.

Réalisé par : Jean-Philippe Lavoie et Xavier Bourgeois Vézina

Superviseur : Bessam Abdulrazak 

 


 

Pool Intelligence

Objectifs : Le projet consiste à prédire les victoires et défaites lors de match d'hockey (taux de réussite de 50 % et proposer plusieurs modèles (au moins trois) sur lesquels baser nos prédictions).

Méthode : Java, Hibernate, Spring, Maven, Weka, Postgres SQL.

Résultats : Les résultats attendus sont le code de l'application, une base de données fournit avec les données de la LNH, un petit manuel d'utilisateur (schémas, API disponibles, configurations, etc.), JavaDoc, preuves de concept.

Réalisé par : Guillaume Chaput, Dominic Duchesne et Nicolas Lamarche

Superviseur : Shengrui Wang

 


 

 

PhonAge

Objectifs : Le projet consiste à stabiliser l'application courante de PhonAge, créer une application web de configuration à distance pour PhonAge, améliorer le module de trace et de transmission de données (log) et créer et intégrer une application calendrier pour PhonAge.

Méthode : Angular4, NodeJS, MySQL, Java pour Android avec Android Studio, Agile (Sprint 2 semaines, scrum), Gitlab et ProjeQtor.

Résultats : Les résultats attendus sont une application serveur pour l'application web, une application web de configuration, une version PhonAge amélioré et connecté au service de configuration, une documentation des changements effectués, une procédure d'installation et configuration et une version de PhonAge contenant un calendrier.

Réalisé par : Vincent Desrosiers, Victor Filion et Simon Turcotte

Superviseur : Bessam Abdulrazak

 


 

Eco-Awareness

Objectifs : Le projet consiste à développer un jeu de tri de déchets  pour une OBNL (FEVE).

Méthode : Programmation agile.

Résultats : Les résultats attendus sont un jeu fonctionnel où les participants peuvent identifier convenablement les objets (matières recyclables et non recyclables).

Réalisé par : Alexandre Bienvenu, Stéphane Tagne Naoussi et Alassane Ndiaye

Superviseur : Vincent Ducharme

 


 

Pocket Bar

Objectifs : Le projet consiste à développer une application de dégustation de spiritueux et de mixologie. Cette application devra être compatible avec les plus récents appareils Android, fournir des recettes de cocktails et en permettre l'ajout, avoir une gestion de l'inventaire (rappel de consommation), fonctionner grâce à une API web séparée et fonctionner minimalement hors ligne.

Méthode : Android Native avec Android Studio 2.3.3, NoSql MongoDB, API web Golang, système de cache serveur, gestion de code source sur serveur Gitlab privé, ProjeQtor.

Résultats : Les résultats attendus sont une application Android native et API web.

Réalisé par : David Lafrenière, Jean-Philippe Ménard et Frédéric Poitras

Superviseur : Wathek Bella Loued

 

 

 


 

Moteur de jeu

Objectifs : Le projet consiste à développer un moteur de jeu vidéo avec un système de physiques viable o rigide bodies (détection collisions, système particules), un système rendu de terrain (génération de végétation et de plans d'eau), une scène interactive (manette de jeu Xbox One, clavier, souris), mettre à jour la librairie de son et créer un système d'animation.

Méthode : Diagramme de classe, Java, C++, Framework Kohana, Visual Studio, Windows form, bitbucket, méthodologie agile, Source tree.

Résultats : Les résultats attendus sont un moteur de jeu et une scène prototype dans le moteur.

Réalisé par : Philippe Baron, Fabien Howison et Mathieu Valiquette

Superviseur : Vincent Ducharme

 


 

GeneMachine

 

Objectifs : Le projet consiste à analyser, concevoir et implémenter un programme web permettant la représentation bidimensionnelle de structures d'ARN, afin de faciliter l'étude des sections homologues entre divers brins ARN provenant de divers organismes ou familles.

Méthode : IntelliJ IDEA community edition 2017 (Java/Javascript), Gitlab, ProjeQtor.

Résultats : Les résultats attendus sont une application web de structures secondaires d'ARN de base avec des fonctionnalités avancées de représentation des structures secondaires et une interface complète permettant la navigation entre diverses pages ainsi que l'application web.

Réalisé par : Guillaume Chaput, Alex LaMadeleine et Rolland Vaillancourt

Superviseure : Aïda Ouangraoua

 
 

  


 

Projet IA StarCraft 2

 

Objectifs : Le projet consiste à développer une IA fonctionnelle se basant sur les approches symboliques, l'apprentissage profond en général et l'apprentissage profond avec des réseaux de neurones à convolution.

Méthode : Python, Librairies TensorFlow et Keras, SC2LE, PySC2, s2client-api, Framework SPAR

Résultats : Les résultats attendus sont trois Game AI fonctionnels capables de jouer à des scénarios de combats simplifiés.

Réalisé par : Marie Frappier, Vincent Ribou, Francis Langlois, Pierre-Antoine Dehaies, Alexandre Comeau-Vermeersh, Raphaël Royer Rivard, Benjamin Ross, Antoine Théberge, François Xavier Roux et Gabriel Provost

Superviseur : Froduald Kabanza

 

 


 

Détection d'anomalies - Slack

 

Objectifs : Le projet consiste à améliorer la détection d'anomalies qui touchent à la sécurité et à l'intégrité des utilisateurs à travers l'utilisation du logiciel de messagerie instantannée Slack.

Méthode : Microsoft Azur, Python, Sckit-learn et tensorflow.

Résultats : Les résultats attendus sont un système recevant des événements propres à la plateforme Slack qui retournera des alertes lors de la détection d'une anomalie et à un rapport détaillé du projet.

Réalisé par : Simon Lacoursière

Superviseur : Shengrui Wang

 

 


 

DIY-AIDE/AR Assistant

 

Objectifs : Le projet consiste à participer au projet DIY-AIDE/AR Assistant du laboratoire DOMUS, qui vise à concevoir un produit permettant d'assister à domicile une personne âgée atteinte de déficience cognitive.

Méthode : Casque de réalité augmentée Microsoft HoloLens, Unity, MixedRealityToolkit-Unity3.

Résultats : Les résultats attendus sont un nouveau scénario en entier (menus de fenêtres flottantes au-dessus d'environnement ou dans les pièces de l'appartement), ajout possible des objets 3D dans l'environnement, interface 3D intuitive, commande vocale, ontologie.

Réalisé par : Yannick Drolet

Superviseur : Sylvain Giroux

 

 


 

Projet SCT

 

Objectifs : Le projet consiste à explorer la viabilité du logiciel ProB et langage B (B-Method) dans l'optique de la supervision d'un modèle à état discret complètement observable.

Méthode : ProB et langage B (B-Method).

Résultats : Les résultats attendus sont un code source en B et un PowerPoint de présentation.

Réalisé par : Maxime Goyette

Superviseur : Richard St-Denis

 

 


 

Projet CRM

Objectifs : Le projet consiste à développer un programme de gestion de la clientèle pour la société Avantages Financiers Collectifs.

Méthode : Back-end: NodeJs avec Express JS (API REST), JIT, Front-End: ReactJS.

Résultats : Les résultats attendus sont une application disponible et accessible sous la résolution desktop, possédant différents niveaux d'accès (Admin, user, invité, fournisseurs) et une base de données fonctionnelle.

Réalisé par : Vincent Quernel, Ahmed Aziz Zouaoui, Jeremy Kim, Mathieu-Olivier Roy-St-Pierre, Devon Brunet, Clara Garbe Ortega

Superviseur : Yves Tremblay

 


 

ChatTree

 

Objectifs : Le projet consiste à corriger le problème de linéarité des conversations dans les systèmes de messageries instantanées, qui entraîne des difficultés en organisation, synchronisation et repérage entropique parmi les divers sujets et thèmes de conversation successivement et parallèlement.

Méthode : HTTP, Frameword Node.js/Express, javascript, Framework Angular, Library Socket.IO, HTML5 &CSS (LESS), PostgreSQL.

Résultats : Les résultats attendus sont un apprentissage des technologies présentes dans l'application v.2 (Angular, Node.JS, Socket.IO), un rapport de conception présentant les hypothèses étudiées et celles conservées concernant la partie mobile de l'application, un prototype fonctionnel v.2 du projet ChatTree et un rapport global.

Réalisé par : Baptiste Perraud, Desir Pembele, Steve Dias et Augustin DeChamps

Superviseur : Hélène Pigot

 

 


 

Outil BigData de visualisation de données

 

Objectifs : Le projet consiste à concevoir la visualisation du BigData mesuré en temps réel par plusieurs capteurs situés dans une maison test. Par la suite, ces données devront être analysées et mises en graphique. Enfin, ces données devront éventuellement être récupérées par un site web dynamique et y être affichées en fonction du type d'utilisateur (différents droits d'accès).

Méthode : Ubuntu et Ubtuntu Server, Elasticsearch, Kibana, Grafana, Angular, Atoms, REST API, Terminal sous Linux.

Résultats : Les résultats attendus sont un Playbook du démarrage des services, une documentation du fonctionnement du système et des scripts/playbook et une interface web prenant ses données d'Elasticseardh et les graphiques de Grafana.

Réalisé par : Laurent Sénécal

Superviseur : Bessam Abdulrazak

 


 

Portfolio Faculté des sciences

 

Objectifs : Le projet consiste à produire un portfolio étudiant pour la Faculté des sciences sous la forme d'un site Internet.

Méthode : À déterminer.

Résultats : Le résultat attendu est un une interface web minimal de portfolio étudiant pour observer les fonctionnalités.

Réalisé par : Mikaël Jonathan Luce

Superviseur : Vincent Ducharme

 


 

Transactions boursières automatisées

 

Objectifs : Le projet consiste à écrire un programme qui communique en temps réel avec un courtier en ligne pour exécuter des transactions qui suivent une stratégie, un algorithme.

Méthode : C++.

Résultats : Les résultats attendus sont une application de transactions en temps réel, une interface utilisateur en ligne de commande, une interface utilisateur principale, un déploiement automatisé dans l'environnement de développement et de production, une interface utilisateur sur mobile (fonctionnalités réduites), des tests unitaires et d'intégration, ainsi qu'une intégration continue.

Réalisé par : Anthony Nadeau, Charles Provencher et Martin Rancourt

Superviseur : Shengrui Wang

 


 

RCR

 

Objectifs : Le projet consiste à apprendre à utiliser ces approches modernes dans un contexte particulier pour en mesurer la performance et potentiellement servir de tremplin vers des études supérieures dans ce domaine.

Méthode : Diagramme de classe, Java, C++, Framework Kohana, Python, Keras, TensorFlow, Theanos, librairies maison du VITALab, carte graphique GTX Titan Z.

Résultats : Les résultats attendus sont suivre le cours CS231 de Stanford University, comprendre le code des modèles et de la gestion de données HDF5, implémenter le code nécessaire pour convertir la base de données BRATS en format HDF5 (et nifti), se familiariser avec des librairies disponibles d'apprentissage machine, adapter les modèles conv-decony, U-Net et GridNet à la segmentation de tumeurs cérébrales et en comparer les performances, implémenter une méthode permettant de retrouver une modalié manquante, comparer les performances des modèles avec les quatre modalités d'origine vs TI, TIc et Flair regénéré et rédiger un court rapport.

Réalisé par : Rémi Cossette-Roberge

Superviseur : Pierre-Marc Jodoin