Séminaire du CIMMUL / Quantact – Jérémie Boudreault

Prédiction de la mortalité et morbidité liées à la chaleur extrême avec apprentissage automatique et profond

Jérémie Boudreault

Candidat au doctorat, INRS / INSPQ

Résumé

Les chaleurs extrêmes ont des impacts importants à la santé, autant sur la mortalité et que la morbidité, qui seront amplifiés par les changements climatiques. Ces impacts doivent être prédits en temps opportun afin de protéger la santé de la population. Or, les modèles actuels sont basés seulement sur une variable de température (ex. température moyenne) et ne tiennent donc pas compte des interactions potentiellement complexes entre les différentes variables météorologiques et de pollution de l’air qui affectent le phénomène de chaleur extrême et ses effets à la santé. Dans cette présentation, des approches novatrices basées sur les modèles d’apprentissage automatique et profond (de la famille de l’intelligence artificielle), qui considèrent par construction ces interactions, seront présentées et comparées aux modèles statistiques plus traditionnels utilisés dans le domaine. Les résultats obtenus ouvrent la porte à une prévision améliorée des impacts sanitaires de la chaleur afin d’éclairer la prise de décision en santé publique. Ces travaux seront mis à profit dans la suite du projet afin d’identifier les coûts associés aux vagues de chaleur en contexte de changements climatiques.

Le séminaire aura lieu au local 3820 du pavillon Alexandre-Vachon et en ligne.

Pour rejoindre la réunion Zoom :
https://ulaval.zoom.us/j/62680136430?pwd=eldBYjdNTG5QR2VxTTFqbVM4UGVRZz09

Meeting ID: 626 8013 6430
Passcode: 693150