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L’évaluation d’un modèle prédictif de la qualité de l’eau
Identifier les périodes durant lesquelles l’eau n’est pas sécuritaire pour les activités récréatives, pour le traitement de l’eau potable ou pour la faune et la flore aquatiques est un défi majeur. Traditionnellement, l’échantillonnage est le moyen privilégié pour déterminer si l’eau est sécuritaire. La modélisation prédictive basée sur l’intelligence artificielle (IA) est une approche qui devient de plus en plus populaire.
Les déversements d’eaux usées au Québec : Comment en atténuer les effets
Dans cet article, nous allons traiter dela législation en place au Québec pour assurer le suivi des surverses et sur les actions qui peuvent être prises pour mitiger leurs impacts, en tenant compte de l’effet des changements climatiques.
Les déversements d’eaux usées au Québec
En octobre 2015, le « Flushgate » à Montréal a permis d’attirer l’attention sur le phénomène des surverses qui surviennent dans un grand nombre de cours d’eau au Québec. À travers cet article, j’entends donner des pistes de réponse à plusieurs questions concernant les surverses, telles que: qu’est-ce que sont les surverses et quel est leur impact réel sur les cours d’eau au Québec?
Une brève introduction à l’analyse des séries temporelles
Une série temporelle est un ensemble de mesures répétées prises séquentiellement dans le temps. Le principal objectif de l’analyse des séries temporelles est de prédire l’avenir d’un certain processus sur la base de ce qui s’est passé dans le passé.
Prédire la contamination fécale : Identifier les facteurs affectant la qualité bactériologique de l’eau
Quels sont les facteurs qui peuvent influencer la concentration de bactéries indicatrices fécales (BIF) à un endroit et à un moment donné? Ce qui suit vise à présenter un aperçu des facteurs affectant le transport, la survie et la redistribution des BIF dans les eaux de surface.
L’IA au service de la protection de notre ressource la plus précieuse: l’eau.
La gestion de l’eau est un défi complexe, et les progrès récents de l’intelligence artificielle peuvent clairement aider à en relever une partie. Cet article présente quelques pistes de réflexions afin de profiter pleinement de la révolution des données pour optimiser l’un de nos biens les plus précieux : l’or bleu.
Science des données : 6 types de données courantes
Avant d’amorcer un projet, il est important de bien comprendre les différences derrière les types de données suivants: numérique, catégorique, continu, discret, nominal et ordinal. Ces connaissances sont essentielles pour cibler la nature statistique des données disponibles et traiter les paramètres en jeu adéquatement.
Expliquer la venue de l’IA dans nos vies
Durant ces dernières années, on a vu l’essor de l’intelligence artificielle (IA) dans nos vies quotidiennes. En 2020, nous sommes entourés d’applications d’IA. Elle est présente dans nos navigateurs web, nos plateformes de médias sociaux, les appareils photo de nos téléphones portables et elle commence même à se retrouver dans nos voitures.
La qualité de l’eau : une question de perspective
On a souvent tendance à oublier que la qualité de l’eau est une question de perspective. Les lacs et les rivières fournissent de nombreux services comme l’eau potable, la baignade et l’irrigation, et la perspective de chacun est liée à l’utilisation qu’il en fait. Quand on évalue la santé d’un cours d’eau, on doit être en mesure d’évaluer ces différentes perspectives de la qualité de l’eau conjointement, mais on ne connaît encore que très peu la manière dont elles interagissent dans nos cours d’eau.
Les agents pathogènes dans les eaux urbaines
En raison des méthodes modernes de traitement de l’eau et d’assainissement dans les pays développés, l’exposition à des agents pathogènes transmis par l’eau potable contaminée est rare. À travers ce billet de blog, j’ai l’intention d’explorer plus en détail le monde des agents pathogènes présents dans les eaux récréatives.