Portrait de Guillaume Dumas

Guillaume Dumas

Membre académique associé
Professeur agrégé, Université de Montréal, Département de psychiatrie et d’addictologie
Professeur adjoint, McGill University, Département de psychiatrie

Biographie

Guillaume Dumas est professeur agrégé de psychiatrie computationnelle à la Faculté de médecine de l'Université de Montréal et chercheur principal du laboratoire de psychiatrie de précision et de physiologie sociale du Centre de recherche du CHU Sainte-Justine. Il est titulaire de la chaire IVADO IA en santé mentale et chercheur-boursier junior 1 du Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS) dans le domaine de l’ IA en santé et de la santé numérique. En 2023, il a été retenu dans le cadre du Programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli pour le programme de recherche Cerveau, esprit et conscience. Il a également été nommé parmi les Futurs leaders canadiens de la recherche sur le cerveau par la Fondation Brain Canada.

Il a auparavant été chercheur permanent en neurosciences et en biologie computationnelle à l'Institut Pasteur (Paris, France), ainsi que chercheur postdoctoral au Center for Complex Systems and Brain Sciences à l’Université Florida Atlantic (FAU), aux États-Unis. Il est titulaire d'un diplôme d'ingénieur en ingénierie avancée et informatique (École centrale Paris), de deux masters (physique théorique, Université Paris-Saclay; sciences cognitives, ENS/EHESS/Paris 5) et d'un doctorat en neurosciences cognitives (Sorbonne Université).

Ses recherches visent à combiner l’intelligence artificielle, les neurosciences cognitives et la médecine numérique à travers un programme interdisciplinaire suivant deux axes principaux :

- L’intelligence artificielle en santé mentale, par la création de nouveaux algorithmes pour étudier le développement de l'architecture cognitive humaine et pour fournir une médecine personnalisée en neuropsychiatrie grâce à des données allant du génome à celles des téléphones intelligents;

- Les neurosciences sociales en intelligence artificielle, par la traduction de la recherche fondamentale sur le cerveau et le formalisme des systèmes dynamiques en des modèles hybrides neurocomputationnels et d’apprentissage automatique (NeuroML) et de nouvelles architectures présentant des capacités d'apprentissage social (NeuroIA Sociale et IHM).

Étudiants actuels

Visiteur de recherche indépendant - Université de Montréal
Superviseur⋅e principal⋅e :
Maîtrise recherche - Université de Montréal
Maîtrise recherche - Université de Montréal
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - Université de Montréal
Superviseur⋅e principal⋅e :
Postdoctorat - Université de Montréal
Co-superviseur⋅e :

Publications

295. Rare Variant Genetic Architecture of the Human Cortical MRI Phenotypes in General Population
Kuldeep Kumar
Sayeh Kazem
Zhijie Liao
Jakub Kopal
Guillaume Huguet
Thomas Renne
Martineau Jean-Louis
Zhe Xie
Zohra Saci
Laura Almasy
David C. Glahn
Tomas Paus
Carrie Bearden
Paul Thompson
Richard A.I. Bethlehem
Varun Warrier
Sébastien Jacquemont
Effects of gene dosage on cognitive ability: A function-based association study across brain and non-brain processes
Guillaume Huguet
Thomas Renne
Cécile Poulain
Alma Dubuc
Kuldeep Kumar
Sayeh Kazem
Worrawat Engchuan
Omar Shanta
Elise Douard
Catherine Proulx
Martineau Jean-Louis
Zohra Saci
Josephine Mollon
Laura Schultz
Emma E M Knowles
Simon R. Cox
David Porteous
Gail Davies
Paul Redmond
Sarah E. Harris … (voir 10 de plus)
Gunter Schumann
Aurélie Labbe
Zdenka Pausova
Tomas Paus
Stephen W Scherer
Jonathan Sebat
Laura Almasy
David C. Glahn
Sébastien Jacquemont
Predicting Grokking Long Before it Happens: A look into the loss landscape of models which grok
Tikeng Notsawo Pascal Junior
Pascal Notsawo
Hattie Zhou
Mohammad Pezeshki
Sources of richness and ineffability for phenomenally conscious states
Xu Ji
Eric Elmoznino
George Deane
Axel Constant
Jonathan Simon
The « jingle-jangle fallacy » of empathy: Delineating affective, cognitive and motor components of empathy from behavioral synchrony using a virtual agent
Julia Ayache
Alexander Sumich
D. Kuss
Darren Rhodes
Nadja Heym
Effective Latent Differential Equation Models via Attention and Multiple Shooting
Germán Abrevaya
Mahta Ramezanian-Panahi
Jean-Christophe Gagnon-Audet
Pablo Polosecki
Silvina Ponce Dawson
Guillermo Cecchi
From physics to sentience: Deciphering the semantics of the free-energy principle and evaluating its claims: Comment on "Path integrals, particular kinds, and strange things" by Karl Friston et al.
Zahra Sheikhbahaee
Adam Safron
Casper Hesp
Exploring the multidimensional nature of repetitive and restricted behaviors and interests (RRBI) in autism: neuroanatomical correlates and clinical implications
Aline Lefebvre
Nicolas Traut
Amandine Pedoux
Anna Maruani
Anita Beggiato
Monique Elmaleh
David Germanaud
Anouck Amestoy
Myriam Ly‐Le Moal
Christopher H. Chatham
Lorraine Murtagh
Manuel Bouvard
Marianne Alisson
Marion Leboyer
Thomas Bourgeron
Roberto Toro
Clara A. Moreau
Richard Delorme
Interoceptive technologies for psychiatric interventions: From diagnosis to clinical applications
Felix Schoeller
Adam Haar Horowitz
Abhinandan Jain
Pattie Maes
Nicco Reggente
Leonardo Christov-Moore
Giovanni Pezzulo
Laura Barca
Micah Allen
Roy Salomon
Mark Miller
Daniele Di Lernia
Giuseppe Riva
Manos Tsakiris
Moussa A. Chalah
Arno Klein
Ben Zhang
Teresa Garcia
Ursula Pollack
Marion Trousselard … (voir 4 de plus)
Charles Verdonk
Vladimir Adrien
Karl J. Friston
Attention Schema in Neural Agents
Dianbo Liu
Samuele Bolotta
Mike He Zhu
Zahra Sheikhbahaee
Attention has become a common ingredient in deep learning architectures. It adds a dynamical selection of information on top of the static s… (voir plus)election of information supported by weights. In the same way, we can imagine a higher-order informational filter built on top of attention: an Attention Schema (AS), namely, a descriptive and predictive model of attention. In cognitive neuroscience, Attention Schema Theory (AST) supports this idea of distinguishing attention from AS. A strong prediction of this theory is that an agent can use its own AS to also infer the states of other agents' attention and consequently enhance coordination with other agents. As such, multi-agent reinforcement learning would be an ideal setting to experimentally test the validity of AST. We explore different ways in which attention and AS interact with each other. Our preliminary results indicate that agents that implement the AS as a recurrent internal control achieve the best performance. In general, these exploratory experiments suggest that equipping artificial agents with a model of attention can enhance their social intelligence.
The neuroanatomical substrates of autism and ADHD and their link to putative genomic underpinnings
Lisa M. Berg
Caroline Gurr
Johanna Leyhausen
Hanna Seelemeyer
Anke Bletsch
Tim Schaefer
Charlotte M. Pretzsch
Beth Oakley
Eva Loth
Dorothea L. Floris
Jan K. Buitelaar
Christian Beckmann
Tobias Banaschewski
Tony Charman
Emily J. H. Jones
Julian Tillmann
Chris H. Chatham
Thomas Bourgeron
Jumana Sara Bonnie Simon Sarah Sven Carsten Michael Danie Ahmad Ambrosino Auyeung Baron-Cohen Baumeister Böl
Jumana Sara Bonnie Simon Sarah Sven Carsten Michael Daniel Claudia Yvette Bhismadev Ineke Daisy Flavio Guillaume Sarah Jessica Vincent Pilar David Lindsay Hannah Joerg Rosemary Mark H. Prantik Meng-Chuan Xavier Liogier Michael V. David J. René Andre Luke Maarten Andreas Carolin Nico Laurence Marianne Bob Gahan Antonio M. Barbara Amber Jessica Roberto Antonia San José Emily Will Roberto Heike Jack Steve C. R. Caroline Marcel P. Ahmad … (voir 58 de plus)
Jumana Ahmad
Sara Ambrosino
Bonnie Auyeung
Simon Baron-Cohen
Sarah Baumeister
Sven Bölte
Carsten Bours
Michael Brammer
Daniel Brandeis
Claudia Brogna
Yvette de Bruijn
Bhismadev Chakrabarti
Ineke Cornelissen
Daisy Crawley
Flavio Dell’Acqua
Sarah Durston
Jessica Faulkner
Vincent Frouin
Pilar Garcés
David Goyard
Lindsay Ham
Hannah Hayward
Joerg F. Hipp
Rosemary Holt
Mark Johnson
Prantik Kundu
Meng-Chuan Lai
Xavier Liogier D’ardhuy
Michael V. Lombardo
David J. Lythgoe
René Mandl
Andre Marquand
Luke Mason
Maarten Mennes
Andreas Meyer-Lindenberg
Carolin Moessnang
Nico Bast
Laurence O’Dwyer
Marianne Oldehinkel
Bob Oranje
Gahan Pandina
Antonio Persico
Barbara Ruggeri
Amber N. V. Ruigrok
Jessica Sabet
Roberto Sacco
Antonia San José Cáceres
Emily Simonoff
Will Spooren
Roberto Toro
Heike Tost
Jack Waldman
Steve C. R. Williams
Caroline Wooldridge
Marcel P. Zwiers
Declan Murphy
Christine Ecker
F66. FROM GENE TO COGNITION: MAPPING THE EFFECTS OF GENOMIC DELETIONS AND DUPLICATIONS ON COGNITIVE ABILITY
Sayeh Kazem
Kuldeep Kumar
Guillaume Huguet
Myriam Lizotte
Thomas Renne
Jakub Kopal
Stefan Horoi
Martineau Jean-Louis
Zohra Saci
Laura Almasy
David C. Glahn
Sébastien Jacquemont