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Sciences naturelles et génie; Sciences appliquées; Sciences sociales et humaines

Ian Arawjo

Professeur adjoint

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

ian.arawjo@umontreal.ca

Portrait

Expertise de recherche

Ian Arawjo est professeur adjoint à l’Université de Montréal au Département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) (dès janvier 2024). M. Arawjo détient un doctorat de l’Université Cornell en sciences de l’information, où il a été conseillé par le professeur Tapan Parikh. Son travail de thèse a porté sur l’intersection de la programmation informatique et de la culture, explorant la programmation en tant que pratique sociale et culturelle. Il a de l’expérience dans l’application d’une gamme de méthodes d’IHM, allant du travail de terrain ethnographique à la recherche archivistique, en passant par le développement de systèmes novateurs (utilisés par des milliers de personnes) et la réalisation d’études de convivialité. Actuellement, il travaille sur des projets à l’intersection de la programmation, de l’IA et de l’IHM, notamment sur la manière dont les nouvelles capacités de l’IA peuvent nous aider à réimaginer la pratique de la programmation. Il travaille également sur l’évaluation de LLM, à travers des projets open source à forte visibilité tels que ChainForge. Ses articles comme premier auteur ont remporté des prix lors de grandes conférences en IHM, notamment à CHI, CSCW et UIST.

Affiliations et responsabilités

Affiliations de recherche

Projets

Projets de recherche

2024 - 2030

Programming with AI Image Recognizers

Chercheur principal : Ian Arawjo
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
2024 - 2030

Programming with AI Image Recognizers

Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2024 - 2025

AI-Driven Data Labelling: A Hybrid Approach to Efficiency and Scalability

Chercheur principal : Ian Arawjo
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2024 - 2025

Disaster alert warning system

Chercheur principal : Ian Arawjo
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Rayonnement

Publications et communications

Disciplines

  • Informatique
  • Archivistique et bibliothéconomie
  • Ethnologie

Champ d’expertise

  • Intelligence artificielle
  • Langages de programmation dynamiques

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