L’Obvia reçoit un financement du Fonds de recherche du Québec et de l’Agence mondiale antidopage
Dans le cadre d'une entente de collaboration entre le Fonds de recherche du Québec (FRQ) et l’Agence mondiale antidopage (AMA), l’Obvia est fier de se voir octroyer un soutien financier de 176 544 $ pour la réalisation d’un projet de recherche visant à identifier les technologies d’intelligence artificielle (IA) récentes les plus prometteuses pour le milieu de l’antidopage.
Cette étude sera réalisée sous la direction scientifique de Hazar Haidar, coresponsable de l'axe Éthique, gouvernance et démocratie et professeure au Département des lettres et humanités à l’Université du Québec à Rimouski, et de Charles Dupras, membre à l'Obvia et professeur au Département de médecine sociale et préventive à l’École de santé publique de l’Université de Montréal.
Une analyse approfondie des avantages et des risques
Grâce à une recherche documentaire et la consultation d’experts et de parties prenantes, un rapport d’évaluation globale sera produit afin de présenter le fruit d’une analyse approfondie et intégrée des avantages et des risques liés à l’usage de l’IA dans les opérations de l’AMA et dans la communauté antidopage.
Ce soutien financier permettra à l’équipe de recherche de l’Obvia de s’immerger dans la réalité des personnes professionnelles engagées à préserver l’intégrité des sports par la lutte antidopage et de contribuer ainsi à l’avancement des connaissances sur les enjeux prioritaires identifiés par l’AMA.
Ce projet témoigne de l’importance des recherches collaboratives entre le milieu scientifique et le milieu de l’antidopage pour relever les défis émergents liés au déploiement de l’IA.
À propos du partenariat entre le FRQ et l’AMA
Ce partenariat vise à accroître les connaissances scientifiques applicables au domaine de l’antidopage par l’entremise de la contribution de réseaux québécois de recherche aux activités de recherche de l’AMA. L’entente prévoit la mise en place d’initiatives de recherche en lien avec l’intégration de l’intelligence artificielle, l’amélioration des méthodes analytiques pour la détection de biomarqueurs et de l’application des sciences sociales dans la prévention du dopage par inadvertance.
