Étude de l’état de préparation organisationnelle à la Cyber santé en réadaptation

Introduction : La cyber santé (CS) a le potentiel d’améliorer l'efficience et l'efficacité des services de santé. Malgré cela, son adoption demeure problématique et jusqu’à 70 % des projets d’implantation échouent. Objectifs : Cette étude vise à évaluer l’état de préparation d’une organisation par rapport à la CS et à identifier les facteurs personnels qui influencent cet état. Méthode : Une étude transversale a été réalisée auprès de 137 cliniciens, 28 gestionnaires et 47 membres du personnel non clinique d’un centre de réadaptation à Montréal. Les participants ont répondu à un questionnaire auto administré sur l’état de préparation organisationnelle vis-à-vis la CS qui comprend trois sous échelles (Individu, Organisation et Technologie) avec chacune un score sur 100. Des données ont aussi été colligées sur le profil des utilisateurs, leur utilisation des technologies et leur style de réponse à la nouvelle information. Résultats : Les participants se perçoivent prêts à adopter la CS dans leur travail ( = 73.8, SD = 8.5) et perçoivent aussi favorablement les technologies disponibles ( = 73.8, SD = 7.2). Toutefois, le personnel perçoit le centre comme étant modérément prête ( = 66.6, SD = 9.8). La charge de travail perçue et la fonction au sein de l'organisation ont été identifiées comme ayant une influence sur l'état de préparation à la CS. Discussion : Ces résultats appuient la pertinence d’aborder l’état de préparation organisationnelle comme un concept multidimensionnel. À partir des résultats obtenus, des stratégies d'implantation adaptées ont pu être identifiées.

PROTECT_U: Un système communautaire pour la protection des usagers de Facebook

Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012.

Présentation personnalisée des informations environnementales

Nous présentons dans cette thèse notre travail dans le domaine de la visualisation. Nous nous sommes intéressés au problème de la génération des bulletins météorologiques. Étant donné une masse énorme d’information générée par Environnement Canada et un utilisateur, il faut lui générer une visualisation personnalisée qui répond à ses besoins et à ses préférences. Nous avons développé MeteoVis, un générateur de bulletin météorologique. Comme nous avons peu d’information sur le profil de l’utilisateur, nous nous sommes basés sur les utilisateurs similaires pour lui calculer ses besoins et ses préférences. Nous utilisons l'apprentissage non supervisé pour regrouper les utilisateurs similaires. Nous calculons le taux de similarité des profils utilisateurs dans le même cluster pour pondérer les besoins et les préférences. Nous avons mené, avec l’aide d'utilisateurs n’ayant aucun rapport avec le projet, des expériences d'évaluation et de comparaison de notre outil par rapport à celui utilisé actuellement par Environnement Canada. Les résultats de cette évaluation montrent que les visualisation générées par MeteoVis sont de loin meilleures que les bulletins actuels préparés par EC.