« Nous vivons les débuts d'une nouvelle révolution, informatique mais aussi industrielle », constate le P^r Andrea Lodi, titulaire de la nouvelle Chaire d'excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décision en temps réel, la plus importante au Canada dans le domaine des mégadonnées et de la recherche opérationnelle, lancée aujourd'hui à Polytechnique Montréal. Cette révolution est portée par la
science des données couplée à la recherche opérationnelle, dont la chaire du P^r Lodi s'annonce comme un fer de lance. Celle-ci vise la création de solutions permettant aux organisations d'interpréter les énormes volumes de données générées en ligne par leurs clients, leurs partenaires ou tous les acteurs de leur environnement économique, afin de prendre les meilleures décisions en temps réel. 

Un financement exceptionnel pour des travaux à l'impact stratégique sur l'économie canadienne
La Chaire sur la science des données pour la prise de décision en temps réel, qui réunira des chercheurs de Polytechnique Montréal, de HEC Montréal et de l'Université de Montréal, reçoit un financement de l'ordre de 22 M$ de dollars sur sept ans : 10 M$ seront investis par le Programme des chaires d'excellence en recherche du Canada, Polytechnique et ses partenaires du campus injectent 10,6 M$ et des partenaires industriels investissent 1,4 M$ dans le projet.

En outre, un appui financier du ministère de l'Économie, de l'Innovation et des Exportations du Québec au projet devrait être annoncé sous peu.

Il s'agit de la première chaire d'excellence en recherche du Canada de Polytechnique Montréal et de la 6^e au Québec. 

« Le gouvernement du Canada est résolu à appuyer la recherche de calibre mondial. La nomination de M. Lodi contribuera non seulement à consolider la capacité du Canada d'utiliser et d'interpréter des données massives, mais favorisera également l'innovation dans des domaines aussi divers que les communications, les réseaux de circulation, les réseaux électriques et le stockage de données », déclare Ed Holder, ministre d'État (Sciences et technologie). 

« Le Canada est à la croisée des chemins pour ce qui est de trouver la meilleure façon de gérer et d'analyser l'incroyable quantité d'information existante pouvant profiter à la société. La venue de M. Lodi aidera à consolider la position de chef de file du Canada dans la gestion des données massives et de leurs puissantes applications », affirme Ted Hewitt, président du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada.

De gauche à droite : Gilles Savard, directeur de la recherche et de l'innovation de Polytechnique, Christophe Guy, directeur général de Polytechnique, Ted Hewitt, président du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada, Diane Bellemare, sénatrice, Andrea Lodi, titulaire de la Chaire d'excellence en recherche du Canada sur la science des données concernant la prise de décision en temps réel, Guy Breton, recteur de l'Université de Montréal, et Michèle Thibodeau-DeGuire, principale et présidente du Conseil de Polytechnique. 

Plus d'un an de recherche dans les universités du monde entier pour trouver le titulaire de la Chaire 
Le projet de Chaire sur la science des données pour la prise de décision en temps réel est une initiative commune des trois établissements de Campus Montréal : Polytechnique Montréal, HEC Montréal et l'Université de Montréal. Dès que l'aval du Programme des chaires d'excellence du Canada a été reçu, Polytechnique s'est mise en quête du futur titulaire de la Chaire dans les universités du monde entier. Il lui a fallu plus d'un an pour trouver la perle rare, en la personne du P^r Andrea Lodi.

Ce jeune chercheur italien, professeur au Département d'ingénierie électrique et informatique de l'Université de Bologne, est reconnu comme l'un des meilleurs au monde dans l'utilisation de l'optimisation mathématique et de données massives pour la prise de décision. Son approche novatrice et multidisciplinaire en optimisation linéaire mixte et non linéaire a produit de nouveaux modèles et algorithmes pour traiter de façon rapide et efficace de grandes quantités de données de multiple provenance.

De Bologne à Montréal, à la conquête des données
Même s'il doit quitter sa belle ville de Bologne, c'est avec enthousiasme qu'Andrea Lodi s'installe à Montréal. « Comment dire non à une telle proposition de diriger une chaire entièrement consacrée à mon domaine de recherche, et ce, au sein d'un campus qui accueille une telle concentration de spécialistes en recherche opérationnelle ? » Il se dit ravi de se joindre à une institution autonome et entièrement vouée à la recherche et à l'enseignement du génie telle que Polytechnique. « Je pense que les besoins et la façon de travailler des chercheurs en génie sont mieux compris dans un tel environnement. Pour avoir travaillé avec l'équipe du CIRRELT (Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport) et du GERAD (Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions) au cours des dernières années, je connais déjà pratiquement tous les spécialistes de l'optimisation des trois établissements de Campus Montréal, ce qui facilitera nos échanges et les collaborations fructueuses. »

Les mégadonnées : des gisements d'or pour les entreprises
Nous vivons actuellement une explosion du volume des données numériques et le rythme ne fait que s'accélérer. Par exemple, selon une estimation d'IBM, en 2016, les échanges de données sur Internet devraient dépasser le zettaoctet, soit un milliard de fois la capacité annuelle d'un disque dur domestique. Cette affolante marée de données (big data) représente toutefois pour les entreprises une mine exceptionnelle d'informations stratégiques, à condition qu'elles sachent les extraire et les exploiter, souvent en temps réel.

« Il y a encore dix ans, l'enjeu pour les entreprises résidait dans l'obtention et le stockage de données. Aujourd'hui que la technologie a résolu ces problèmes, les entreprises rencontrent un défi encore plus complexe. Les données générées en ligne atteignent rapidement des volumes énormes, elles ne sont pas homogènes et elles proviennent de sources diverses : échanges de messages, d'images et de vidéos entre usagers (courriel, médias sociaux, etc.), transactions d'achat, géolocalisation, etc. Elles arrivent également de plateformes différentes : serveurs, ordinateurs, téléphones intelligents, etc. », rappelle le P^r Lodi.

L'objectif de la Chaire est de développer des outils mathématiques et informatiques permettant de convertir en temps réel les données en connaissances et en valeur afin que les organisations puissent prendre les décisions opportunes tout au long de leur chaîne d'innovation, de gestion, de production et de mise en marché. Au cœur des solutions que développera la Chaire : des algorithmes ultra-performants et fonctionnant sur différentes plateformes, dont des téléphones cellulaires.

« Nos solutions pourront concerner tous les secteurs de l'industrie qui font appel à l'optimisation », précise Andrea Lodi. Le chercheur mentionne trois secteurs où l'exploitation des données pour la prise de décision en temps réel modifie profondément les modèles économiques :

• L'industrie des sciences de la santé : à l'heure de la compression des dépenses publiques de santé et des exigences encore plus sévères en matière de normes de santé, ce secteur peut grandement bénéficier de solutions pour optimiser ses parcours de soins en les centrant sur le patient. Une meilleure analyse des données des patients permet, entre autres, une meilleure anticipation des besoins en médicaments et en soins, une mesure plus précise de l'efficacité des traitements et une gestion plus efficace des équipes médicales. 

• L'industrie de l'énergie : avec une analyse prédictive des données, constituées notamment grâce aux informations fournies par les compteurs intelligents croisées avec d'autres informations comme les données météo, le niveau de production d'électricité à un instant particulier, etc., il est possible de mieux maîtriser les besoins en consommation d'énergie, de former des réseaux fiables et intelligents, tout en diminuant les coûts. 

• L'industrie des transports : alors que la mobilité accrue des usagers crée une pression toujours plus forte sur les réseaux de transport parfois au bord de l'asphyxie, les opérateurs de transport ont besoin d'optimiser l'utilisation de leurs réseaux. Agréger les données fournies par les GPS, les téléphones portables, les caméras de surveillance, entre autres, permet de mieux comprendre les déplacements et les comportements des voyageurs. Ceci, dans le but, par exemple, d'allouer plus efficacement les ressources, mais aussi de réguler les flux de voyageurs, en présentant à ces derniers, grâce à des applications mobiles, les meilleures options qui se présentent à eux selon l'état du trafic. 

Campus Montréal, place forte de la recherche opérationnelle mondiale
Polytechnique, HEC et l'Université de Montréal possèdent ensemble une longueur d'avance dans le domaine de la recherche opérationnelle et de la science des données, notamment avec les groupes GERAD et CIRRELT, qui ont formé un socle solide d'expertises sur lequel s'appuient déjà un grand nombre d'organisations de par le monde. 

« Nous sommes très heureux d'accueillir le P^r Andrea Lodi dans nos rangs », déclare Christophe Guy, directeur général de Polytechnique. « La nouvelle Chaire d'excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décision en temps réel dirigée par ce brillant chercheur augmente encore le niveau d'expertises dans les domaines de la recherche opérationnelle et de la science des données, déjà impressionnant sur notre campus. Celui-ci se positionne comme l'un des milieux les plus féconds du monde pour les collaborations multidisciplinaires nécessaires au développement des nouveaux outils technologiques et des nouvelles méthodes d'exploitation des mégadonnées. »

Former les futurs spécialistes de la science des données
La Chaire permettra de former la prochaine génération de spécialistes de la science des données, capables de maîtriser les enjeux scientifiques, technologiques et économiques nés de l'explosion des mégadonnées. Leurs compétences multidisciplinaires et leur compréhension des enjeux des entreprises feront d'eux une main-d'œuvre fort recherchée par les employeurs de tous les secteurs de l'économie soucieux de transformer leur processus de décision.