Département de mathématiques et de génie industriel
Intérêts de recherche et affiliations
- Analytique et prise de décision
- Intégration et exploitation de données (production, chaines d’approvisionnement, données géographiques)
- Développement de méthodes et d’outils de traitement et de valorisation de données industrielles
- Industrie 4.0 : Augmentation des capacités de surveillance, de contrôle, d’optimisation et d’autonomie de entreprises à travers l’exploitation des données de capteurs et de systèmes embarqués.
- Apprentissage machine
- Génie industriel
- Logistique
Publications
Biographie
Passionnée par l'exploration et l'exploitation des données au profit de l'amélioration du travail, Professeure Dadouchi œuvre dans le domaine de l'analytique des données industrielles et de la prise de décision.
Diplômée d'un baccalauréat et d'un doctorat en génie industriel de Polytechnique de Montréal, elle a également effectué un séjour de recherche au Georgia Institute of Technology ainsi qu'un post-doc industriel.
Elle a occupé le poste de professeure adjointe en industrie 4.0 à l'Université Laval avant de rejoindre Polytechnique Montréal en tant que professeure adjointe en analytique des données et prise de décision.
Professeur Dadouchi allie ainsi ses connaissances du domaine du génie industriel à celles des techniques d'analytique, d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle. Elle accompagne ainsi les entreprises vers la pérennité à travers la formation de la relève de demain et la création de travaux de recherches amenant des solutions adaptées aux différents problèmes auxquels font face les acteurs de l'industrie.
Au niveau de son encadrement, Professeure Dadouchi favorise une approche humaine afin de permettre aux étudiants de Polytechnique d'exploiter leur plein potentiel en considérant les particularités de chacun.
Professeure Dadouchi souhaite offrir à ses étudiants la possibilité de traiter des problématiques réelles en partenariat avec des industriels afin d'aiguiser leur sens analytique et critique tout en développant leurs compétences techniques et humaines.
Enseignement
IND6208A – Conception de systèmes juste à temps
Formation
- Post-Doc
- Séjour de recherche au Georgia Institute of Technology
- Ph.D en génie industriel de Polytechnique Montréal
- Baccalauréat en génie industriel de Polytechnique Montréal
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
-
Thèse de doctorat (1)
- Dupuis, A. (2024). Modèles d'intelligence artificielle pour la prise de décision séquentielle : l'apprentissage profond appliqué à la production manufacturière et agricole [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (3)
- Deschamps, C. (2024). Méthode de valorisation de données pour la gestion des pièces de rechange selon leur historique de consommation [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Guendon, M. (2022). Méthode de valorisation de données de production pour l'évaluation des pertes de cadence [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Puech, L. (2022). Méthode d'analyse causale des défauts sur une ligne d'assemblage multiproduit [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
Nouvelle(s) concernant Camélia Dadouchi
Revue de presse concernant Camélia Dadouchi
