bruno.agard@polymtl.ca

Bruno Agard
Professeur titulaire
Département de Mathématiques et de Génie Industriel
École Polytechnique de Montréal
2500, ch. de Polytechnique, Montréal (Québec), CANADA, H3T 1J4
Tél: (514) 340-4711 #4914
Bureau A-305.33

http://brunoagard.mgi.polymtl.ca/

Co-directeur du Laboratoire en Intelligence des Données (LID)
Membre du Laboratoire Poly-Industries 4.0
Membre de la Chaire de recherche Mobilité
Membre du Partenariat pour l’organisation de l’innovation et des nouvelles technologies (4POINT0)
Membre du CIRRELT, FORAC et d'IVADO

camelia.dadouchi@polymtl.ca

Camélia Dadouchi
Professeure adjointe
Département de Mathématiques et de Génie Industriel
École Polytechnique de Montréal
2500, ch. de Polytechnique, Montréal (Québec), CANADA, H3T 1J4

Co-directrice du Laboratoire en Intelligence des Données (LID)
Professeure associée à l'Université Laval
Membre du FORAC
Membre du CIRRELT

catherine.beaudry@polymtl.ca 

Catherine Beaudry 
Professeure titulaire 
Titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur la création, le développement et la commercialisation de l'innovation 
Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal 

Directrice du Partenariat pour l’organisation de l’innovation et des nouvelles technologies (4POINT0)
Membre du conseil d'administration du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH)
Chercheure principale et Fellow du Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations (CIRANO) 
Membre du Centre interuniversitaire de recherche sur la science et la technologie (CIRST) 

christophe.danjou@polymtl.ca

Christophe Danjou
Professeur adjoint
Département de Mathématiques et de Génie Industriel
École Polytechnique de Montréal
2500, ch. de Polytechnique, Montréal (Québec), CANADA, H3T 1J4

Membre du Laboratoire Poly-Industries 4.0
Membre du CIRRELT

catherine.morency@polymtl.ca

www.polymtl.ca/mobilite

mtrepanier@polymtl.ca

Martin Trépanier, ing. Ph.D.
Professeur titulaire au département de mathématiques et génie industriel de Polytechnique Montréal
Directeur du Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT) (https://www.cirrelt.ca)
Professeur associé au département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal
Professeur associé au Département d’opérations et systèmes de décision de l’Université Laval

Cotitulaire de la Chaire de recherche en transformation du transport (https://transformationtransport.org)
Président-sortant de l'Association des professeurs de l'École Polytechnique
Membre de la chaire de recherche Mobilité (https://www.polymtl.ca/mobilite/)

Université de Montréal
Pavillon André-Aisenstadt, CIRRELT
CP 6128, Succursale Centre-ville
Montréal QC H3C 3J7 CANADA
bureau: pavillon André-Aisenstadt, local 3531

Zineb Aboutalib est doctorante à l'École Polytechnique de Montréal, affiliée au Laboratoire d'intelligence des données (LID) et au CIRRELT. Elle détient des diplômes en logistique, transport et gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ses recherches portent sur l'optimisation des chaînes d'approvisionnement en s'attaquant à des défis tels que la consolidation de fret, l'allocation des commandes et le contrôle des stocks. En s'appuyant sur le data mining et l'apprentissage par renforcement, elle vise à améliorer l'efficacité et la prise de décision en logistique, contribuant ainsi à l'optimisation des ressources et à la résolution de problèmes complexes.

Projet : Conception d'outils décisionnels pour optimiser la chaîne d'approvisionnement dans un contexte de modernisation technologique.(avec Logistik Unicorp)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Zineb Aboutalib is a PhD candidate at École Polytechnique de Montréal, affiliated with the Data Intelligence Laboratory (LID) and CIRRELT. She holds degrees in logistics, transportation, and supply chain management. Her research focuses on optimizing supply chains by addressing challenges like freight consolidation, order allocation, and inventory control. Leveraging data mining and reinforcement learning, she aims to enhance efficiency and decision-making in logistics, contributing to resource optimization and complex problem-solving.

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur en génie industriel de l’École Mohammadia d’Ingénieurs (EMI) obtenu en 2022, il poursuit actuellement un doctorat à Polytechnique Montréal. Il est membre du Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) et du Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d’Entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT).Ses intérêts de recherche couvrent le data mining, le machine learning et la recherche opérationnelle, avec un accent particulier sur l’intégration de ces disciplines pour relever les défis de performance et de disponibilité dans les environnements manufacturiers. Son travail actuel vise à développer des solutions innovantes basées sur les données afin d’améliorer la productivité et de réduire les temps d’arrêt dans les industries.

Projet : Optimisation adaptative des paramètres des processus industriels pour accroître la productivité (avec Bridgestone)
(en collaboration avec Camélia Dadouchi et Robert Pellerin)

E-mail: mustapha.belmouadden@polymtl.ca

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mustapha-belmouadden-574351197/

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Holds an Engineer’s degree in Industrial Engineering from the Mohammadia School of Engineers (EMI), earned in 2022. He is currently pursuing a Ph.D. at Polytechnique Montréal, where he is a member of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) and the Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks, Logistics, and Transportation (CIRRELT).His research interests span data mining, machine learning, and operations research, with a focus on integrating these disciplines to address performance and availability challenges in manufacturing environments. His current work aims to develop innovative, data-driven solutions that enhance productivity and reduce downtime in industrial settings.

Amanda Rodrigues Delfiol a obtenu un B.Ing. en génie industriel à Polytechnique Montréal en 2023 et est actuellement inscrite à un programme de doctorat au Laboratoire en Intelligence des Données (LID), où sa recherche appliquée se concentre sur l’automatisation logistique par le biais de l’apprentissage automatique. Toujours dans l’optique d’améliorer l’efficacité des entreprises, sa recherche actuelle inclut des applications de l’apprentissage par renforcement, de la recherche opérationnelle et des modèles de gradient boosting aux chaînes d'approvisionnement réelles.

Projet : Automatisation du procurement dans des chaînes logistiques sous incertitude (avec Logistik Unicorp).
(en collaboration avec Bruno Agard et Camélia Dadouchi)

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/amanda-rodrigues-delfiol/

Amanda Rodrigues Delfiol has graduated with a B.Eng. in Industrial Engineering at Polytechnique Montréal in 2023 and is currently enrolled in a PhD program at the Laboratory in Data Intelligence (LID), where her applied research focuses on enabling logistics automation through machine learning. Always with the objective to drive company's efficiency, her present research includes applications of Reinforcement Learning, operations research and gradient boosting models to real life supply chains.

Project: Procurement automation in supply chains under uncertainty(with Logistik Unicorp).
(in collaboration with Bruno Agard and Camélia Dadouchi)

Asma Ben Brahem est diplômée en cycle d’ingénieur de l'École Nationale des Sciences de l’Informatique en Tunisie. Actuellement Étudiante au doctorat au sein du Laboratoire en Intelligence de Données (LID), ses recherches s'orientent principalement vers l'utilisation du machine learning pour optimiser la qualité de production.
Son projet vise à appliquer des techniques avancées d’apprentissage automatique afin d’identifier et de prévenir les défauts, contribuant ainsi à l'amélioration continue de la qualité et de la fiabilité des processus industriels.

Projet : Détection de défauts dans les machines d’assemblage (en partenariat avec Bridgestone).
(en collaboration avec Camélia Dadouchi)

Lucas Adam est un étudiant au doctorat en génie industriel. Après une maîtrise en génie industriel à Polytechnique Montréal réalisée en double diplôme avec Arts et Métiers Sciences et technologies en France, il a souhaité poursuivre ses recherches dans le domaine de la valorisation de données pour les acteurs du transport public. Passionné par les nouvelles technologies et l'intelligence artificielle, il souhaite participer à démocratiser son utilisation dans les industries pour améliorer leurs performances.

Projet : Modélisation et modélisation de la consommation énergétique de bus électriques (en partenariat avec STM).
(en collaboration avec Robert Pellerin et Bruno Agard)

Anaëlle est une étudiante en Maitrise Recherche en génie industriel. Elle éprouve de l’intérêt pour la valorisation des données, notamment le machine et le deep learning.

Projet : (avec Logistik)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Delhio Calves est un membre du LID, il effectue actuellement une Maîtrise Recherche en Mathématiques Appliquées, qu'il réalise dans le cadre d'un Double Diplôme avec Télécom Paris, son école d'origine. Ses intérêts principaux sont les probabilités et statistiques, ainsi que les modèles d'apprentissage automatique et leur application aux données météorologiques.

Projet : Détection des anomalies dans les données météorologiques par apprentissage automatique
(en collaboration avec Jonathan Jalbert et Camélia Dadouchi)

Oumaima Ouerghi est membre du Laboratoire en Intelligence des Données (LID) à Polytechnique Montréal. Après avoir obtenu un diplôme en ingénierie en génie industriel spécialisé en data science en Tunisie, elle entame en 2024 une maîtrise de recherche en génie industriel au sein de cette institution. Elle s'intéresse particulièrement à la simulation, l'optimisation et aux technologies de l'industrie 4.0, cherchant à appliquer des approches de science des données pour optimiser les systèmes de production et améliorer la prise de décision en temps réel. Ses travaux de recherche explorent l’utilisation des jumeaux numériques et des systèmes d’aide à la planification assistés par intelligence artificielle dans les environnements industriels.

Projet : Implémentation de jumeaux numériques dans un cadre industriel pour optimiser la planification et améliorer la productivité.
(en collaboration avec Camélia Dadouchi et Jean-Marc Frayret)

Martin est membre du LID depuis le printemps 2024. Il réalise une maîtrise recherche en génie industriel dans le cadre d’un double diplôme avec une école d’ingénieurs en France. Ses recherches se concentrent sur la valorisation des données de capteurs installés sur des véhicules miniers, avec pour objectif la consolidation des données et l’extraction d’indicateurs clés. À terme, ces travaux permettront la mise en place de stratégies de maintenance intelligentes et optimisées.

Projet : Analyse des données de télémétrie pour l’optimisation de la maintenance des véhicules miniers.
(en collaboration avec Bruno Agard, Michel Gamache et Antoine Tahan (ETS))

Contact: martin.cuenot@polymtl.ca
Linkedin: linkedin.com/in/martincuenot/

Lilas Chabert effectue actuellement une maîtrise en génie industriel, qu'elle a commencé au début de l'année 2024 dans le cadre d'un double diplôme avec l'école des Arts et Métiers en France. Son projet de recherche se concentre plus particulièrement sur l'analyse et la valorisation de données industrielles, appliquées au domaine de la maintenance de véhicules de transport public. L'objectif de ses travaux est l'évaluation de la performance des processus et l'amélioration des stratégies de maintenance via l'exploitation de données historiques.

Projet : Identification des opportunités d'amélioration des stratégies de maintenance du matériel roulant grâce à l'analyse des données historiques (en partenariat avec la STM)
(en collaboration avec Robert Pellerin et Bruno Agard)

Aya Hazmir est membre du Laboratoire en Intelligence des Données (LID), elle a précédemment obtenu un baccalauréat en génie industriel à Polytechnique Montréal, programme qui lui a permis de découvrir le domaine minier à travers des stages d’été. Son intérêt pour les sciences de données et son expérience acquise dans les mines l’ont poussé à entamer une Maîtrise Recherche en génie industriel en Valorisation de données dans le cadre du programme MIA - Mine Intelligente et Autonome.

Projet : Aide à la décision basée sur les données minières
(En collaboration avec Camélia Dadouchi et Michel Gamache)

Contact : aya.hazmir@polymtl.ca
LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/aya-hazmir-25a999205

Sébastien est un collaborateur du laboratoire à Polytechnique Montréal. Consultant, Mentor et Coach depuis 20 ans, il est passionné de sport. Sa curiosité pour la performance sportive l'amène à travailler avec des clubs professionnels de Football, de Rugby et différentes fédérations sportives. Son projet au sein du laboratoire est de développer un outil de valorisation de la performance sportive via l’utilisation des données.

Projet : Développement d’un outil d’évaluation de la performance sportive.
(en collaboration avec Bruno Agard)

Maha Ben Ali has a bachelor’s degree in industrial engineering from National Engineering School of Tunis and a Ph.D. in mechanical engineering, concentration industrial engineering, from Université Laval. She has experiences as a lecturer and as a researcher with the FORAC research consortium and the Research Consortium for Industry 4.0 Systems Engineering (CRISI). Her research interests include: Demand-driven supply chains, Simulation and optimization of logistics systems, Data-driven control for industrial applications, Business process transformation in the context of Industry 4.0.

Projet : Analyse et prévision des prix du bois d’œuvre(avec le CIFQ : Conseil de l'industrie forestière du Québec)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Loic Parrenin is currently conducting an integrated Bachelor’s-Master’s (BMI) in Industrial Engineering from Ecole Polytechnique de Montréal. His research interest includes Data Mining, production data and traceability.His current research focuses on process mapping, structure and analyze data across the supply chain to gain more knowledge and help predict in the future rentability of the product

Projet : Production de farines biologiques (avec La Milanaise)
(en collaboration avec Bruno Agard et Christophe Danjou)

Ambre Dupuis suit actuellement le programme de baccalauréat-maîtrise intégré en génie industriel à l’école Polytechnique Montréal. Ses intérêts de recherche portent sur le data mining et les systèmes de transport intelligent dans les domaines de l’agroalimentaire et de la santé.

Projet : Analyse de données de sol pour un épandage optimisé (avec Logiag)
(en collaboration avec Bruno Agard et Camélia Dadouchi)

Corey Ducharme est étudiant au doctorat en génie industriel à Polytechnique Montréal. Il est membre du LID et du CIRRELT. Il a reçu son baccalauréat en génie physique à Polytechnique Montréal en 2016. Ses axes de recherche explorent le data mining, l’apprentissage machine, la prévision de séries temporelles et l’optimisation de la chaîne logistique. Son projet doctoral porte sur la prévision de la demande intermittante par l’exploitation de données de télémesure. Ses intérets personnels couvrent la philosophie, la programmation et la mécanique quantique.

Projet : Analyse de données de télémetrie pour prédire la consommation (avec Air Liquide)
(en collaboration avec Bruno Agard et Martin Trépanier)

Philippe St-Aubin is a PhD candidate at École Polytechnique de Montréal and member of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) and Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d'Entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT). He previously received his bachelor’s degree from École Polytechnique de Montréal in Engineering Physics. His research interests include Data Mining, Machine Learning, Time Series Forecasting, Operations Research and its applications. His current research focuses on demand forecasting at a customer-product level combining models from CRM, Recommender Systems and time series forecasting. 

Projet : Développement d'outils d'analyses (RFM vs data mining, avec Tuango)) et de prédictions commerciales (avec Logistik Unicorp)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Camélia Dadouchi received her bachelor in Industrial Engineering from École Polytechnique de Montréal in (2015) and is currently a Ph.D candidate at École Polytechnique de Montréal and a member of both the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) and the CIRRELT. Her main research interests include recommender systems, electronic commerce, processes and logistics. Her current research focuses on using recommender systems as a way of leveraging industrial constraints related to stocks, logistics.

Projet : Adaptation des systèmes de recommandations aux contraintes industrielles (Avec Air Liquide)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Li He is a PhD candidate at École Polytechnique de Montréal and membre of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) and Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d'Entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT). He previously received his bachelor’s degree from Beijing Jiaotong University in Transportation Engineering and his master’s degree from École Polytechnique de Montréal. His research interests include Data Mining, Machine Learning, Time Series analysing, Transportation planning and their applications. His current research focuses on public transit users’ behaviors classification using time series data mining methods.

Projet : Exploration de données en transport (avec Thalès)
(en collaboration avec Bruno Agard et Martin Trépanier)

Luis Miguel Moreno Haro est membre du Laboratoire en Intelligence des Données (LID) et a obtenu une maîtrise en génie à l'Université Nationale Autonome du Mexique. Après faire des études au Mexique et en France, il a travaillé pour Continental AG comme développeur logiciel et en 2022, il commence ses études en maîtrise de recherche à l'École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherche incluent la détection d'événements rares dans les séries chronologiques et le data mining.

Projet : Développement d'une méthode pour la détection d’anomalies dans des signaux de capteurs: application dans des systèmes aéronautiques.
(en collaboration avec Bruno Agard et Antoine Tahan)

Projet : Analyses d'huile d'équipements miniers.
(en collaboration avec Bruno Agard, Michel Gamache et Antoine Tahan)

Projet : Développement d'outil de gestion des stocks dormants ou morts (avec STM).
(en collaboration avec Robert Pellerin, Bruno Agard et Camélia Dadouchi)

Khelil Joudane est un étudiant de Polytechnique Montréal en génie industriel. Il rejoint le programme Bac-Maîtrise intégré et se spécialise dans l’industrie 4.0 dans le domaine agroalimentaire. Cette expérience développe sont goût pour la recherche et la science des données.

Projet : Évaluation de la qualité des données récupérées sur le planché de production.
(en collaboration avec Christophe Danjou et Bruno Agard)

Pablo est un étudiant en double diplôme à la maîtrise en génie industriel à Polytechnique Montréal. Son parcours d'étudiant l'a mené de l'Espagne au Canada en passant par l'Italie, donc il est familiarisé avec les environnements multiculturels et pluridisciplinaires. Il est intéressé par la valorisation de données dans le domaine du transport écologique et son projet porte sur l’analyse des séries temporelles des véhicules hybrides.

Projet : Développement d’une méthode pour la détection d'anomalies dans des véhicules hybrides lourds.
(en collaboration avec Bruno Agard et Nicolas Saunier)

Aimé Toumelin suit actuellement le programme de maîtrise recherche en génie industriel. Après avoir suivi un baccalauréat en génie physique à Polytechnique Montréal, il oriente ses intérêts vers l’agriculture 4.0, les cultures intelligentes et notamment sur le rôle de l’intelligence artificielle dans le développement de ces nouvelles technologies.

Projet : Développement d’un outil d’optimisation de la production de luzerne.
(en collaboration avec Bruno Agard et Maxime Leduc)

Mathilde est une étudiante française en double diplôme. Elle réalise une maîtrise recherche en génie industriel. Ses principaux axes de recherche au sein du LID concerne l’analyse exploratoire de données ainsi que l’optimisation des rendements de ligne de production. Son sujet de recherche se concentre plus particulièrement sur la réduction des pertes de cadence sur une ligne de production semi-automatique.

Projet : Définition d’une méthode de mesure de la performance des ressources humaines dans un contexte de production semi-automatique (avec Bridgestone).
(en collaboration avec Camelia Dadouchi, Bruno Agard et Robert Pellerin)

Mayra Alves Mbamu a obtenu son baccalauréat et maitrise en Foresterie et Science de l'environnement et du bois, en 2014, à Université Fédéral Rurale du Rio de Janeiro et est actuellement candidate au doctorat à l'École Polytechnique de Montréal et membre du Laboratoire d'Intelligence des Données (LID), du CIRRELT et FORAC. Ses recherches actuelles portent sur l’intégration de bases de données afin d’améliorer l’estimation de volume marchand de bois avant la récolte. Cette recherche est réalisée avec le FORAC.

Projet : Estimation de volume marchand de bois à partir de l’intégration de données (avec FORAC)
(en collaboration avec Bruno Agard et Marc-André Carle)

Thibaut Magalas est actuellement étudiant à la maîtrise en génie industriel à Polytechnique Montréal. Il est membre du LID et de la Chaire de recherche du Canada sur la création, le développement et la commercialisation de l'innovation. Diplômé ingénieur en électronique de l’INP – ENSEEIHT en 2019, il participe maintenant au projet « Partenariat pour l’Organisation de l’Innovation et des Nouvelles Technologies » (4POINT0) sous la direction de Catherine Beaudry et Bruno Agard. Il intervient lors du premier volet pour effectuer de l’analytique de mégadonnées dans le but de déterminer des indicateurs d’innovation pour six écosystèmes : IA, mobilité durable, santé, matériau de pointe, aérospatiale, industrie 4.0

Projet : Modélisation du Capital Humain dans le processus d’innovation d’une entreprise industrielle.
(en collaboration avec Bruno Agard et Catherine Beaudry)

Je m’appelle Etienne Le Pironnec et je suis étudiant français en double diplôme en génie industriel à Polytechnique. J’ai fait des études d’ingénieur aux Arts et Métiers ParisTech où j’ai étudié dans les différents génies d’un point de vue très industriel. J’ai décidé d’étudier dans la valorisation de données industrielles à polytechnique pour élargir ma palette de compétences en ayant un backround technologique solide sur les méthodes et pratiques de l’industrie.

Mon projet porte sur l’exploitation de données liées aux réservations de maintenance dans un réseau logistique multi-échelon pour mettre en place un réseau d’indicateurs de performances en partenariat avec la STM.

Projet : Valorisation des données logistiques d’une entreprise de matériels roulants.
(en collaboration avec Bruno Agard et Robert Pellerin)

Jean-Rémi PIAT est étudiant à la maîtrise en génie industriel à Polytechnique Montréal dans le cadre d'un double diplôme avec l'Institut Mines Télécom des Mines Alès. Son projet porte sur la structuration, la captation et l’intégration des données de production permettant le data mining.

Projet : Intégration de données pour la production de farines biologiques (avec La Milanaise).
(en collaboration avec Bruno Agard et Christophe Danjou)

Rémi Decouvelaere est étudiant à la maitrise en génie industriel à Polytechnique dans le cadre d’un double-diplôme avec l’Ecole Supérieure des Arts et Métiers. Son projet porte sur l’exploitation des données spatio-temporelles dans le domaine des transports en commun.

Projet : Segmentation spatio-temporelle des usagers de cartes à puce d'un réseau de bus.
(en collaboration avec Bruno Agard et Martin Trépanier)

Passionate about data science, Aïda is a professional master candidate in industrial engineering at École Polytechnique de Montréal. She obtained her degree in industrial engineering from Université Laval. Her project consists of smart card data analysis through usage of data mining technics.

Projet : Analyse de données de cartes à puce.
(en collaboration avec Bruno Agard et Martin Trépanier)

Sharon Trottier est candidate à la maitrise. Précédemment a obtenu son baccalauréat en génie industriel de l'École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherches portent sur le data mining, les systèmes de transports intelligents, la logistique et l’optimisation des processus. 

Projet : Analyse et prévision des prix du bois d’œuvre (avec le CIFQ : Conseil de l'industrie forestière du Québec)
(en collaboration avec Bruno Agard et Maha Ben Ali)

Whitney Chucya is a master candidate at École Polytechnique de Montréal and membre of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID). She previously received her degree in Industrial Engineering from the Faculty of Engineering and Architecture of the Andina del Cusco University (UAC). Her research interests are Data mining, Operations research, Logistics and Control and production planning. Her current research focuses on using data mining for time reduction and production optimization.

Projet : Analyse des données de retour client (avec Logistik Unicorp)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Mohamed Maftah is a state industrial engineer from École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM) of Casablanca. He is currently a master candidate at École Polytechnique de Montréal and a member of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) and Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d'Entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT). His research interests include Operations Research and Data Mining and their application to various fields such as production management, warehousing, transportation etc... His current research focuses on low-level order-picking optimization.

Projet initial (jusqu'à mai 2019): Optimisation d'un entrepot à partir de l'exploration des données (avec Logistik Unicorp), puis passage au doctorat (à partir de mai 2019): Optimisation dans les mines (avec le groupe MISA)
(en collaboratoin avec Bruno Agard, Michel Gamache et Michel Gendreau)

Alexandre est devenu candidat à la maîtrise en génie industriel à la Polytechnique en 2016 et membre du LID en 2019. Il a obtenu son diplôme en administration des affaires du HEC en 2015 et a travaillé comme analyste d’affaires en évaluation de projets d’investissement depuis. Son projet porte sur la cartographie et la création d’un modèle des données de la Faculté de Médecine Vétérinaire de l'Université de Montréal

Projet : Cartographie des données de la Faculté de Médecine Vétérinaire de l'Université de Montréal (à Ste Hyacinthe)
(en collaboration avec Bruno Agard et Robert Pellerin)

Félix Tremblay received his bachelor in Industrial Engineering from École Polytechnique de Montréal in 2018 and is now a master candidate at École Polytechnique de Montréal. His work and research interests include: Robust seasonal demand forecasting using non-parametric model, Stochastic optimization in logistics, Business and system analysis, Decision support tools

Projet : Optimisation de logistique de ramassage, à partir de l'exploration de données historiques (avec Sanimax)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Élise is a Master's degree student in Industrial Engineering at Polytechnique Montréal as part of an international double degree agreement with the Compiègne University of Technology (France). Following her degree in Biomedical Engineering, she is now interested in optimizing health systems. Her research interests concern the integration of information technologies (telemedicine, connected devices ...) and the improvement of processes.

She joined the Laboratoire en Intelligence des Données (LID) to carry out her master's project in partnership with the Institut de Cardiologie de Montréal.

Projet : designing a chatbot to improve the appointment and exam preparation processes for patients (with Institut de Cardiologie de Montréal)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Laure Siret is currently a master candidate at École Polytechnique de Montréal and an international agreement exchange student from École des Mines de Saint-Etienne (France) and a member of the Laboratoire en Intelligence des Données (LID). Her research interests include Data Mining, association rules and production data. Her current research focuses on the measurement of the evolution of the profitability of products in correlation with the technical data of the company.

Projet : Analyses de données de production (avec APN)
(en collaboration avec Bruno Agard et Christophe Danjou)

Loic Parrenin is currently conducting an integrated Bachelor’s-Master’s (BMI) in Industrial Engineering from Ecole Polytechnique de Montréal. His research interest includes Data Mining, production data and traceability.His current research focuses on process mapping, structure and analyze data across the supply chain to gain more knowledge and help predict in the future rentability of the product

Projet : Production de farines biologiques (avec La Milanaise)
(en collaboration avec Bruno Agard et Christophe Danjou)

Safa is a master candidate at École Polytechnique de Montréal and a member of the Laboratoire d'Intelligence des Données (LID) and Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d'Entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT). She previously received her industrial engineering degree at The National School Of Advanced Sciences and Technologies Borj-cedia (ENSTAB). Her research interests include Data Mining, Machine Learning, optimization and logistics. Her current research focuses on analysis and prediction of morphological fluctuation in customers clothing sizes. Data about customers’ historical orders is gathered and trends are extracted to make sizing predictions and help minimize returns.

Projet : Analyses de données morphologiques (avec Logistik Unicorp)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Asma Ben Brahem, étudiante à l’École Nationale des sciences de l’informatique en Tunisie (ENSI), elle est en 3 -ème année cycle d’ingénieur en informatique.

Étant depuis toujours captivée par les mathématiques, les statistiques et ayant continuellement l’envie de résoudre les problèmes du monde réels, Elle porte désormais un grand intérêt pour le domaine de la valorisation des données dans l’industrie 4.0.

Dans le cadre de son projet, en collaboration avec Camélia Dadouchi , Asma développe une intelligence artificielle visant à optimiser les paramètres des machines afin d’améliorer efficacement la qualité des produits .

Projet : Mettre en place des techniques d’apprentissage automatique pour l’optimisation des paramètres machines (en partenariat avec Bridgestone)

(En collaboration avec Camélia Dadouchi)

dans le cadre d'un stage d'intégration du Collégial international Sainte-Anne.

Je suis une étudiante française. Je viens d’obtenir mon DEC au Collégial International Sainte-Anne en science de la nature dans le programme sciences pures et appliquées. Je vais poursuivre mes études à l’université en génie informatique.

Projet : Cartographie des processus de recheche à partie des données.
(en collaboration avec Bruno Agard)

Étudiant en troisième année de génie industriel à l’École Polytechnique Montréal, Victor possède un fort intérêt pour l’analyse de données appliquée au génie industriel. C’est durant l’été 2021, que Victor a effectué un stage comme analyste de performance chez Bombardier Aviation. Son mandat était de développer un outil d’analyse permettant d’optimiser la répartition de la main-d’œuvre dans l’usine. Ayant développé un goût pour la manipulation et l’analyse de données, et sous les conseils de son superviseur de stage, il a donc choisi d’intégrer le LID pour effectuer un projet d’initiation à la recherche (UPIR), aux sessions d’automne et hiver 2021/2022. Au sein du laboratoire, son projet porte sur l’optimisation multicritères pour l’assignation d’une commande dans un stock, pour notre partenaire industriel Logistik. Son rôle est de déterminer les paramètres permettant d’évaluer le niveau de priorité et le score associé à une commande. Ayant un réel désir d’approfondir ses connaissances en sciences de la décision et sciences de données, il envisage d’effectuer une maîtrise ou un doctorat dans ce domaine.

Projet : Calcul des coefficients de pondération d'un modèle d'optimisation multicritère en logistique.
(en collaboration avec Bruno Agard)

Anaëlle est une étudiante de troisième année en génie industriel. Elle éprouve de l’intérêt pour la valorisation des données, notamment le machine et le deep learning. Elle aspire à poursuivre une maîtrise dans le domaine.

Projet : Détection de points de changements, à savoir l’identification d’une éventuelle anomalie comportementale de la demande.
(en collaboration avec Bruno Agard)

Mathilde Ricard est présentement étudiante à la maîtrise en génie industriel à Polytechnique Montréal après y avoir complété son baccalauréat en génie industriel. Comme intérêts de recherche, elle s’intéresse à la valorisation de données ainsi qu’à l’intelligence artificielle appliquée au domaine de la santé et de la logistique. Son projet de recherche porte sur la valorisation de données médicales électroniques provenant de multiples centres et cliniques vétérinaires dans la région du Grand Montréal.

Projet : Développement d’un outil d'analyse de données historiques vétérinaires
(en collaboration avec Bruno Agard et Camélia Dadouchi)

Foulémata Tirera est étudiante à la maîtrise en génie informatique à Polytechnique Montréal. Elle aime être impliquée dans des projets multidisciplinaires portant sur l’analyse de mégadonnées et le Machine Learning. Elle participe actuellement à un projet qui vise à mieux appréhender la problématique de déserts alimentaires par l’analyse spatiale et l’exploitation de données sociodémographiques issues du recensement canadien.

Projet : Développement d’un outil d’évaluation de l’accessibilité aux commerces alimentaires et d’exploration des données sociodémographiques des déserts alimentaires sur l’île de Montréal.
(en collaboration avec Camélia Dadouchi et Bruno Agard)

Marc Tison is an undergraduate student in electrical engineering at École de technologie supérieure (ÉTS) of Montreal and an intern of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID).

Projet : Développement d'une méthodologie et d'un outil automatique de détection de fraude (avec la Bourse de Montréal)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Silvia San Romàn is now a master candidate at École Polytechnique de Montréal and a member of the Data Intelligence Laboratory (LID). Previously, she graduated as an industrial engineer from the Polytechnic University of Madrid (UPM). Her research interests include data mining, association rules and production data, production management and manufacturing.

Projet : Estimation du prix de composants en aérospatial (avec Stelia Aeroespace)
(en collaboration avec Bruno Agard et Christophe Danjou)

Guillaume Flament est actuellement étudiant à l'École Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information à Rennes. Il est de formation spécialisée en statistique et traitement des données. Il a effectué son stage au LID, avec pour objectif d'améliorer l'efficacité des chaînes de productions industrielles. Pour cela, il a développé des outils autoapprenants à partir de simulations.

Projet : Développement d'une intelligence artificielle capable de répartir efficacement des intrants.
(en collaboration avec Bruno Agard)

Xavier est un étudiant au baccalauréat, en Génie Physique, à Polytechnique Montréal. Il est présentement stagiaire au Laboratoire en Intelligence des Données (LID).

Projet : Production de farines biologiques (avec La Milanaise)
(en collaboration avec Bruno Agard)

Mathis Allibe is a PhD candidate at the G-SCOP (Sciences for Design, Optimization, and Production) laboratory in Grenoble, France. He received his engineering degree in industrial engineering from Grenoble INP in 2021. His scientific research focuses on the optimization and management of production systems, employing various methods and tools such as operations research, constraint satisfaction programming, and knowledge-based modeling. His current research is centered on reconfigurable manufacturing systems.

Project: His thesis aims to propose a decision-making tool for the reconfiguration of reconfigurable manufacturing systems. An AI approach is used to provide real-time reconfiguration solutions.

Thiago is a PhD candidate in Computer Science at the Federal University of Santa Catarina (UFSC) and a visiting member of the Laboratoire d’Intelligence des Données (LID) at École Polytechnique de Montréal. He previously received his Bachelor's and Master's degrees in Computer Science from the Federal University of Maranhão (UFMA), where he is still a volunteer researcher at the Laboratory of Artificial Cognition Methods for Optimisation and Robotics (LACMOR-UFMA). He has experience in the development of machine learning models for Industry and his main interests include Bio-Inspired Computing, Fuzzy Systems and Bayesian Networks.

Projet : Evolutionary methods based on Dimensionality Reduction to solve Large Scale Global Optimization Problems.
(en collaboration avec Bruno Agard)