213 - La science des données appliquée aux défis de la productivité d’un Québec durable

Volet industriel

• Communication orale 09 h 00
  La transformation numérique en soutien à la productivité durable au Québec
  Bruno Agard (Polytechnique Montréal), Camélia Dadouchi (Polytechnique Montréal)

  Le laboratoire en Intelligence des données développe et intègre plusieurs techniques, méthodologies et outils adaptés aux besoins industriels pour traiter des données brutes et en extraire un maximum d’informations factuelles pour soutenir les entreprises dans leurs prises de décisions.

  Nous présenterons différents aspects de la science des données en contexte industriels que ce soit au niveau de la collecte des données, la préparation des données, le développement d'outils d'aide à la décision ou leur mise en œuvre en situation réelle.

  Des exemples de mise en œuvre de la science des données dans des entreprises de toutes tailles et de divers secteurs seront présentés.

• Communication orale 09 h 30
  De la collecte à la valorisation : Exploiter la science des données pour une logistique circulaire des matières résiduelles au Québec
  Othmane Dayi (InnovLOG), Bacem Ktari (InnovLog), Rim Larbi (InnovLog)

  La planification intégrée d’un système de collecte-tri-recyclage, regroupant des municipalités, des centres de tri et des recycleurs/conditionneurs est analysée à l’échelle du Québec dans l’objectif d’améliorer l’efficacité du réseau de gestion des Matières Résiduelles (MR) dans le contexte de transport multimodal (routier et maritime courte distance).

  Deux modèles d'optimisation logistique des flux de MR ont été proposés, le 1er pour la filière des plastiques mixtes et le 2ème pour les filières de collecte sélective, de résidus de CRD et de pneus. Ces modèles ont été basés sur un ensemble de données (données sur les gisements des matières résiduelles, données sur les acteurs de la chaîne de valeur, données sur le transport, données sur le surtri du plastique, etc.) et ont permis d'évaluer les opportunités de modernisation de la filière, notamment en termes d'ajout de lignes de surtri et d'implantation du transport multimodal.

  En utilisant la programmation linéaire et la simulation, les paramètres qui affectent la modernisation du système ont été définis, avec une attention particulière portée aux transports routier et maritime courte distance ainsi qu'au coût total du système. Les résultats ont montré un potentiel de diminution des coûts logistiques et des coûts environnementaux dans le contexte d’une vision globale et intégrée de la chaîne logistique des MR. Cette étude a permis de formuler plusieurs recommandations pour améliorer la chaîne logistique des MR au Québec.

• Communication orale 10 h 00
  Livrer la science des données avec succès!
  Philippe St-Aubin (Logistik Unicorp)

  Logistik Unicorp (LU) est une entreprise qui offre un service de gestion intégré de programmes d’uniformes. Elle gère toute la chaîne de la conception jusqu'à l'entreposage et la distribution en passant par la commande en ligne. Plusieurs initiatives de développement d’outils basés sur la science des données sont à divers degrés d’avancement. Ces outils ont pour objectif d’aider LU à améliorer le service offert par l’amélioration de son efficacité opérationnelle. Deux de ces initiatives seront présentées. La première sur le sujet de l'amélioration de la performance au niveau de l'entreposage et de la manutention. La seconde sur le sujet de l'approvisionnement et de la gestion d'inventaire. On discutera des problèmes ciblés, des défis de mise en œuvre et des projets futurs.

Volet industriel 2

• Communication orale 10 h 50
  Écraser les grains autrement : implanter le 4.0, défis en transformation alimentaire bio
  Robert Beauchemin (La Milanaise), Sophie Vallières-Beauchemin (La Milanaise)

  L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la minoterie offre la possibilité d’améliorer les processus opérationnels de fabrication. On cible l’augmentation de la valeur ajoutée, le rêve de toute entreprise quoi!

  La grande minoterie reçoit ses livraisons de grains à grande échelle (un « unit train » arrivant des prairies canadiennes transporte en moyenne 10,000 tonnes de blé par semaine en une seule livraison) facilitant ainsi la gestion de qualité en production. En minoterie biologique, les fournisseurs locaux sont de tailles beaucoup plus modeste : nous devons ainsi gérer des approvisionnements de vingt à trente agriculteurs différents à chaque semaine avec des qualités très variables. Le succès d’une gestion de la qualité pour transformer en farines stables et qui répondent aux spécifications des clients implique un contrôle et agencement d’une vingtaine de variables (protéines, dureté, activité enzymatique, tolérance au pétrissage et à la fermentation, poids spécifique, …). L’établissement d’un prix juste pour l’agriculteur bio et pour le boulanger exige une optimisation des opérations de mélange de grain, de configuration des moulins et de traitement des farines en cours de mouture. Avant tout, l’IA à la Milanaise, c’est la capacité d’interpréter et de conditionner les relations des données issues des matières premières, des conditions environnementales et des équipements de production en temps réel.

• Communication orale 11 h 20
  Miser sur la science des données pour perfectionner le pilotage des opérations de maintenance à la STM
  Timothy Ayoub (Société de transport de Montréal), Marie-Annie Faubert (Société de transport de Montréal), Etienne Le Pironnec (Société de transport de Montréal)

  Œuvrant dans un environnement marqué par les technologies de ruptures, les sociétés de transports doivent composer avec plusieurs défis. À la Société de transport de Montréal (STM), l’un de ces défis est la planification intégrée de l'entretien des flottes de matériel roulant dont la performance est tributaire de la disponibilité des pièces de rechange.

  La gestion des inventaires et des pièces de rechange joue un rôle majeur dans la pérennité des entreprises L’objectif est d’éviter les ruptures d’inventaire tout en limitant les coûts d’entreposage. L’enjeu est alors d’avoir en permanence les bonnes pièces de rechange au bon endroit dans tous les centres d’entretien de l’organisation.

  Pour accroître son efficacité opérationnelle, la STM exploite plusieurs systèmes de gestion d’opérations adaptés aux besoins de la gestion de son parc d’actifs et de leur entretien dont l’utilisation génère une grande masse de données. Maîtriser cette information est gage de performance dans la gestion des inventaires de l’organisation.

  Grâce à une collaboration avec l’institut de valorisation de données (IVADO) et de Polytechnique Montréal (UdM), la STM a bénéficié de l’expertise d’un chercheur aux études supérieures qui a développé des outils de visualisation des données qui permettent une meilleure gestion des stocks. Constatant le potentiel des techniques de valorisation des données, la STM décide de viser la création d’un centre de pilotage des opérations de maintenance par les données.

Diner

Posters + discussions

• Communication par affiche 13 h 01
  Prévision des séquences de cultures pour une agriculture durable
  Ambre Dupuis (Polytechnique Montréal)

  Dans un contexte de demande alimentaire croissante et de raréfaction des ressources naturelles, le développement d'une agriculture plus durable est impératif. L'agriculture durable vise à limiter l'impact environnemental des activités agricoles sur le sol, l'eau et l'empreinte carbone tout en maintenant les rendements des cultures et les avantages économiques pour les producteurs. La rotation des cultures est un outil précieux de l'agriculture durable, mais cette technique doit être couplée de manière appropriée à des plans de fertilisation durable pour optimiser les cultures.

  Pour ce faire, il est nécessaire de prévoir les rotations de cultures envisagées à moyen terme et de pouvoir évaluer chaque scénario en fonction des critères économiques et environnementaux considérés par le producteur.

  La méthodologie proposée utilise des réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour prédire les scénarios les plus probables de rotations de cultures à exploiter dans un champ au cours des prochaines années en fonction des habitudes culturales, du contexte économique et météorologique. La méthodologie a été appliquée au problème de la prédiction de la rotation des cultures pour des exploitations de grandes cultures au Québec, conduisant à une prédiction réussie de plus de 81% des trois prochaines cultures cultivées dans un champ.

• Communication par affiche 13 h 02
  Prédiction du taux d’humidité des grains de blé biologique à la fin de la 1ere étape de mouillage
  Loic Parrenin (Polytechnique Montréal)

  Le processus de mouillage est un processus clé dans la transformation des grains de blé en farine. Ce processus nécessite des ajustements appropriés pour conditionner les grains de blé avant le processus de mouture. Ce conditionnement vise à augmenter la teneur en eau des grains de blé. Il influence la qualité et le rendement de la farine. Les ajustements à réaliser lors du processus de mouillage pour atteindre un taux d’humidité désiré dépendent de nombreux facteurs. Cette étude vise à développer un outil permettant de prédire le taux d’humidité des grains de blé biologique à la fin de la première étape de mouillage. Une étude de cas a été menée dans un moulin situé dans la région de Québec pour construire et comparer cinq modèles : Méthode des moindres carrés ordinaires, LASSO, RIDGE, ElasticNet et XGBoost. Les modèles sont basés sur les propriétés du blé (teneur initiale en humidité du blé, teneur en protéines du blé et température du blé), les paramètres du procédé (débit d’écoulement des grains de blé, débit d'eau, quantité de blé et temps de repos) et les conditions de mouillage (quantité d'eau, température ambiante moyenne, humidité ambiante moyenne et la date). L'augmentation de l'humidité du blé obtenue au cours de la première étape de mouillage varie entre 0% et 5%. Les résultats indiquent que le modèle LASSO est le plus performant pour déterminer l'augmentation finale de l'humidité du blé avec une erreur de prédiction moyenne de 0.18 %.

• Communication par affiche 13 h 03
  La science des données au service d’une logistique durable : une approche pour maximiser le taux de satisfaction client.
  Zineb Aboutalib (Polytechnique Montréal)

  Notre recherche se concentre sur le concept de consolidation de commandes dans le contexte de la logistique d'expédition. Elle utilise une approche de data mining pour identifier les schémas de données, tels que l'intermittence de la demande et le comportement des clients, puis utilise un modèle de programmation linéaire en nombres mixtes pour maximiser le taux de remplissage pondéré des commandes et encourager la consolidation spatiale et donc la livraison des commandes clients de façons plus intelligentes et durables.

  La méthodologie a été évaluée à l'aide d'une simulation qui a pris en compte le niveau de service client, la quantité livrée dans les délais et en totalité et les clients prioritaires. L'étude a comparé les résultats avec d'autres méthodes de la littérature et a constaté que notre approche était la plus rentable et appropriée.

  Les résultats de l'étude sont pertinents pour le développement durable car ils peuvent conduire à des processus logistiques d'expédition plus efficaces, réduisant ainsi le nombre de voyages de livraison requis et diminuant les émissions de carbone associées. En optimisant les itinéraires de livraison, les entreprises peuvent également réduire les coûts de transport et améliorer la satisfaction des clients en fournissant des livraisons en temps et en heure et complètes. Dans l'ensemble, cette recherche contribue au développement de pratiques logistiques durables qui équilibrent les considérations économiques, sociales et environnementales.

Volet industriel 3

• Communication orale 13 h 30
  Un outil intelligent adapté aux besoins des manufacturiers d’aujourd’hui
  Berenice Camacho (Worximity), Mala Dewan (Worximity), Guillaume Ducharme (Worximity), Patrick Goulet (Worximity), Maïté Lopez (Worximity Technology Inc.), Guillaume Paradis (Worximity), Camille Proulx (Worximity), Youssef Zouari (Worximity)

  Plus que jamais, les fabricants doivent devenir plus rapides, plus intelligents et plus écologiques. Mais comment préserver l'environnement sans sacrifier la productivité ou la rentabilité ?
  Notre recherche vise à comprendre les enjeux et les stratégies actuels des industriels pour minimiser leur impact environnemental. Ainsi, nous avons créé une solution innovante pour les accompagner vers un avenir plus « vert ». Pour ce faire, des industriels ont été sondé et ont exprimé faire face à plusieurs défis dont la rentabilité, la résistance au changement, le manque de main d'oeuvre qualifiée, etc. Un processus itératif a été développé pour proposer un système centralisé et durable permettant d'IDENTIFIER & DE PRIORISER & D'AMÉLIORER les performances environnementales. Dans le but d'accompagner les entreprises vers une prise de décision éclairée leurs permettant d'atteindre leurs objectifs de durabilité.
  Le prototype développé propose une solution pour facilement déterminer les sources des pertes financières, énergétiques, ainsi que les pertes liées aux matières premières et à la consommation d'eau. Le système collecte et analyse les données des machines de manière à proposer des actions d’amélioration personnalisées basées sur les données industrielles réelles.
  La dernière phase de recherche est encore en cours, mais nous pouvons déjà conclure qu’il faut sensibiliser les industriels sur les bénéfices qu’ils peuvent tirer de la durabilité..

• Communication orale 14 h 00
  Hadaly - L'IA au service de l'investissement intelligent. Partage d'expérience d'un projet entrepreneurial en sortie d'étude.
  Aime Toumelin (Logiciels Hadaly)

  Dans un contexte où l’investissement en ligne est de plus en plus populaire, Hadaly est une start up ayant pour mission d'aider les investisseurs canadiens à acquérir une compréhension globale des performances et de l’impact de leur parcours d’investissement. Cette plateforme d’aide à la décision utilise l’exploration de données pour rationaliser le processus d'investissement. Elle fournit à ses utilisateurs des outils pour créer leur stratégie d’investissement sans coder et leur permet de mesurer la performance de leur stratégie à travers le temps. Par cet exemple concret, cette présentation abordera également le processus de création d'une start-up en sortie d’étude, les plus grands défis ainsi que les ressources disponibles pour débuter votre propre projet entrepreunarial. Du processus d’idéation, à l’intégration d’un l'incubateur, retour d’expérience d’un ancien étudiant en maîtrise à Polytechnique Montréal.

• Communication orale 14 h 30
  Collecte, analyse et partage des données de development durable avec un logiciel de compte rendu ESG
  Pablo Garcia Vega (Nasdaq)

  La transition vers des sociétés plus conscientes du développement durable est une réalité au Québec. L'intérêt croissant des clients et investisseurs pour des entreprises plus durables et l'introduction de réglementations obligeant les organisations à rendre compte des impacts environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) soulignent l'importance des solutions de suivi ESG.

  L'objectif de Métrio est de fournir aux organisations des outils pour les aider à analyser leur impact ESG. Il s’agit d’une plateforme qui facilite la collecte et la centralisation des données, qui fournit des outils pour le calcul et l'analyse des indicateurs ESG et qui permet de générer des rapports conformes aux cadres de référence (GRI, SASB, TCFD, etc). Lors de cette présentation, on abordera les principaux enjeux du suivi des performances ESG, de la valorisation de ce type de données et des perspectives liées à leur exploitation.

Retour d’expérience : les bonnes pratiques et les défis en valorisation de données