Le prix Acfas Ressources naturelles 2016 a été remis par Ressources naturelles Canada à Maude Josée Blondin, étudiante au programme de doctorat en génie électrique au sein de l’École d’ingénierie de l'Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR).
La résolution des défis technologiques qui visent au déploiement de plus en plus pressant de véhicules « propres » sur nos routes est plus que jamais sur la table des ingénieurs électriques ; et, à leur portée ! Néanmoins, quelques problèmes de recherche demeurent encore ouverts pour qui veut s’y frotter : par exemple, l’inclusion de critères de robustesse dans l’optimisation de ces engins. Loin de fuir la question, Maude Josée Blondin, qui terminera l’an prochain, à l’UQTR, son doctorat en génie électrique, a plutôt choisi d’en faire l’élément le plus original de son travail universitaire.
Ces critères de robustesse sont cruciaux, car, pour des raisons économiques et de sécurité, l’industrie et le grand public ne peuvent accepter, effectivement, que des solutions robustes. Qui plus est, de cette robustesse même, dépend le déploiement à grande échelle, voire une démocratisation réelle, de cette nouvelle génération de véhicules.
Toute cette ingénierie en amont repose – disons tout de suite le « gros mot » ! – sur une métaheuristique, qui est « un algorithme, c’est-à-dire un ensemble de règles opératoires pouvant viser, par exemple, la résolution des problèmes d'optimisation difficile pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. » Or Maude Josée, disons-le tout net, excelle dans le développement d’algorithmes, et plus spécialement d’une famille, parmi ceux-là, appelé « algorithmes fourmis », ce qui demande quelques explications…
Le comportement des insectes sociaux reste une grande source d’inspiration pour le commun des mortels, n’est-ce pas? À l’évidence, ce l’est également pour les chercheurs. Et dans le domaine des algorithmes utilisés notamment en ingénierie ou en intelligence artificielle, cela a donné lieu au concept d’« intelligence en essaim ».
« L’optimisation des systèmes est complexe et souvent traitée de façon singulière ; un problème, une approche », écrit Maude Josée dans la description du projet qui fonde son doctorat. Or, dans la quête de « robustesse » évoquée plus haut, les systèmes que doit optimiser l’étudiante se situent dans des horizons multi-cas, à contraintes multiples. D’où ce recours aux algorithmes reproduisant les formes biologiques d’« intelligence en essaim » telles que les pratiquent les insectes sociaux, car cela permet, sur le strict plan de l’ingénierie, de prévoir et de couvrir une pléiade de situations diverses simultanément.
Pour bien avoir en main l’ensemble des outils requis dans ce genre de gymnastique intellectuelle à haute performance, notre Nicolétaine d’origine n’a pas craint de s’exiler momentanément dans des écoles étrangères pour deux stages de recherche : de janvier à juin 2015, on l’a retrouvée à l’Universidad Politecnica de Valencia, en Espagne; puis, de l’automne 2015 à l’été 2016, c’est à la Rensselaer Polytechnic Institute de Troy, dans l’État de New York qu’elle a été accueillie.
Son directeur de recherche, Pierre Sicard, membre du GREI (Groupe de recherche en électronique industrielle), dit des résultats obtenus avec la méthode d’optimisation qu’elle a développée « qu’ils se comparent avantageusement à ceux publiés récemment sur ce sujet ». Et il poursuit à propos des travaux de l’étudiante : « Son algorithme sera [bientôt] adapté […] pour la gestion d’énergie dans un véhicule hybride électrique-pile à combustible », un projet France/Québec développé conjointement par l’UQTR et le Laboratoire d’électronique et d’électrotechnique de puissance de l’Université de Lille.