Scientifique en action

Le programme « Scientifique en action » d’IVADO s’adresse aux startups désireuses de recevoir un.e stagiaire de niveau maîtrise afin de faire avancer un projet de recherche appliquée en IA.

L’étudiant.e de maîtrise qui participe à ce programme réalise un stage crédité en plus d’acquérir une expérience entrepreneuriale et de découvrir de nouvelles opportunités de carrière.

Ce programme répond à l’objectif de rapprocher les talents de l’écosystème entrepreneurial. Cet objectif est réalisé par l’entremise d’un stage crédité de recherche appliquée dans une startup. De cette manière, le ou la candidat.e acquiert une expérience du milieu entrepreneurial et sera plus à même d’orienter son choix de carrière. Pour la startup, il s’agit d’une opportunité unique d’avoir accès à des expertises recherchées à un coût accessible, tout en faisant valoir sa culture organisationnelle et qui sait, de recruter un.e nouveau ou nouvelle employé.e.

Ce programme vise à soutenir la recherche concernant les enjeux soulevés dans notre demande de subvention Apogée : la science des données au sens large, incluant des recherches méthodologiques en science des données (apprentissage automatique, recherche opérationnelle, statistiques) et leurs applications dans plusieurs domaines, dont nos domaines prioritaires (la santé, le transport, la logistique, l’énergie, le commerce et la finance) ou tout autre domaine d’application (sociologie, physique, linguistique, génie, etc.).

Tout projet qui relève de la valorisation des données, par exemple :

•   Intelligence d’affaires
•   Recherche opérationnelle
•   Science des données
•   Visualisation des données
•   NLP
•   Apprentissage automatique
•   Etc.

Sans s’y limiter, les projets de stage pourraient s’articuler autour des thématiques suivantes :

• Contribuer à l’amélioration des processus touchant la cueillette et la qualité des données;
• Mettre en œuvre des mesures de suivis des indicateurs de performance (KPI);
• Créer des outils de visualisation modernes, pratiques et efficaces (Power BI : tableaux de bord, rapports);
• Améliorer les rapports BI et les tableaux de bord existants;
• Valoriser les données disponibles pour répondre aux besoins d’affaires;
• Développer et exécuter des requêtes de base de données (SQL);
• S’assurer de l’intégrité des données, y compris l’extraction, le stockage et le traitement;
• Comprendre les besoins de l’entreprise et des utilisateur.rice.s afin de leur proposer les solutions de données appropriées;
• Évaluer les opportunités d’utilisation de l’intelligence artificielle;
• Conception d’outils et de modèles pouvant servir de base à la prise de décision
• Formulation de modèles de prévision dans un contexte d’affaires (achats, ventes, résiliations, désabonnements, pannes, etc.);
• Segmentation de clients dans un contexte marketing;
• Optimisation de la gestion des stocks;
• Modélisation de risque de crédit;
• Analyse de données non structurées (texte) dans un contexte d’analyse de sentiments;
• Etc.

Bien qu’ouvert à tou.te.s les étudiant.e.s de Campus Montréal (UdeM, Poly, HEC) répondant aux critères d’éligibilité et démontrant les compétences requises au projet, les principaux programmes d’où proviendront les étudiant.e.s sont les suivants :

HEC Montréal 

• MSc. en intelligence d’affaires
• MSc. en science des données et analytique d’affaires

Polytechnique Montréal

• Maîtrise professionnelle (ou DESS) modulaire en Génie informatique
  Option Ingénierie et analytique des données
  Option Intelligence artificielle en divertissement numérique interactif

Université de Montréal

• Maîtrise en informatique – option Stage supervisé
• D.E.S.S en apprentissage automatique

• 21 novembre 2022 au 8 janvier 2023 à minuit : appel à projet de stage auprès des startups
• Semaine du 9 janvier 2023 : analyse et sélection des projets retenus, communication avec les startups retenues
• 9 au 23 janvier 2023 : Validation et rédaction des offres de stage  
• 23 janvier au 10 février 2023 : publication des offres de stage
• mai 2023 : début des stages – À noter que la date de début de stage est tributaire de l’approbation par Mitacs. Nous ne sommes pas responsables de ces délais.

Il s’agit d’un programme de stage de recherche appliquée en IA de 4 mois à temps plein, démarrant au plus tôt le 1^er mai 2023. La date officielle de début de stage est tributaire de l’approbation par Mitacs. Nous ne sommes pas responsables de ces délais.

Pour plus d’informations sur le programme Mitacs Accélération.

Dix bourses de 15 000$ seront remises aux étudiant.e.s-stagiaires.

*certains programmes d’études conservent une portion de la bourse pour des dépenses en recherche.

Une contribution de 25% (soit 3750$+tx) est exigée des startups participantes. Cette contribution sera facturée par Mitacs et devra être payée avant le début du stage. IVADO contribue également 25% (soit 3750$+tx) et Mitacs complète avec une contribution de 50% (soit 7500$).

*dans le cas des étudiants à la MSc de Mila, la contribution de la startup est double puisque 2 unités sont nécessaires.

Pour le ou la candidat.e

• Être inscrit.e à un programme de MSc dans l’une des universités de Campus Montréal (UdeM, Poly, HEC);
• Inscrire le stage dans son cursus académique (projet supervisé ou stage crédité). NB. Il est de la responsabilité de l’étudiant.e de faire les démarches administratives pour inscrire le stage dans son cursus académique;
• Selon l’université d’attache, soumettre sa candidature en suivant le processus attendu par ladite université.

Pour la startup 

• Avoir moins de 20 employés
• Avoir une personne qualifiée pour accueillir le ou la stagiaire;
• Faire partie ou ayant terminé un programme d’un organisme d’accompagnement reconnu;
• Payer une contribution de 3750$ + tx à Mitacs avant le début du stage.

Pour le ou la candidat.e

La liste des stages offerts et les informations relatives à chaque processus de candidature seront disponibles ci-dessous.

Pour la startup

Remplir et soumettre ce formulaire avant le 8 janvier 2023 à minuit. Toute soumission incomplète ou envoyée autrement que via le formulaire sera automatiquement rejetée.

Nous suggérons de copier-coller votre texte une fois écrit.

Pour toute question contactez la conseillère : melissa.authier@ivado.ca

Edition 2023 :

1. Soralink

Maintenance prédictive avec AI

Soralink fournit une solution complète de maintenance prédictive utilisant l’IA pour les équipements critiques dans les secteurs manufacturiers.

La tâche principale est d’aider à former, déployer et tester les modèles d’IA que nous avons pour la détection d’anomalies pour les données de séries temporelles que nous collectons à partir de nos capteurs.

Les objectifs :

• augmenter la précision de la détection des anomalies ;
• être capable de différencier différents types de défaillance à partir de ces signaux.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60657

2. Jumine

Accélération d’un jumeau numérique industriel à l’aide de l’IA

L’objectif de Jumine est d’amener les mines à leur optimum pour une industrie minière plus durable grâce à des solutions numériques.

Jumine possède un simulateur numérique de broyeur semi-autogène. Celui-ci est basé sur des principes physiques. Ses intrants sont les variables de procédé des usines minéralurgiques et ses extrants sont le comportement à l’intérieur du broyeur, une information cruciale, mais impossible à mesurer directement. Opérer ce simulateur en temps réel, en parallèle à l’opération normale, permet aux usines minéralurgiques une meilleure productivité.

Les objectifs :

• effectuer une revue de littérature et décrire l’état de l’art des algorithmes d’arbre de décisions.
• améliorer l’algorithme d’arbres de décisions déjà implémenté dans notre logiciel suivant les nouveaux acquis obtenus lors de la revue de littérature.
• améliorer la vitesse de l’algorithme en le rendant GPU-enabled.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60663

3. Quote n Go

Révolutionner l’entretien immobilier grâce à l’IA pour détecter et mesurer les surfaces d’intérêt sur images satellite

Quote n Go permet aux propriétaires de maison d’obtenir des soumissions de services d’entretien extérieur de maison automatiquement en quelques secondes seulement. Il suffit d’entrer son adresse, de choisir le service désiré et voilà! Les propriétaires de maison peuvent, à partir d’une plateforme web, facilement commander leurs services d’entretien extérieurs puis, les travaux seront exécutés par un contracteur vérifié de leur région. C’est grâce à ses algorithmes d’intelligence artificielle que Quote-n-Go est capable, à partir d’une image satellite de la maison d’un client, de mesurer les surfaces extérieures à entretenir afin d’offrir une soumission en temps réel, sauvant ainsi un temps précieux à la fois au propriétaire qu’au contracteur devant effectuer les travaux d’entretien.

L’objectif principal de ce stage est d’améliorer le cœur de la technologie de Quote-n-Go afin de mieux mesurer les surfaces présentement détectées sur une image satellite et d’en mesurer une plus grande variété. Pour ce faire, vous serez amené à explorer différents types de modèles semi-supervisés et non-supervisés pour tirer avantage de la quantité d’images satellite disponibles et des méthodes « state-of-the-art » de la vision par ordinateur. Tout au long du stage, vous aurez la chance de travailler avec des outils modernes tels que PyTorch, OpenCV, AWS SageMaker et Jupyter Notebook. Votre mission consistera essentiellement à un effort de Recherche et Développement qui vous permettra de grandement approfondir vos connaissances techniques en IA tout en contribuant à l’avancement technologique d’une « startup » souhaitant révolutionner l’industrie de l’entretien immobilier.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM

4. Lerna AI

Construction d’un système de recommandation fédéré préservant la confidentialité pour les appareils mobiles. 

Lerna AI aide les développeurs d’applications à mieux comprendre leurs utilisateurs et à optimiser leurs campagnes. Traditionnellement, les applications dépendent fortement des trackers et des données de tiers. En raison des lois sur la confidentialité et des bloqueurs, ce n’est plus possible. La bibliothèque Android de Lerna AI permet aux éditeurs d’applications de recueillir des informations et des prévisions comportementales en temps réel, sur la base de données enrichies provenant de tiers qui ne quittent jamais l’appareil, sans avoir à recourir à des données coûteuses provenant de tiers. Ceci est possible grâce à l’utilisation d’un apprentissage fédéré de pointe préservant la confidentialité. Cette capacité prédictive permet aux éditeurs d’applications d’augmenter leurs revenus, de prolonger le temps d’utilisation de l’application et de réduire le taux de désabonnement.

Les objectifs :

• Explorer les travaux de la littérature sur le filtrage collaboratif et la régression logistique fédérés/différemment privés pour les systèmes de recommandation.
• Implémenter les deux méthodes susmentionnées en Kotlin.
• Tester la précision de la prédiction des deux méthodes sur des ensembles de données publiques et intégrer la meilleure méthode dans notre système.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60658

5. Top Gun Formation

Logiciel de conformité pour les services financiers avec les concessionnaires automobiles

Top Gun Formation est une jeune entreprise qui oeuvre dans les services financiers dédiés aux concessionnaires et manufacturiers automobiles (Chrysler, GM, Kia, Hyundai), et collaborant avec plusieurs fournisseurs de services financiers dédiés au secteur de l’automobile (iA, SSQ, LGM). Nous désirons mettre à contribution notre expertise en services financiers dédiés aux concessionnaires afin d’aider nos clients à simplifier leurs opérations en ce qui touche la conformité et le respect des lois et normes en vigueur (AMF, OPC, conformité des normes bancaires) tout en respectant l’éthique des données.

Avec votre aide, l’équipe Top Gun réussira à redonner à l’industrie des services financiers aux concessionnaires la place qu’elle mérite : une expérience client agréable, sans pression, transparente et conforme aux lois et normes en vigueur. L’étudiant sera amené à améliorer le cœur de la technologie de Top Gun Formation afin de mieux percevoir l’intelligence d’affaires pour ses différents clients concessionnaires automobiles.

Les objectifs :

– Contribuer à l’amélioration des processus touchant la cueillette et la qualité des données;

– Mettre en œuvre des mesures de suivis des indicateurs de performance (KPI);

– Créer et améliorer des outils de visualisation modernes, pratiques et efficaces (Power BI : tableaux de bord, rapports);

– Valoriser les données disponibles dans le CRM (SalesForce) dans le but de segmenter la clientèle; -Évaluer les tendances et formuler des modèles de prévision dans un contexte d’affaires et socio-économique à cibler (saisonnalité, type de financement, salaire moyen par région).

– Évaluer les opportunités d’utilisation de l’intelligence artificielle dans la 3e phase d’implantation de notre logiciel de gestion de conformité.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60659

6. Olic ai

Réduction du gaspillage alimentaire par intelligence artificielle

Olic ai offre aux fournisseurs de service alimentaire (restaurants, épiceries, boulangeries) une solution de prédiction de la demande permettant d’optimiser la production et l’approvisionnement de produits périssables. Chaque année, les fournisseurs de service alimentaire produisent l’équivalent de $6.2 milliards de déchets alimentaires au Canada. La mission d’OLICAI est de réduire le gaspillage alimentaire et son impact écologique sur la planète. La solution OLICAI de prédiction de la demande permet aux fournisseurs de service alimentaire d’optimiser leur production et leur approvisionnement de produits périssables en mettant à leur disposition un rapport journalier de la demande attendue. OLICAI utilise l’intelligence artificielle pour prédire la quantité d’aliments qui seront vendus chaque jour, permettant aux clients de réduire à la fois le gaspillage alimentaire et les coûts associés ainsi que d’augmenter leurs profits en limitant les ruptures de stock.

Objectifs :

• familiarisation avec les modèles de prévisions à partir de séries chronologiques (time series forecasting) ainsi que les pipelines d’entraînement et évaluation existants.
• exploration et prototypage de nouvelles méthodes de prédiction par méthodes hiérarchiques (hierarchical forecasting) et intermittentes (intermittent time series forecasting) Volet Ingénierie de données et science de données appliquées
• identifier de nouvelles sources de données exploitables et pertinentes
• analyse exploratoire de leur pertinence pour la prédiction de la demande
• développer une preuve de concept d’un pipeline d’exploitation des données acquises dans un modèle d’apprentissage machine.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60660

7. Sport AI

Vision par ordinateur et langage naturel appliqué à l’analyse de la performance au soccer

Chez Sport AI, nous utilisons l’intelligence artificielle afin d’analyser la performance des équipes de soccer en temps réel afin d’aider les entraîneurs dans leurs prises de décisions en plus d’aider les joueurs(ses) à s’améliorer.

L’étudiant aura l’opportunité de travailler sur un des deux besoins suivants: développer un modèle de vision par ordinateur (apprentissage supervisé, cadriciel OpenCV ou TensorFlow) capable de détecter les joueurs et le ballon sur les vidéos des matchs de soccer en temps réel en plus de développer un modèle de reconnaissance de langage naturel (NLP, cadriciel PyTorch) dans le but de labeliser des évènements de matchs à l’aide de commandes vocales. Le modèle de détection devra être en mesure de reconnaitre les joueurs sur le terrain et de les suivre tout au long de la vidéo. Le modèle NLP devra résulter en un modèle intégrable à notre plateforme d’analyse de la performance (opérateur) afin de communiquer avec notre base de données en temps réel.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière –   offre no.60651

8. Azimut Medical

Conception d’un algorithme LSTM de marche instable chez les personnes âgées

Azimut Medical est une entreprise montréalaise spécialisée dans le développement de vêtements gonflables de protection intelligents spécifiquement adaptés à la prévention des fractures de hanches chez les personnes âgées. La mission d’Azimut Médical est de préserver la dignité et de promouvoir l’indépendance des personnes âgées en éliminant la morbidité associée à de telles blessures. Chaque année, plus de 330 000 personnes âgées souffrent d’une fracture à la hanche en Amérique du Nord seulement. Au Canada spécifiquement, les chutes représentent la cause la plus importante de blessures chez les personnes âgées. Ces fractures coûtent plus de 20 milliards de dollars au système de soin de santé et causent plus de 70 000 morts annuellement en Amérique du Nord. La moitié des personnes atteintes perdront l’habilité de marcher dans l’année qui suit de façon permanente, résultant par un impact majeur sur leur qualité de vie. La ceinture Air-Sequr est un vêtement gonflable novateur qui permet d’absorber l’impact d’une chute au niveau des hanches.

L’objectif général de ce stage est la conception d’un algorithme d’apprentissage profond de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) pour détecter une marche instable chez une personne âgée.

Objectifs :

• transformation des données afin d’extraire les métadonnées de marche les plus étudiées dans la littérature (moyenne quadratique des signaux, déviation standard des signaux, temps lors de la phase d’appui de la marche, temps lors de la phase d’oscillation de la marche, vitesse de la marche, etc.)
• Étudier la pertinence des métadonnées par analyse des composants principaux (PCA).
• Alimentation de l’algorithme LSTM.
• Évaluation de la sensibilité, sensibilité et F1 avec les données tests.

À la fin de ce stage, le stagiaire aura conçu un algorithme LSTM pour détecter une marche instable; algorithme novateur dans le domaine de la recherche.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM

9. Code F

Application NLP d’autocoaching financier

Code F Santé financière pour tous ! est une entreprise d’économie sociale qui se donne pour objectifs d’éduquer, accompagner et outiller financièrement les citoyens grâce à des services de coaching financier, des ateliers d’éducation financière ainsi que différents guides afin d’aider ces derniers à gérer leur argent. Le stage consistera à utiliser les techniques issues du NLP et/ou NLU et de la psychologie de la motivation pour tenir une conversation et offrir un accompagnement, tout étant capable de discerner l’état d’esprit de l’utilisateur et en utilisant un ton/personnalité qui correspond au profil et aux besoins de l’utilisateur. Ceci tout en étant capable d’encourager/motiver, offrir du support aux utilisateurs dans la réalisation de leurs efforts et l’adoption de saines habitudes de gestion de leur argent.

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche

10. Applicare AI

Développement des modèles prédictifs en utilisant les paramètres physiologiques et comportementales pour le triage des patients pour toutes situations de catastrophes (VIMY Multi-system)

Applicare AI est une startup en technologies médicales créée en 2022, qui développe des modèles de prédiction des risques de complications chez les personnes à haut-risque en utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle appliqués à des données collectées en continu via des dispositifs médicaux de surveillance continue.

Ce stage s’inscrit dans le cadre du programme de recherche, VIMY, un multi système de soins intensifs déployable sur le terrain capable de gérer de nombreux blessés. Il repose sur une capacité d’intelligence artificielle composée principalement de capteurs, de systèmes d’acquisition de données, de systèmes interactifs automatisés et d’algorithmes qui aident au processus décisionnel. Puisqu’il est conçu pour toute situation de catastrophe, y compris un évènement Chimique, Biologique, Radiologique, Nucléaire et Explosif (CBRNE), VIMY réduira considérablement le fardeau imposé au clinicien et permettra une réponse médicale plus robuste.

Objectifs :

• alimenter le système de carte de blessés électroniques par des données de signes vitaux provenant de bases de données publiques en temps réel – précision à la seconde (extraction, stockage et traitement des données de signes vitaux comme la fréquence respiratoire, pressions systolique et diastolique, fréquence cardiaque, SpO2, Température, état neurologique, etc…), et améliorer le tableau de bord existant.
• développer et valider des modèles prédictifs pour le triage des patients (STAT, Urgent, Non-urgent, Stable) en se basant sur le système de notation NEWS-2

Ce stage est disponible pour les étudiants de :

• Polytechnique : pour plus d’informations, voir La Ruche
• UdeM : pour plus d’informations, voir StudiUM
• HEC : pour plus d’informations, voir Portail Ma Carrière – offre no. 60665

Pour l’évaluation des candidatures des projets de stage de recherche appliquée soumis par les startups, un comité composé des trois représentant.e.s académiques des stages à la M.Sc. de Campus Montréal (Université de Montréal, Polytechnique Montréal, HEC Montréal), d’un.e représentant.e de l’écosystème des organismes de soutien à l’entrepreneuriat et de la conseillère à l’entrepreneuriat d’IVADO sera créé. Le respect des critères d’admissibilité, la qualité du projet de stage proposé et l’impact du projet dans l’entreprise seront les principaux critères évalués.

Par rapport aux candidat.e.s, si plus d’un.e candidat.e s’intéresse à un projet, une entrevue avec l’entreprise sera organisée et le choix final lui appartiendra.

Toute propriété intellectuelle appartient à la startup. Une entente de confidentialité (NDA) peut être signée entre le/la candidat.e et l’entreprise.

• Pour les candidat.e.s
  • Faire preuve d’intégrité et de respect dans tous vos échanges avec la startup;
  • Mentionner IVADO dans les communications publiques au sujet du stage (exemple : publications sur les réseaux sociaux) et participer, lorsque possible, aux activités étudiantes d’IVADO.
• Pour l’entreprise en démarrage
  • Fournir un environnement de travail qui convienne à l’achèvement du projet;
  • Faire preuve d’intégrité et de respect dans tous vos échanges avec le.la étudiant.e;
  • Mentionner IVADO dans les communications publiques reliées aux travaux du ou de la stagiaire.
• Notre engagement pour l’équité, la diversité et l’inclusion
  • Afin que l’avancement des connaissances et des opportunités en intelligence artificielle et science des données bénéficie équitablement à tous les membres de la société, nous promouvons des principes d’équité, de diversité et d’inclusion à travers l’ensemble de nos programmes et nous engageons à vous offrir un processus de recrutement et un milieu de recherche inclusifs, non discriminatoires, ouverts et transparents.