Avec l’arrivée en 2015 du Pr Andrea Lodi à la barre de la Chaire d’excellence en recherche du Canada (CERC) sur la science des données pour la prise de décision en temps réel de Polytechnique Montréal, le Québec a consolidé sa position de chef de file dans l’un des domaines scientifiques les plus dynamiques et révolutionnaires : les données massives.
« Jamais auparavant l’humanité n’a eu autant d’information à sa disposition. Nous pouvons obtenir des données à peu près partout, collectées par des capteurs, dont les appareils mobiles, dans des secteurs aussi variés que le transport, la vente au détail, la logistique, les télécommunications et la santé. La question centrale qui nous intéresse est la suivante : comment pouvons-nous utiliser ces données pour prendre des décisions qui amélioreront la vie des gens? » explique le Pr Lodi.
Bien ancrée dans l’écosystème montréalais de l’intelligence artificielle, la chaire dirigée par le Pr Lodi entretient des collaborations soutenues avec l’Institut de valorisation des données IVADO, Scale.AI, IVADO Labs ÉlementAI, mais aussi avec le secteur industriel, les hôpitaux et des organismes humanitaires.
Combinant l’apprentissage machine à l’optimisation mathématique, l’équipe mène en parallèle des dizaines de projets d’aide à la décision dans divers domaines. De l’aide à la décision de greffe du rein au Centre hospitalier de l’Université de Montréal à la planification de trajectoires de drones lors de catastrophes humanitaires en passant par la détection de fraudes sur les marchés boursiers, la Chaire utilise les avancées en intelligence artificielle pour en faire bénéficier l’ensemble de la société. L’équipe travaille aussi à faire avancer la recherche fondamentale à l’intersection de l’apprentissage machine et de la recherche opérationnelle, repoussant les frontières de la connaissance dans ces deux domaines. Elle s’applique aussi à démocratiser ces avancées auprès de l’ensemble de l’industrie en soutenant des projets de logiciels libres, tels que la librairie Extensible Combinatorial Optimization Learning Environments (Ecole), en collaboration avec d’autres équipes de développeurs à travers le monde (www.ecole.ai/).
