Vous êtes professeure titulaire au département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal et conseillère scientifique chez IVADO Labs. Quel est votre rôle chez IVADO Labs ?
J’aide à trouver l’équilibre entre méthodologies existantes et innovations, en adéquation avec les données disponibles, pour cibler des applications à forte valeur ajoutée et assurer la faisabilité de la mise en production des solutions pour atteindre l’impact positif recherché.
Vous vous intéressez spécifiquement à la prévision de la demande. Comment l’IA peut-elle améliorer concrètement la prise de décision en entreprise ?
Les problèmes de prise de décision à grande échelle impliquent une certaine forme d’incertitude qui les rend très difficiles à résoudre. En exploitant des données historiques et des informations sur les processus décisionnels, l’IA permet d’optimiser des décisions basées sur une caractérisation de cette incertitude. Cette approche permet d’étendre l’horizon de planification, d’identifier des décisions résistantes aux changements et de réduire le risque de « mauvaises surprises ».
PHOTO MARTIN TREMBLAY, ARCHIVES LA PRESSE
Dans le cas du transport ferroviaire, l’intelligence artificielle a le potentiel de rendre la planification plus robuste, de sorte que les imprévus tels que les bris d’équipement ou les fluctuations de demande puissent être mieux anticipés, selon une experte.
Dans le secteur des transports, l’intégration de l’IA offre des avancées en gestion. Avez-vous des exemples ?
Prenons l’exemple du transport ferroviaire : l’IA a le potentiel de rendre la planification plus robuste, de sorte que les imprévus tels que les bris d’équipement ou les fluctuations de demande puissent être mieux anticipés, renforçant ainsi la résilience globale des opérations, et contribuant à la réduction des coûts et à l’amélioration de la qualité des interventions.
Vous avez travaillé sur un outil d’optimisation de la logistique en transport maritime. Quels étaient les enjeux et comment l’outil a-t-il contribué à leur résolution ?
L’enjeu majeur était de réduire les délais de traitement des cargaisons maritimes urgentes, pour répondre aux besoins durant la pandémie de COVID-19. L’outil a identifié et classé par ordre de priorité les cargaisons avant d’arriver au port, facilitant la synchronisation nécessaire entre les différents acteurs impliqués dans le transport.
Un des avantages de l’IA est d’aider à amener une vision holistique accessible à tous les décideurs. Qu’est-ce que cela signifie plus précisément ?
Poursuivons avec l’exemple du transport ferroviaire. À cause de l’étendue du réseau, les problèmes sont souvent divisés en plus petits « morceaux », par exemple par régions géographiques, chacune relevant d’un décideur attitré. L’utilisation de l’IA permettrait de mettre à disposition un socle d’information commun menant à une coordination plus efficace entre les décideurs. Les décisions prises à un endroit tiendraient ainsi compte de leur impact sur l’ensemble du réseau, permettant une gestion plus efficace des opérations.
Peut-on imaginer que l’IA pourrait aider les enjeux du transport routier ?
Tout à fait ! L’IA a le potentiel d’améliorer la fluidité du transport routier, par exemple en affinant la prévision des temps de trajet, ou encore en optimisant la gestion du trafic, comme la synchronisation des feux de circulation.