Détecteur d’anomalies intelligent - QC-160

Discipline(s) et niveau : Génie logiciel et informatique, Analyste de données, Valorisation de données, Modèles prédictifs (Maîtrise, Doctorat ou Post-Doc)
Nom de la compagnie : CIMEQ – Centre d’innovation en microélectronique du Québec
# Stagiaires / # blocs : 1 stagiaire pour 2-3 blocs (8-18 mois) avec possibilité d’embauche
Langue : Français
Lieu : Sainte-Thérèse, QC
Début du projet : Dès que possible
Préférences : Aucune

À propos de la compagnie :

Créé en 1983, le CIMEQ offre des services-conseils et réalise pour ses clients de la recherche appliquée en microélectronique, en informatique et en télécommunication. L’équipe d’experts du CIMEQ dispose d'équipements spécialisés pour réaliser ses projets de recherche clé en main.
Une entreprise ayant des défis technologiques (microélectronique, informatique, télécommunication, intelligence artificielle, mégadonnées, infonuagique, génie logiciel, système de contrôle embarqué) peut collaborer avec le CIMEQ pour réaliser de la recherche appliquée à la résolution de ses défis. La figure suivante présente le processus typique d’un projet réalisé en collaboration avec le CIMEQ. À la fin d’un projet, l’entreprise obtient, de la part des experts du CIMEQ, un prototype fonctionnel de la solution technologique développée, la propriété intellectuelle liée à cette solution innovante, un transfert technologique et une formation pour comprendre la technologie développée.
Le CIMEQ est un organisme à but non lucratif (OBNL) reconnu par le gouvernement du Québec comme un Centre collégial de transfert technologique (CCTT). De ce fait, le CIMEQ est membre du Réseau Trans-Tech regroupant 49 centres spécialisés et plus de 1400 experts répartis au Québec. Les services offerts par le CIMEQ peuvent donner droit à d’importants crédits d’impôt et des subventions gouvernementales pour réaliser des projets d’innovation technologique.

Description du ou des projet(s) : 

Depuis quelques années, plusieurs projets d’efficacité énergétique dans les supermarchés au Québec ont permis aux clients de réduire de 30 % leur consommation d’énergie. Ces économies donnent aux supermarchés un levier financier important. Les données générées par les appareils électroniques et leurs sous-systèmes sont récupérées pour en faire l’analyse et évaluer l’historique énergétique. Le but est de détecter des anomalies et proposer des diagnostics afin de réduire les coûts énergétiques des sous-systèmes énergivores des supermarchés sur toute la durée de vie des appareils. Les analyses permettent d’apporter des améliorations et d’éviter des coûts à court, à moyen et à long terme.  Actuellement, la majorité des analyses de données sont effectuées manuellement.

En collaboration avec l’équipe du CIMEQ, le mandat du stagiaire sera d’analyser les exigences de qualité et fonctionnelles pour développer un détecteur d’anomalies intelligent ; de concevoir l’architecture logicielle pour la gestion des anomalies et des diagnostics ; d’implémenter des modules de détection des anomalies, de proposition des diagnostics, et d’apprentissage machine ; d’implémenter des algorithmes d’analyse pour la détection d’anomalies et la proposition de diagnostics ; de réaliser les tests unitaires des analyses et d’assurer la qualité du logiciel. Pour cette version de l’outil, le stagiaire n’aura pas le mandat de développer l’interface graphique. La proposition de diagnostics sera limitée en fonction du budget du projet. Une interface en ligne de commandes sera développée pour opérer l’outil. 

Objectifs/sous-objectifs de recherche :

  • Développer des modèles prédictifs pour la détection automatique d’anomalies dans le fonctionnement des appareils des supermarchés
  • Développer un outil de détection d’anomalies et de proposition de diagnostics avec capacité d’apprentissage machine

Méthodologie :

  • Analyser les données et comprendre le domaine
  • Développer des algorithmes prédictifs
  • Développer les modules logiciels pour la détection d’anomalies et la proposition des diagnostics

Compétences recherchées :

      Compétences en analyse de données, forage de données, développement de modèles prédictifs

      Pour plus d’information ou pour postuler :

      1. Vérifiez votre admissibilité et apprenez-en plus sur les projets ouverts.
      2. ​Les étudiants intéressés doivent obtenir l’accord de leur superviseur et soumettre leur CV ainsi que le lien menant à la page web universitaire de leur superviseur via le formulaire web ou directement à Jérôme Cabana.
      Programme: