Innovations Realized

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13270 Completed Projects

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348
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PE
209
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NS

Projects by Category

10%
Computer science
9%
Engineering
1%
Engineering - biomedical
4%
Engineering - chemical / biological

Étude et développement d’approches permettant de comprendre les différents profils clients au sein d’une industrie touristique qui adopte une stratégie d’offre verticale

En 2018, le Canada a accueilli plus de 21 millions de touristes, un record jamais atteint auparavant, contribuant ainsi à près de 2% du PIB national. Il est essentiel pour les compagnies des industries du secteur tourisme de comprendre et connaître le comportement de leur clientèle. Toutefois, deux problèmes majeurs se posent pour la réalisation d’analyse de clientèles efficace dans le secteur tourisme aujourd’hui. Tout d’abord, les recherches antérieures se reposent sur des méthodes qui ne regroupent pas différentes activités touristiques (hôtellerie, transport, croisière). De plus, les analyses ne prennent pas en considération les différents canaux d’acquisition des données liées la clientèle du secteur touristique. Grâce à l’utilisation des données de Transat, ce projet offre une opportunité unique de recherche sur les différents outils marketing intégrés dans une industrie touristique adoptant une stratégie verticale.

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Faculty Supervisor:

Marc Fredette

Student:

Adrien Utzeri

Partner:

Transat Tours Canada Inc.

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Transportation and warehousing

University:

HEC Montréal

Program:

Accelerate

Intelligence artificielle appliquée pour l’analyse, l’optimisation et l’innovation

Ce projet vise à développer et approfondir les connaissances et techniques nécessaires à la mise en oeuvre des algorithmes d’intelligence artificielle sur des données issues du monde réel. En partenariat avec de multiples acteurs industriels de la grande région de Québec, la Faculté de Science et Génie de l’université Laval, au travers de ses étudiants à la maîtrise professionnelle en informatique – Intelligence artificielle, offre son expertise en recherche et développement pour encadrer la recherche et le développement nécessaire au déploiement d’algorithmes issus de l’intelligence artificielle aux nombreuses problématiques rencontrés par lesdits partenaires de ce projet. Par l’analyse automatique de flux vidéos, de texte, de données 3D, ou géoréférencées, et jusqu’à la la production de prédictions et de décisions pertinentes au domaine des partenaires, les étudiants participants à ce projet favoriseront l’innovation et la compétitivité de nos partenaires industriels.

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Faculty Supervisor:

Christian Gagné

Student:

Evan Rausch Larouche

Partner:

Axes Network

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Finance, insurance and business

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

Développement d’une plateforme laser pour la démonstration d’applications scientifiques et industrielles

Le projet consiste à développer une plateforme de démonstration laser fonctionnelle pour la réalisation d’expériences scientifiques et industrielles en lien avec le produit laser offert par l’entreprise Femtum. Le laser utilisé émet des impulsions ultrabrèves dans l’infrarouge moyen, une région spectrale d’intérêt où les molécules et les matériaux non-métalliques (tissus biologiques, polymères, etc.) absorbent fortement. Ces expériences mèneront au développement de nouvelles applications innovantes en science fondamentale et en traitement de matériaux organiques au laser.

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Faculty Supervisor:

Michel Piché

Student:

Simon Duval

Partner:

Femtum Inc

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Manufacturing

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

Le pain et la farine, de denrée essentielle à patrimoine immatériel. L’évolution de la meunerie à St-Roch-des-Aulnaies

La recherche vise à documenter la pratique du meunier en Nouvelle-France, en plus de son rôle social important dans la société canadienne. Le moulin de la seigneurie-des-Aulnaies servira de point d’encrage de la recherche, qui explorera l’évolution régionale de la meunerie tout au long du XIXe siècle.

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Faculty Supervisor:

Benoît Grenier

Student:

Félix-Antoine Têtu

Partner:

Seigneurie des Aulnaies

Discipline:

Business

Sector:

Information and cultural industries

University:

Université de Sherbrooke

Program:

Accelerate

Contrôle qualité et détection de défauts pour des systèmes d’ensachage industriel par l’utilisation du Deep Learning

L’opération d’emballage dans des sacs flexibles de produits en vrac est utilisée au quotidien par l’industrie agroalimentaire. Cependant, un défaut de fermeture d’un des sacs présents sur une palette entraine la perte de toute la palette pour garantir les normes d’hygiènes. Le but du projet est de proposer une solution qui permet de détecter les défauts dans différents types de sacs d’emballages. Au vu de la diversité des types de sacs (matériaux, couleurs, taille, etc.) présents dans l’industrie agroalimentaire et des différents types de fermetures qui existent (plié, collé, couture, etc.) ce projet s’appuiera sur les méthodes employées en intelligence artificielle. Ce projet permettra à l’entreprise de maitriser la technologie de l’intelligence artificielle et de rester leader dans son domaine en proposant de nouveaux services sur ses systèmes d’emballage.

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Faculty Supervisor:

Jean Brousseau

Student:

Mathieu Juncker

Partner:

Premier Tech Chronos

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Manufacturing

University:

Université du Québec à Rimouski

Program:

Accelerate

Guide virtuel pour la Maison du Frère-Moffet

Le travail de recherche de Jean-Michel Laliberté s’insère dans le projet de renouvellement de l’exposition permanente de la Maison du Frère-Moffet. Cette exposition prend la forme d’un jeu où le visiteur est accompagné par un guide virtuel qui représente un personnage. Le récit du guide se construit à travers un parcours de réalité mixte où le participant explore les objets réels de la pièce. À partir de l’objet tangible, il découvre un univers augmenté à travers un dispositif de type tablette, qui dévoile des contenus liés au récit du personnage. Le partenariat de recherche constitue une opportunité pour la Maison du Frère-Moffet d’innover et de faire progresser la muséologie en mettant en place une expérience d’avant-garde unique.

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Faculty Supervisor:

Jean-Ambroise Vesac

Student:

Jean-Michel Laliberté

Partner:

Maison du Frère-Moffet

Discipline:

Visual arts

Sector:

Information and cultural industries

University:

Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

Program:

Accelerate

Dimensions de l’adoption et stratégies de valorisation de la 5G auprès des entreprises et organisations du Québec

La 5G est une technologie sans fil qui offrira des performances accrues comparativement aux réseaux actuels, plus précisément en ce qui a trait à la connectivité, la latence et la largeur de bande. La 5G changera la donne pour les entreprises et générera des applications innovantes dans tous les secteurs. Le projet de recherche s’inscrit dans le cadre du projet ENCQOR, un partenariat transformateur entre le Canada, le Québec et l’Ontario axé sur la recherche et l’innovation dans le secteur des technologies de rupture 5G. Le projet de recherche permettra d’identifier les conditions qui permettent et facilitent l’adoption de la 5G par les entreprises et les organisations du Québec ainsi que d’analyser les stratégies de valorisation du banc d’essai 5G offert aux PME du Québec.

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Faculty Supervisor:

Guy Paré

Student:

Marianne Gélinas

Partner:

CEFRIO

Discipline:

Computer science

Sector:

Other services (except public administration)

University:

HEC Montréal

Program:

Accelerate

Le parcours alimentation de la navette autonome de la Petite Bourgogne

Le quartier de la Petite Bourgogne, à Montréal, connait des problèmes d’insécurité alimentaire. Les habitants n’ont pas accès à des denrées alimentaires saines, abordables et en quantité suffisante à proximité de leur logement. Le quartier est considéré comme un désert alimentaire dans lequel les épiceries sont absentes ou à grande distance des résidences. Un accès difficile à l’alimentation entraine des conséquences avérées sur la santé physique et psychique des résidents. Le projet pilote du Quartier de l’Innovation consiste à mettre en place une navette autonome dans le quartier pour connecter les habitants aux commerces alimentaires sains et abordables. La recherche consiste à définir le « parcours alimentaire » de cette navette, puis d’en mesurer la pertinence auprès des usagers. La recherche permettra de poser les bases de diffusion de ce système novateur dans les déserts alimentaires procurant de l’insécurité à ses résidents.

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Faculty Supervisor:

Ugo Lachapelle

Student:

Benjamin Docquiere

Partner:

Société du Quartier de l’innovation de Montréal

Discipline:

Hospitality and tourism

Sector:

Administrative and support, waste management and remediation services

University:

Université du Québec à Montréal

Program:

Accelerate

Conception d’un système d’imagerie grand champ de biomarqueurs sur tissus biologiques

Photon etc. conçoit et réalise des systèmes prototypes d’imagerie pour l’aide au diagnostic pathologique et intra-opératoire. Plus récemment, Photon etc. a entrepris de développer un système d’imagerie Raman grand champ (quelques cm²) pour la détection de nanotraceurs dans les tissus cancéreux. Bien que le concept du premier système d’imagerie soit déjà arrêté, Photon etc. aimerait explorer de nouvelles stratégies de détection de signaux Raman plus efficaces et mieux adaptés aux tissus cancéreux. Ce projet de maîtrise s’inscrit dans cet effort d’exploration de nouveaux systèmes d’imagerie Raman et permettra d’orienter le développement de la seconde génération de systèmes d’imagerie.

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Faculty Supervisor:

Caroline Boudoux

Student:

Émilie Hebrard

Partner:

Photon etc

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Manufacturing

University:

École Polytechnique de Montréal

Program:

Accelerate

Ordonnancement des opérations de mise à niveau d’une flotte de navires

Thales développe un logiciel pouvant ordonnancer les activités de remise en état d’une flotte des navires militaires. Ce logiciel possède donc un ordonnanceur capable de positionner sur une ligne du temps les différentes tâches à accomplir. L’ordonnancement produit doit tenir compte de la disponibilité des ressources (main-d’oeuvre, équipements, espaces de travail) tout en minimisant les heures supplémentaires nécessaires pour respecter les échéances. Un tel problème est très difficile à résoudre dans un temps raisonnable (quelques heures). La programmation par contraintes s’est déjà montrée efficace pour résoudre le problème de Thales. Cependant, lorsque le nombre de tâches devient grand, il devient impossible de résoudre le problème rapidement. L’objectif du projet est d’améliorer les techniques et algorithmes utilisés par la programmation par contraintes pour accélérer la résolution du problème. Pour ce faire, trois pistes d’amélioration ont été identifiées et chacune d’elles sera explorée et comparée à l’état de l’art pendant le stage.

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Faculty Supervisor:

Claude-Guy Quimper

Student:

Yanick Ouellet

Partner:

Thales solutions numériques Inc

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Manufacturing

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

Planification et développement d’algorithmes d’interprétation d’images spectrales

L’entreprise Logiag (pour logiciels agricoles), en partenariat avec le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) a mis au point une technologie LIBS (« Laser Induced Breakdown Spectroscopy ») pour la réalisation d’analyses agricoles (sol, feuille, fourrage). L’appareil, déjà certifié par la norme ISO 17025 (qui reconnaît la compétence des laboratoires d’essais et d’étalonnages), permet d’effectuer les analyses d’une façon efficace, précise et sans l’utilisation de produits chimiques. Cependant, les algorithmes de prédiction des résultats d’analyse doivent être optimisés pour que les coefficients de détermination (r2) entre les méthodes d’analyse conventionnelle (spectroscopie de masse à plasma à couplage inductif, en laboratoire) et les prédictions issues de la technologie LIBS soient d’au minimum 70% pour tous les éléments. 

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Faculty Supervisor:

Hanane Dagdougui

Student:

Pénélope Renaud-Blondeau

Partner:

Logiag Inc

Discipline:

Engineering - other

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

École Polytechnique de Montréal

Program:

Accelerate

Obtention et caractérisation de mélanges de polymères dans le cadre de la valorisation du polyéthylène recyclé

Dans un contexte où la protection de l’environnement et l’économie des ressources deviennent de plus en plus importantes, Soléno en partenariat avec l’ETS de Montréal développe une voie de recyclage innovante pour les déchet plastiques non recyclables par les méthodes conventionnelles. Ce projet est un travail préparatoire à l’industrialisation de cette méthode et permettra de définir les mélanges de polymères à utiliser ainsi que les caractéristiques des plastiques issus de cette voie. En plus de l’aspect écologique, les retombées économiques pour Soléno sont potentiellement importantes puisque cela va permettre à Soléno de s’approvisionner en partie en plastique souillé, beaucoup moins cher que le plastique propre

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Faculty Supervisor:

Nicole Demarquette

Student:

Maxime Sauzedde

Partner:

Soleno Inc

Discipline:

Engineering - mechanical

Sector:

Manufacturing

University:

École de technologie supérieure

Program:

Accelerate

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