Grant: College and Community Innovation Program
Cégep de Sherbrooke
$400,000.00
Concrétisation de l'intelligence artificielle manufacturière - une architecture de systèmes optimisée en mode_x000d_ "Living Lab"
FY 2020-21
Summary
L'intégration des technologies de l'information dans toutes les sphères des entreprises manufacturières amène de nouvelles occasions d'affaires. Ce virage numérique, souvent appelé industrie 4.0, est déjà bien entamé à l'échelle mondiale et les PME sont nombreuses à s'y intéresser. Toutefois, la qualité des données et le manque d'interopérabilité entre les solutions commerciales représentent des obstacles majeurs à la concrétisation du virage vers l'intelligence artificielle manufacturière. Nos efforts viseront donc à mettre en place un processus de structuration des données qui nous permettra ensuite de trouver des moyens de pratiquer une saine gestion et de valoriser des données par des analyses prédictives ou par l'usage de l'intelligence artificielle.
Le projet proposé sera réalisé en mode Living Lab, une méthode de cocréation du savoir qui regroupe autour d'une problématique commune des fournisseurs de technologies, des chercheurs de différents domaines de spécialisation et des entreprises manufacturières, dans la perspective de tester en contexte réel des services, des outils ou des usages nouveaux pour une technologie. La connaissance du contexte industriel et des PME de Productique Québec et l'expérience en architecture et développement logiciel d'enseignants du Cégep en sont les deux principaux piliers. L'approche Living Lab maximise l'implication des intervenants internes et externes.
En plus du savoir développé, ce projet permettra la démonstration concrète aux PME manufacturières qu'une structure de données reposant sur une norme établie et une architecture de systèmes orientée services leur donnera deux avantages compétitifs majeurs. Le premier est la simplification de l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'intelligence d'affaires chez eux. Le deuxième est une exploitation des données plus efficace avec un plus grand nombre d'usage et ayant de plus grands bénéfices pour l'ensemble de l'entreprise.
À terme, nous espérons démontrer aux PME manufacturières qu'avec une structure de données reposant sur une norme établie et une architecture de systèmes orientée services, il sera plus simple d'intégrer l'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires chez eux, d'exploiter les données plus efficacement avec un plus grand nombre de possibilités et d'en tirer de plus grands bénéfices.
Program
College and Community Innovation ProgramCollege and Community Innovation Program (linked with high confidence)
Recipient
Location
Quebec, Canada
Recipient Type
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
As published
Application id
544323-2019
Name nom
Dion, Julie
Department département
Siège social
Organization id
20836
Institution établissement
Cégep de Sherbrooke
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2020
Competition year année de concours
2019
Award amount
400000
Program id
CCIP
Program name en
College and Community Innovation Program
Program name fr
Programme d'innovation dans les collèges et la communauté
Group en
Research partnerships programs
Group fr
Programmes de partenariat
Committee code
1564
Committee name en
Innovation Enhancement Grants
Committee name fr
Subventions de renforcement de l'innovation
Area of application code
802
Area of application group en
Information and communication services
Area of application group fr
Services d'information et de télécommunications
Area of application en
Information systems and technology
Area of application fr
Systèmes d'information et technologie de l'information
Research subject code
2710
Research subject group en
Information technology
Research subject group fr
Technologie de l'information
Research subject en
Information systems design
Research subject fr
Conception de systèmes d'information
Installment
inst:2 - 2
Partie
1
Nb partie
2
Application title
Concrétisation de l'intelligence artificielle manufacturière - une architecture de systèmes optimisée en mode_x000d_
"Living Lab"
Keyword
NSERC
Application summary
L'intégration des technologies de l'information dans toutes les sphères des entreprises manufacturières amène de nouvelles occasions d'affaires. Ce virage numérique, souvent appelé industrie 4.0, est déjà bien entamé à l'échelle mondiale et les PME sont nombreuses à s'y intéresser. Toutefois, la qualité des données et le manque d'interopérabilité entre les solutions commerciales représentent des obstacles majeurs à la concrétisation du virage vers l'intelligence artificielle manufacturière. Nos efforts viseront donc à mettre en place un processus de structuration des données qui nous permettra ensuite de trouver des moyens de pratiquer une saine gestion et de valoriser des données par des analyses prédictives ou par l'usage de l'intelligence artificielle.
Le projet proposé sera réalisé en mode Living Lab, une méthode de cocréation du savoir qui regroupe autour d'une problématique commune des fournisseurs de technologies, des chercheurs de différents domaines de spécialisation et des entreprises manufacturières, dans la perspective de tester en contexte réel des services, des outils ou des usages nouveaux pour une technologie. La connaissance du contexte industriel et des PME de Productique Québec et l'expérience en architecture et développement logiciel d'enseignants du Cégep en sont les deux principaux piliers. L'approche Living Lab maximise l'implication des intervenants internes et externes.
En plus du savoir développé, ce projet permettra la démonstration concrète aux PME manufacturières qu'une structure de données reposant sur une norme établie et une architecture de systèmes orientée services leur donnera deux avantages compétitifs majeurs. Le premier est la simplification de l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'intelligence d'affaires chez eux. Le deuxième est une exploitation des données plus efficace avec un plus grand nombre d'usage et ayant de plus grands bénéfices pour l'ensemble de l'entreprise.
À terme, nous espérons démontrer aux PME manufacturières qu'avec une structure de données reposant sur une norme établie et une architecture de systèmes orientée services, il sera plus simple d'intégrer l'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires chez eux, d'exploiter les données plus efficacement avec un plus grand nombre de possibilités et d'en tirer de plus grands bénéfices.