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L'Équipe

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Loïc Parrenin

Loic Parrenin est un étudiant de Polytechnique Montréal au LID (Laboratoire d'intelligence des données). Il a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise en 2018 et 2019, respectivement, en génie industriel à Polytechnique Montréal, en complétant un programme intégré baccalauréat-maîtrise (BMI). Il est actuellement candidat au doctorat en génie industriel à Polytechnique Montréal.

 

Ses intérêts de recherche portent sur la valorisation des données dans un environnement industriel et plus particulièrement sur le développement d'outils analytiques pour comprendre, améliorer et optimiser les processus de fabrication. Son projet de doctorat porte sur la production de farine biologique. Il consiste à collecter et analyser les données présentes dans le processus de fabrication pour développer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles permettent de mieux comprendre le processus en détectant les variables qui l'influencent. Des outils d'aide à la décision et des modèles d'optimisation des procédés peuvent alors être créés.

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A Polytechnique Montréal, il s'implique dans l'enseignement en réalisant des travaux pratiques et des projets auprès des étudiants autour des systèmes d'information manufacturiers et des objets connectés.

 

Au LID, il est également impliqué dans différents projets qui se concentrent sur la relation entre le traitement des données vidéo et la robotique industrielle.

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Ambre Dupuis

Ambre Dupuis est une étudiante de Polytechnique Montréal au LID (Laboratoire d'Intelligence des Données). Elle a obtenu un baccalauréat en génie industriel de Polytechnique Montréal en 2020 et une maîtrise en valorisation des données en 2021. Elle est actuellement candidate au doctorat en génie industriel à Polytechnique Montréal.

 

Ses intérêts de recherche portent sur la valorisation des données dans un contexte industriel et plus particulièrement sur le développement d'outils analytiques pour l'agriculture durable et la production manufacturière de type "Lean". Plus précisément, son projet de doctorat consiste à développer des outils d'analyse de données séquentielles appliqués à différents domaines et problèmes concrets tels que la prévision de la rotation des cultures ou la prévision d'un séquençage plausible en production. Ces prévisions peuvent ensuite être utilisées dans des systèmes d'aide à la décision afin d'évaluer un nombre fini de scénarios réalistes.

 

À Polytechnique, elle contribue au soutien des étudiants en difficulté en étant membre de l'équipe de tutorat du Service aux étudiants de Polytechnique Montréal (SEP) et en menant de multiples projets multimédias pour l'accueil, l'orientation et le soutien des étudiants, notamment en période de pandémie. Elle est également impliquée dans de nombreux projets d'enseignement au sein du Département de mathématiques et de génie industriel.

 

D'autres projets dans lesquels elle est impliquée au LID portent sur la relation entre le traitement des données vidéo et la robotique industrielle.  

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Aimé Toumelin

Aimé Toumelin est un étudiant de Polytechnique Montréal au LID (Laboratoire en intelligence des données). Il a obtenu un baccalauréat en Génie Physique à Polytechnique Montréal en 2020 et suit actuellement une maîtrise en génie Industriel.

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Ses intérêts de recherches sont axés la valorisation de données dans un contexte industriel et particulièrement sur le développement de systèmes d’informations appliqués à l’agriculture 4.0.. Plus précisement son projet de maîtrise étudie le développement et l’implémentation d’outils d’aide à la décision collaboratif pour des réseaux de PME décentralisés.

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En Industrie, il contribue à l’élaboration de modèles de détection de fraude pour une plateforme de commerce en ligne canadienne. 

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Les autres projets dans lesquels il est impliqué au sein du LID sont concentrés sur le lien entre le traitement de données vidéos et la robotique industrielle. 

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