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Formes rectangulaires

Notre travail

Nos projets couvrent un large éventail d'activités qui impliquent toutes les disciplines de la valorisation des données numériques : de l'acquisition, la transformation à la visualisation en passant par leur exploitation dans des modèles d'intelligence artificielle.

Vous trouverez ci-dessous, l'illustration des diverses disciplines et outils reliés aux données que nous avons déployés dans le contexte des projets pour lesquels nos clients nous ont fait confiance.

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Technologies et méthodologie Python R AWS CDK TypeScript Web Scraping REST API Azure Cognitive Services

Université Laval

Agora+ : données politiques

Soutenir la recherche en science politique

Ce projet a nécessité plusieurs étapes :

1. Acquisition de données:

  • Tweets des députés et partis politiques

  • Débats parlementaires ​

  • Communiqués de presse des partis politiques​

2. Préparation​ des données pour ingestion dans un modèle d'analyse

​3. Analyse textuelle automatisée (classification par sujet, par parti et analyse du ton : optimiste, pessimiste)

4. Graph social de la classe politique pour analyser les connexions entre les acteurs selon leur affiliation politique.

Ce projet a entre autres permis de soutenir www.projetquorum.com

Université Laval

Radar+ : données médiatiques

Soutien à la recherche en sciences sociales

Ce projet consiste à faire la collecte en continu, toutes les 10 minutes, de pages web de 13 sites médiatiques canadiens pour extraire les nouvelles à la Une.

Ce pipeline de données nous a permis de calculer la durée de présence de nouvelles à la Une et d'en faire une analyse textuelle automatique, pour que notre client puisse étudier la saillance médiatique au pays : c'est à dire l'étude des sujets occupent le plus l'espace médiatique. 

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Technologies et méthodologie Python R AWS CDK TypeScript Web Scraping REST API Azure Cognitive Services

Nuage de données

Technologies et méthodologie R Python AWS CDK TypeScript Web Scraping REST API Azure Cognitive Services

Université Laval

Projet "La chaîne": intégration de données

Mise en place d'une plateforme de données sous Amazon Web Services (AWS) afin d'effectuer la collecte en continu de données publiques sur le web à des fins de recherche scientifique.

Les données collectées sont publiées en temps réel sur un écran indicateur permettant de connaître en tout temps la volumétrie, la nature et la qualité des données.

Les chercheurs importent les données très simplement dans un logiciel de programmation statistique, pour effectuer leurs analyses et conduire leurs projets de recherche.

Ce projet est piloté en partenariat avec unicorne.cloud.

Société des Traversiers du Québec

Tableaux de bord sur le statut des navires

Développement de tableaux de bord pour avoir une vue d'ensemble de la flotte de navires de la société, afin de connaitre via des indicateurs visuels:

  • l'état des navires

  • les entretiens planifiés

  • le respect du niveau de service des traverses

  • le respect des période d'entretiens

Cela permet à notre client de prendre des décisions pour mieux gérer sa flotte de navires dans le but d'assurer le meilleurs niveau de service de traverse.

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Technologies et méthodologie Sharepoint Excel Power BI

Sécurité de l'information

Surveillance des risques

À travers la collecte de données dans les systèmes de sécurité de notre client, nous avons :

  • Créé des indicateurs de performance des processus de sensibilisation des employés à la sécurité de l'information

  • Produit un tableau de bord de reddition de compte de sécurité

  • Fourni des indicateurs permettant de mesurer les risques sur un ensemble d'aspects reliés à la sécurité de l'information (facteur humain, vulnérabilités, gestion des tiers etc.)

Nous avons ainsi permis à notre client de se préparer à démontrer sa conformité à la loi 25.​

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Technologies et méthodologie REST API PowerBI SnowFlake RDV

Lab Expérience

Technologies et méthodologie R SQL / SQL Server Analytique prédictive (nnet / decision tree)

Santé

Prévisibilité des escarres

Pour ce consortium d'hôpitaux nous avons mis en place un prototype permettant d'évaluer la probabilité qu'un patient développe des escarres basé sur

  • Son diagnostic

  • Ses caractéristiques personnelles (âge, sexe, poids, taille etc.)

  • Ses antécédents médicaux

  • Sa mobilité

  • La durée de son hospitalisation

Notre solution permet au personne​l médical d'assurer le confort des patients en réduisant la probabilité d'une dégradation de leur état avec des traitements préventifs.

Vous

Votre projet

Faites appel à notre expertise.  Nous vous aiderons à:

  • Optimiser vos processus

  • Réduire vos coûts de production

  • Appuyer vos recherches scientifiques

  • Piloter vos activités avec des tableaux de bord

  • Résoudre des problèmes grâce à la valorisation de vos données et l'intelligence artificielle

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