Notre équipe

Des leaders de renommée mondiale dans leur domaine

Notre équipe unique de chercheurs, d'experts en science des données et de stratèges vous aidera à concrétiser le potentiel de transformation de l'IA pour votre entreprise.

Direction

Direction

Hélène Desmarais
Fondatrice et présidente exécutive

Hélène Desmarais possède 25 ans d'expertise dans les domaines de la technologie et du milieu universitaire. Pendant des décennies, elle a dirigé d'importantes institutions canadiennes, ainsi que plusieurs entreprises publiques et privées, en tant que présidente et chef de la direction. Elle a supervisé la croissance rapide et l'émergence d'IVADO Labs en tant que leader de classe mondiale dans l'utilisation de l'IA pour stimuler l'innovation et l'amélioration des performances des entreprises. Elle est profondément attachée au principe de l'apprentissage continu et à l'importance d'une culture d'excellence dans la mise en place d'équipes performantes. Hélène est passionnée par l'accompagnement des startups. Elle est présidente de Next AI et CDL AI à Montréal, principaux programmes canadiens qui aident à créer des entreprises en démarrage qui défient les grandes industries. Elle est administratrice de XPrice, Christian Dior SE et Garda World. Hélène a reçu des doctorats honorifiques des universités Lumière Lyon II, Polytechnique de Montréal, Saint Francis Xavier et McMaster. Elle a reçu la Médaille d'honneur de la Faculté de médecine et l'Ordre du mérite de l'Université de Montréal.

Serge Massicotte

Serge Massicotte
Chef de la direction

Possédant plus de 20 ans d'expérience dans le développement de solutions technologiques pour les chaînes d'approvisionnement des entreprises pour des clients du Fortune 100, Serge a démontré sa capacité à bâtir et à diriger des organisations mondiales dans le domaine des technologies. Il a occupé précédemment le poste de directeur des technologies chez JDA. Il a également siégé pendant plusieurs années au comité consultatif de Google Cloud et a coécrit l'ouvrage Supply Chain for Dummies.

Éric Brat

Éric Brat
Chef de la stratégie

Éric possède plus de 25 ans d'expertise dans l'industrie et cela au sein de cabinets de services conseils principalement en Europe. Il était auparavant associé principal et directeur général du Boston Consulting Group (BCG) où il a passé 14 ans. Il a également fondé et bâti leur cabinet de Montréal. Éric a mené des programmes d'efficacité opérationnelle et de transformation majeure ainsi que des projets de fusions-acquisitions et d'intégration. Il a travaillé sur les questions liées à l'orientation stratégique globale, la gestion de la transition, au renforcement de l’efficacité et à la création de valeur. Il a également dirigé plusieurs initiatives dans le domaine du « big data » au sein de la pratique de l'assurance pour le BCG. Avant BCG, il était associé chez Accenture et vice-président chez Oliver Wyman - Mercer Management Consulting.

Simon McDougall

Simon McDougall
Vice-président, Ingénierie et solutions technologiques

Il était auparavant chez McKinsey en tant que vice-président numérique et responsable régional de l'Europe de l'Est, du Moyen-Orient et de l'Afrique chez McKinsey & Company. À IVADO Labs, Simon dirige l’équipe d’ingénieurs chargés de mettre au point les solutions d’IA développées pour les clients. Simon est un gestionnaire d’expérience dans le domaine de la technologie, expérimenté dans la livraison de logiciels, et ayant servi de nombreuses entreprises du Fortune 500 ces 15 dernières années (dont 11 ans chez McKinsey). Au cours de sa carrière, Simon a effectué des mandats complexes à travers le monde et dans des secteurs variés tels que les services financiers, les télécommunications,la santé, les hautes technologies et le manufacturier innovant.

Marie-Claude Coté

Marie-Claude Coté
Directrice des scientifiques de données

Marie-Claude est spécialiste en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle, particulièrement passionnée des applications en chaîne d’approvisionnement et commerce au détail. Avant de joindre IVADO Labs, elle a fondé et développé le groupe AI core d’Element AI, principal groupe responsable de bâtir la technologie IA pour les produits de l’entreprise, et géré l’équipe de science des données de JDA Labs. Elle est co-inventeur d’une dizaine de brevets et a complété un doctorat en mathématiques appliquées à l’École Polytechnique de Montréal.

Marc Hawley

Marc Hawley
Vice-président, Data Intelligence Transformation

Marc a plus de 20 ans d'expérience dans l'optimisation et la création de valeur, à partir de l'utilisation des données, de technologies de pointe et d'algorithmes, en appliquant des solutions de gestion des donnés et en développant des logiciels pour les grandes entreprises du Fortune 500. Marc aide les entreprises à se transformer en déployant des solutions numériques et analytiques et en veillant à ce que ces solutions passent du stade pilote à l'adoption à grande échelle. Auparavant, Marc a été directeur de l'intelligence des données pour Air Canada, directeur principal de la science des données chez Quantic Mind et directeur général de la gestion de la responsabilité pour Aimia.

Benoit Julien

Benoit Julien
Directeur du programme INVEST-AI

Benoit a plus de 25 ans d’expérience dans le secteur des technologies de l’information, notamment en qualité d’entrepreneur et de dirigeant de sociétés en IA. Avant de diriger le fonds INVEST-AI, il a acquis une expertise en développement et en financement des entreprises technologiques entre autres comme conseiller au Programme d’Aide à la Recherche Industrielle (PARI) du Conseil National de Recherche du Canada (CNRC). Benoit détient un doctorat de l’Université Carnegie Mellon dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à l’ingénierie

Lalit Canaran

Lalit Canaran
Architecte en chef

Lalit est un cadre chevronné en chaînes d'approvisionnement qui a travaillé à de nombreux déploiements complexes et vitaux pour des entreprises du Fortune 500. Il possède plus de 25 années d'expérience dans la mise en place de systèmes d'entreprise d'envergure, expérience acquise pendant qu'il occupait un poste de cadre chez SAP. Il est spécialisé dans les domaines du commerce de détail, des biens de consommation courante, de la logistique et du transport, et de l'industrie manufacturière.

Conseillers scientifiques

Nous avons la chance de compter au sein de notre équipe des scientifiques de renommée internationale en optimisation et IA, de même que certains des leaders les plus influents de l'industrie.

Conseillers scientifiques
Andrea Lodi

Andrea Lodi
Fondateur et directeur scientifique

Andrea est titulaire de la chaire d’excellence en recherche du Canada sur la “science des données pour la prise de décision en temps réel” à Polytechnique Montréal, et professeur Andrew H. et Ann R. Tisch au Jacobs Technion-Cornell Institute de Cornell Tech et du Technion. Il est co-chercheur principal de «Données au service des Canadiens : apprentissage profond et optimisation aux fins de la révolution du savoir». Le projet a récemment été financé par le gouvernement fédéral canadien dans le cadre du programme Apogée, et par IVADO, l'Institut de valorisation des données, où Andrea est codirecteur scientifique à Montréal. Les principaux intérêts de recherche d'Andrea sont la programmation linéaire et non linéaire en nombres entiers et la science des données. Il est rédacteur en chef de plusieurs revues prestigieuses dans le domaine et son travail a été largement reconnu, notamment avec les prix IBM et Google Faculty. Il a été coordinateur de réseaux et chercheur principal de deux grands projets/réseaux européens et, depuis 2006, consultant de l’équipe de recherche et développement d’IBM CPLEX.” Andrea est l'auteur de plus de 100 publications parues dans des revues de premier plan dans les domaines de l'optimisation mathématique et de la science des données.

Jean-François Cordeau

Jean-François Cordeau
Directeur scientifique

Jean-François est professeur en gestion des opérations à HEC Montréal, où il est aussi titulaire de la Chaire en logistique et en transport depuis 2006. De 2008 à 2013, il a été directeur adjoint du Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT). Il est l'auteur ou le coauteur de plus de 130 articles scientifiques portant sur l'optimisation combinatoire et la programmation mathématique, principalement dans les domaines de la planification d'itinéraires de véhicules et de la conception de réseaux logistiques.

Louis-Martin Rousseau

Louis-Martin Rousseau
Directeur scientifique

Louis-Martin a été l'un des premiers chercheurs à mener des travaux sur l'hybridation des méthodes de recherche opérationnelle classiques et des méthodes de programmation par contraintes issues de l'intelligence artificielle. Il est professeur au Département de mathématiques et de génie civil à Polytechnique Montréal. Il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique et logistique des soins de santé à Polytechnique Montréal et se consacre aux problèmes complexes et intégrés de routage et d'horaires, en développant des techniques à la frontière de la recherche opérationnelle classique et de l'intelligence artificielle.

Emma Frejinger
Conseillère scientifique

À titre d'experte de la prévision de la demande, Emma développe des modèles et des algorithmes qui combinent des méthodes d'apprentissage automatique et d'optimisation afin de résoudre des problèmes de prise de décision à grande échelle. Elle est professeure agrégée au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal. Elle est titulaire de deux chaires de recherche : la Chaire de recherche du Canada en prévision de la demande et optimisation des systèmes de transport et la Chaire CN en intermodalité des transports. Ses travaux scientifiques et appliqués lui ont mérité plusieurs prix internationaux.

Maxime Cohen
Conseiller scientifique

L'expertise principale de Maxime porte sur l'intersection de la science des données et la gestion des opérations. Il a appliqué son savoir à de nombreux domaines : commerce de détail, covoiturage, compagnies aériennes, durabilité, infonuagique, publicité en ligne et prêt entre pairs. Il a collaboré avec de nombreuses entreprises, dont Google, Waze, Oracle Retail, IBM Research, Via, Spotify, Groupe Aldo, Cargo et Bureau en gros, de même qu'avec plusieurs startups. Dans chaque projet, il travaille en étroite collaboration avec l'entreprise afin de développer des solutions fondées sur l'optimisation, l'apprentissage automatique, l'économétrie et les expériences sur le terrain. Maxime est professeur agrégé de gestion du commerce de détail et de gestion des opérations à l'École Bensadoun de commerce au détail de l'Université McGill. Avant d'enseigner à McGill, il a travaillé à l'école de commerce NYU Stern et chez Google AI. Il est titulaire d'un doctorat en recherche opérationnelle du MIT et d'une maîtrise du Technion.

Yossiri Adulyasak
Conseiller scientifique

Postdoctorat MIT, Yossiri est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique de la chaîne d'approvisionnement et professeur adjoint à HEC Montréal. Il dirige des initiatives de recherches et de travaux industriels qui intègrent les analyses prédictives et prescriptives dans diverses applications de la chaîne d'approvisionnement dans les secteurs manufacturiers, du commerce de détail, omnicanal, du transport et de la gestion du risque. Ses recherches ont été publiées dans des revues scientifiques prestigieuses en recherche opérationnelle, apprentissage automatique et intelligence artificielle. Il est également le co-inventeur de quatre demandes de brevet en commerce de détail et analytique de la chaîne d'approvisionnement portant sur la prédiction de la demande et l'optimisation des stocks. De plus, il a reçu plusieurs prix prestigieux d'universités et organisations industrielles.

Guillaume Rabusseau
Conseiller scientifique

Les travaux de Guillaume portent sur les méthodes de tenseurs pour l'apprentissage automatique et la conception d'algorithmes d'apprentissage pour les données structurées en utilisant l'algèbre linéaire et multilinéaire (par exemple, les méthodes spectrales). Professeur adjoint à Mila et au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal, il s'intéresse principalement à l'intersection de la science informatique théorique et de l'apprentissage automatique.

Guy Desaulniers
Conseiller scientifique

Depuis 2000, Guy est professeur au Département de mathématiques et de génie industriel (MAGI) de Polytechnique. Il est mondialement reconnu comme l'un des meilleurs spécialistes en génération de colonnes. Ses principaux intérêts de recherche sont l'optimisation de grande taille , la programmation en nombres entiers, l’optimisation combinatoire et les problèmes du plus court chemin avec contraintes, appliqués au routage de véhicules et à l’affectation des équipages pour le transport routier, aérien, ferroviaire ou maritime, ainsi qu’à la planification d'horaires de personnel. Il a été impliqué dans plusieurs projets de recherche industrielle avec des compagnies développant des logiciels pour les entreprises aériennes (AD OPT), les sociétés de transport public et postales (Giro), et de fabrication d'horaires de personnel (Kronos), et avec Rio Tinto et Via Rail, entre autres. Antérieurement, il était directeur du centre de recherche GERAD qui regroupe 70 professeurs et 450 étudiants aux études supérieures actifs en recherche sur les mathématiques de la décision. Il est l auteur de plus de 125 articles scientifiques.

Jorge E.Mendoza
Conseiller scientifique

Jorge est professeur agrégé au Département de gestion des opérations et de la logistique du HEC Montréal, en plus d'être titulaire d'une chaire en analytique des transports propres de cette même institution. Avant de rejoindre HEC, Jorge était professeur agrégé au Département d'informatique de Polytech Tours (France). De 2015 à 2020, Jorge était à la tête du programme de recherche « Optimisation des Tournées de Véhicules Électriques », financé par le gouvernement français via l'Agence nationale de la recherche. Au cours de ses 10 années de carrière, Jorge et ses étudiants ont développé des algorithmes de pointe pour résoudre des problèmes de routage de véhicules, d'ordonnancement, de planification de la maintenance, de logistique d'entrepôt, d'opérations de coupe et d'emballage, de conception de réseaux de services et de conception de réseaux de transport public. Ses recherches ont été publiées dans des revues académiques de renom telles que Transportation Science, Décision Support Systems, European Journal of Operational Research, Computers & Operations Research, Journal of Heuristics, Transportation Research Parts B and C, Journal of Scheduling, Optimization Letters, et dans plusieurs publications dédiées à des conférences internationales.

Pierre-Luc Bacon
Conseiller scientifique

PostDoc Stanford, titulaire d'une chaire Facebook CIFAR AI et spécialisé dans l'apprentissage par renforcement. SA thèse de doctorat a abordé l'apprentissage par renforcement hiérarchique avec des réseaux de neurones profonds. Ses intérêts de recherche sont généralement à l’intersection entre l’apprentissage par renforcement, l’optimisation et l’apprentissage par la représentation, et traitent généralement du défi posé par le concept de la malédiction de l’horizon dans les démarches d’apprentissage et de planification sur de longues périodes.

Siva Reddy
Conseiller scientifique

Siva Reddy est professeur adjoint à l'École d'informatique et de linguistique de l'Université McGill. Il est un Facebook CIFAR AI Chair et un membre influent du corps professoral du Mila. Avant McGill, il était chercheur postdoctoral au département d'informatique de l'Université Stanford. Il a obtenu son doctorat de l'Université d'Édimbourg en 2017, où il était Google PhD Fellow. Ses recherches portent sur le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, en particulier dans la construction de représentations riches de texte (et d'images) et la construction de modèles pour les systèmes de réponse aux questions et ceux de conversation. Il a reçu le prix Venture Beat AI Innovation 2020 en PNL.

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