Ai Outcome : L’exploitation prédictive pour stimuler et soutenir la valeur des actifs immobiliers et des infrastructures
Une pression grandissante sur les gestionnaires d’infrastructures
Une tendance forte de l’industrie de gestion des partenariats public-privé (PPP) et d’installations sous contraintes de gestion (KPI) c’est qu’une forte proposition de ces derniers n’atteignent pas les niveaux de services convenus dans leur contrat et tout en ressentant des pressions pour réduire leurs coûts. Ce qui est vrai pour ces gestionnaires est un reflet de ce qui se passe dans le reste de l’industrie des gestionnaires d’infrastructures de tous types. Les demandes sont de plus en plus complexes mais rares sont ceux qui disposent des outils et des informations pour relever les défis.
L’intelligence artificielle change les fondations de cette industrie
Comment arriver à améliorer leur efficacité si la plupart des gestionnaires d’infrastructures n’ont pas les outils pour les aider à améliorer leur efficacité? Ai Outcome a été créée pour rendre disponible aux gestionnaires d’infrastructures la science des données et suggérer, en termes simples, les meilleures actions à prendre afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle, une décision à la fois.
Le cheminement qui a engendré AiO
Dans la suite de leurs carrières respectives dans la gestion des infrastructures pour François Dépelteau et des technologies de l’information pour François Labrie, il devenait clair qu’il fallait changer les choses dans cette industrie car les propriétaires et gestionnaires d’infrastructures absorbent souvent des coûts et des risques inutiles parce qu’ils n’ont pas accès au traitement des mégadonnées dont, souvent, ils disposent. Avec l’intelligence artificielle et la science des données il est possible de gérer la qualité des services tout en optimisant les besoins en ressources.
AiO propose des moyens innovateurs pour mieux gérer votre exploitation : l’exploitation prédictive
L’exploitation prédictive d’Ai Outcome intègre les données, l’intelligence artificielle et la technologie d’une nouvelle façon qui isole la complexité et vous permet de prendre des décisions qui permettent d’éviter les pannes et les événements indésirables. Vous réduirez vos coûts et vous augmenterez aussi la qualité de l’expérience de vos clients et usagers.
équipe
François Labrie
Après plus de 25 ans d'expérience dans la vente et la mise en œuvre de solutions technologiques d'envergure offrant de la valeur tangible à ses clients, François Labrie reste passionné par les nouvelles opportunités que l'IA offre aux entreprises. François Labrie enseigne l'IA et le Big Data à l’université de Montréal (HEC École des Dirigeants). Il aide également les entreprises sociales à tirer parti de l'IA.
François Dépelteau
Après plus de 30 ans de succès à la tête d'importantes entreprises de services de gestion technique en Amérique du Nord, François Dépelteau a voulu de faire une différence dans ce secteur grâce à l'utilisation de l'IA. Il a connu des expériences dans des infrastructures de tous types : des hôpitaux aux aéroports en passant par les bureaux et les installations industrielles.
Marie Lynne Desrochers
Après 25 ans dans les services financiers à la tête d’équipes de ventes, marketing et produits, Marie Lynne voit de nouvelles façons d’aider les gestionnaires et propriétaires d’actifs à créer de la valeur et une croissance tangible. L'IA offrent de nouvelles possibilités d'améliorer la manière dont les entreprises peuvent se développer. Marie Lynne est administratrice de sociétés, et fait de la consultation en marketing, services financiers et innovation appliquée utilisant l’intelligence artificielle.
conseillers
Michel Desmarais
Michel Desmarais est professeur au département de génie informatique et logiciel de Polytechnique Montréal affilié à l’université de Montréal depuis 2002. Ses domaines d'expertise sont l'intelligence artificielle, les interfaces homme-machine et la modélisation cognitive. Après son doctorat en psychologie à l'Université de Montréal, il a passé dix ans à l'Institut de recherche en informatique de Montréal (CRIM) en tant que responsable scientifique d'une équipe de recherche. Il a ensuite occupé des postes de direction et de R & D dans une société privée spécialisée dans le développement d'applications Web. Il est l'auteur de plus de 100 articles scientifiques et a occupé divers postes de rédaction dans des revues scientifiques ainsi que des rôles organisationnels dans plusieurs conférences scientifiques.
François Bellavance
Photo François Bellavance, PhD François Bellavance est professeur au département des sciences de la décision à HEC Montréal affilié à l’université de Montréal. Il est membre du Centre de recherche CIRRELT, des comités de transfert scientifique et technologique de l'Institut de récupération de données, chercheur en sécurité routière au Québec qu'il a dirigée de 2010 à 2015 et membre associé du GERAD. Il a obtenu son doctorat en statistique en 1994 de l'Université de Montréal. Il a été directeur du service de consultation statistique à l'Université Simon Fraser (1990-1993), biostatisticien au Centre hospitalier de St. Mary et professeur adjoint au département d'épidémiologie et de bio-statistique de l'Université McGill (1994-1998), avant de se joindre à HEC Montréal en 1998.