Notre travail
Les projets sur lesquels nous travaillons couvrent un large éventail d'activités et mobilisent une panoplie de disciplines de la valorisation des données numériques afin d'en maximiser le potentiel.
De l'acquisition des données et leur transformation à leur visualisation, en passant par leur exploitation dans des modèles d'intelligence artificielle, il nous tient toujours à coeur de trouver les solutions les plus adaptées aux besoins des organisations avec lesquelles nous faisons affaire, pour faire parler vos données.
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Vous vous demandez ce qu'on peut faire pour vous ? Vous trouverez ci-dessous l'illustration de projets que nous ont confié nos clients et des diverses méthodes et outils que nous avons employés jusqu'à présent.
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 s'est déplié en quatre étapes:
1. Acquisition de données:
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Tweets des députés et partis politiques;
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Transcriptions des débats parlementaires; et
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Communiqués de presse des partis politiques​.
2. Préparation​ des données pour ingestion dans un modèle d'analyse le plus représentatif possible;
​3. Analyse textuelle automatisée (classification par sujet, par parti et analyse du ton : optimiste, pessimiste);
4. Production d'un graph social de la classe politique pour analyser les connexions entre les acteurs selon leur affiliation politique.
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Ce projet a entre autres permis de soutenir www.projetquorum.com
Sécurité de l'information
Surveillance des risques
À travers la collecte de données dans les systèmes de sécurité de notre client, nous avons :
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Créé des indicateurs de performance des processus de sensibilisation des employés à la sécurité de l'information;
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Produit un tableau de bord de reddition de compte de sécurité; et
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Fourni des indicateurs permettant de mesurer concrètement les risques sur un ensemble d'aspects liés à la sécurité de l'information (facteur humain, vulnérabilités, gestion des tiers, etc.)
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Nous avons ainsi permis à notre client d'être prêt à démontrer sa conformité à la loi 25.​
Technologies et méthodologie: REST API, PowerBI, SnowFlake, RDV
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.
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Les données collectées sont mises à jour et affichées en temps réel sur un écran indicateur. Celui-ci permet de connaître en tout temps la volumétrie, la nature et la qualité des données. Les chercheurs peuvent ensuite facilement importer les données à jour dans un logiciel de programmation statistique afin d'effectuer leurs analyses et mener à bien leurs projets de recherche.
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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 donnant une vue d'ensemble de la flotte de navires de la société, permettant de connaitre via des indicateurs visuels:
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l'état des navires;
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les entretiens planifiés;
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le respect du niveau de service des traverses; et
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le respect des période d'entretiens.
Cela permet à notre client de prendre efficacement des décisions afin de mieux gérer sa flotte de navires, dans le but d'offrir un service de traverse de qualité.
Technologies et méthodologie: Sharepoint, Excel, Power BI
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 notamment sur:
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Son diagnostic;
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ses caractéristiques personnelles (âge, sexe, poids, taille, etc.);
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ses antécédents médicaux;
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sa mobilité; et
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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.
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.
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L'introduction d'un pipeline de données nous a permis d'optimiser le calcul de la durée de présence de nouvelles à la Une et d'en faire une analyse textuelle automatique, afin que notre client puisse étudier la saillance médiatique au pays, c'est-à-dire, l'étude des sujets qui occupent le plus l'espace médiatique.
Technologies et méthodologie: Python, R, AWS CDK, TypeScript, Web Scraping, REST API, Azure Cognitive Services
Vous
Et vous, quel est votre projet?
Faites appel à notre expertise pour vous aider à :
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Optimiser vos processus;
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Réduire vos coûts de production;
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Appuyer vos recherches scientifiques ou vos décisions d'affaires;
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Piloter vos activités avec des tableaux de bord;
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Résoudre ou même anticiper des éventuels problèmes grâce à la valorisation de vos données et l'intelligence artificielle;
Prenez rendez-vous avec nous dès maintenant afin de découvrir comment nous pourrons vous aider à mieux atteindre vos objectifs!
