Combiner
l’intelligence artificielle,
la logistique maritime et
la réduction des GES
La Chaire de recherche en intelligence artificielle pour des chaînes d’approvisionnement numériques, résilientes, agiles et durables développe, en collaboration avec l’entreprise Xpert Solutions Technologiques (XST) de Lévis, un système de transport maritime intelligent. Un projet d’innovation qui bénéficie du soutien du gouvernement du Québec.
La clé de la précision : l’apprentissage automatique
Estimer l’heure d’arrivée des navires et leur vitesse dans l’estuaire du Saint-Laurent, voilà l’objectif de ce projet en logistique maritime. C’est la professeure de l’UQAR Loubna Benabbou qui est à la tête de la chaire de recherche et de ce projet.
Le défi auquel l’équipe de recherche est confrontée consiste à développer un modèle capable de fournir des prédictions en temps réel tout en prenant en compte les différents itinéraires et types de navire.
En exploitant un grand volume de données historiques sur les voyages des navires et en utilisant les techniques d’apprentissages profonds, on peut prédire avec précision les vitesses des navires à différentes étapes de leur voyage. Ainsi, les modèles utilisés surpassent les vitesses de référence actuelles et offrent une estimation plus fiable et plus précise.
« Le système que nous voulons développer va permettre de produire des données sur le transport maritime qui pourront être partagées avec les différents utilisateurs. Ainsi, grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique issus de l’intelligence artificielle, nous pourrons prédire avec plus de précision l’heure d’arrivée et la vitesse des navires. »
– Loubna Benabbou
Une approche collaborative avec les entreprises
Lancée en novembre 2022, la Chaire de recherche en intelligence artificielle pour des chaînes d’approvisionnement numériques, résilientes, agiles et durables de l’UQAR a pour mission de favoriser la recherche collaborative et le partenariat dans le développement d’innovations qui pourront être transférées et appliquées par des entreprises. C’est donc dans un mode de collaboration avec la société XST que cette recherche prend forme.
Viser la réduction des GES
La position géographique stratégique du Saint-Laurent permet d’en faire un puissant vecteur de développement économique. Avec ces travaux de recherche, la chaire de Loubna Benabbou permettra au Québec d’améliorer sa compétitivité en transport maritime et surtout de réduire l’empreinte environnementale de celui-ci.
Si les temps de transport sont restreints, nous arriverons à des diminutions sur le plan de la production de gaz à effet de serre, les GES. L’intelligence artificielle devient une alliée dans la lutte aux changements climatiques.
Le développement du système de transport maritime intelligent va se poursuivre jusqu’à l’automne 2025.
« Notre société est tournée vers l’innovation. Notre équipe est emballée de participer à ce projet de transfert technologique dont les retombées seront importantes pour l’industrie maritime. »
– Président de XST, Stéphane Caron.
Statistiques
Les chaînes d’approvisionnement représentent plus d’1 million d’emplois au Canada.
À la suite d’une numérisation de sa chaîne d’approvisionnement, l’entreprise obtient une :
De
d’augmentation des revenus de l’entreprise
0
à
0
%
Jusqu’à
de réduction des délais de production
0
%
De
de diminution des coûts
0
à
0
%
*Selon Plan stratégique SCALE AI
« Ce projet avec XST est un bon exemple de projets de recherche sur lesquels va travailler l’équipe de la chaire. Lorsque les chaînes d’approvisionnement transitent vers la numérisation, il y a un impact significatif sur les revenus et les activités des entreprises. »
– Loubna Benabbou
Rappelons qu’une équipe d’une quinzaine de personnes composée d’étudiantes et d’étudiants de cycles supérieurs, de stagiaires postdoctoraux ainsi que de professionnelles et de professionnels de recherche prendront part aux travaux de recherche de la chaire.
Équipe de recherche
Pr. Abdelaziz Berrado
Professeur, École Mohammadia d’Ingénieurs, Université Mohammed V de Rabat
Sara El Mekkaoui
Doctorante, École Mohammadia d’Ingénieurs, Université Mohammed V de Rabat
Ismail Bourzak
Étudiant à la maitrise en ingénierie à l’UQAR