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Public cible

Le programme « Scientifique en résidence » d’IVADO s’adresse aux startups désireuses de recevoir l’expertise scientifique d’un doctorant ou d’une doctorante en intelligence artificielle ou science des données, afin d’acquérir de nouvelles compétences et de valider, orienter et faire progresser leur projet de R&D dans la bonne direction.

Le doctorant ou la doctorante qui participe à ce programme acquiert une expérience de transfert de compétence complémentaire et pertinente à son cursus académique par l’entremise d’une expérience concrète en milieu entrepreneurial. Cette expérience en entreprise lui permettra d’agir concrètement sur la croissance des startups québécoises à la fine pointe des avancées technologiques en intelligence artificielle.

** Par projet de R&D, nous entendons un projet stratégique en développement et non un projet qui a pour but une commercialisation rapide d’un produit ou d’un service.

Domaines visés

Tout projet qui relève de l’intelligence artificielle et de ses applications, par exemple :

  • Intelligence d’affaires
  • Recherche opérationnelle
  • Science des données
  • Visualisation des données
  • NLP
  • Apprentissage automatique
  • Etc.

Pour des exemples de mandats, voici le résumé de quelques offres des éditions précédentes.

1. Maket

Architecture générative basée sur les graphes

Maket offre une plateforme permettant aux architectes de faciliter la création et le prototypage de nouveaux concepts d’architecture grâce à l’intelligence artificielle. En quelques secondes, Maket permet à l’architecte de générer une panoplie de nouveaux concepts basés sur les besoins de son client, et ce, dans un environnement collaboratif pour ainsi faciliter la communication et la présentation du projet à celui-ci. Le client peut donc mettre des annotations sur les plans et ainsi collaborer avec son architecte dans la phase conceptuelle juste avant de transférer le tout dans Autocad pour finaliser les plans techniques.

Actuellement, Maket permet à l’architecte de générer une centaine d’esquisses de plans d’architecture en quelques secondes basés sur quelques critères clients. Le résultat actuel est une image générée via des generative adversarial network (GAN). Maket souhaiterait développer un pipeline génératif complet qui s’adapte à un maximum de contraintes permettant de rendre un plan d’étage éditable et malléable pour ainsi produire des plans qui répondent exactement aux besoins des architectes. Notre objectif est d’utiliser cette technologie pour améliorer l’efficacité, la durabilité et la qualité du processus de conception architecturale tout en atténuant les coûts et l’incertitude qui s’accumulent souvent au cours du processus.

Plus précisément, l’objectif est de pouvoir orienter notre équipe de recherche et développement vers des hypothèses plausibles et maximiser nos efforts de R&D. Le transfert de connaissance nous permettra de tester plus rapidement des hypothèses techniques. Actuellement, les technologies utilisées ne permettent pas de rendre un plan évolutif et ne traitent pas de manière exhaustive les contraintes de conceptions physiques et réglementaires que le bâtiment doit avoir pour maximiser son efficacité. Plusieurs de nos clients ont manifesté le désir de non seulement générer un plan d’architecture à l’aide de contraintes spécifiques, mais également de pouvoir déplacer les pièces et agrandir le projet suite à la production du plan par notre algorithme. Nous espérons déployer un système servant d’outil de conception itératif que les architectes pourront utiliser pendant leur processus de création. L’architecte pourra définir les contraintes qui seront entrées dans le système et ceux-ci seront renvoyés sous forme de graphiques représentant un plan d’étage qui respecte les contraintes fournies. Si l’architecte souhaite itérer sur un plan d’étage que le système aura produit, il pourra modifier les contraintes (ajouter des nœuds et changer des priorités de nœuds) pour ensuite générer un nouveau graphique à partir du graphique de base en prenant en considération les nouvelles contraintes à jour.

Profil recherché :

  • Théorie des graphes
  • Apprentissage automatique

2. Acrylic Robotics

L’apprentissage automatique au service des beaux-arts (projet en anglais)

Acrylic Robotics est une entreprise de robotique basée à Montréal dont la mission est de rendre l’art accessible au grand public. Notre technologie permet aux artistes de réaliser des répliques peintes de pièces originales en édition limitée – comme une presse à imprimer pour l’art peint.

Notre système de capture de mouvement recueille des données sur chaque coup de pinceau et crée un fichier d’empreintes digitales qui est envoyé à nos robots peintres pour donner vie à l’œuvre, en rejouant chaque coup couche par couche avec de la vraie peinture sur la toile. Une boucle de rétroaction optique alimentée par l’apprentissage automatique garantit que le robot corrige ses erreurs et améliore continuellement sa technique pour correspondre au mieux au style de l’artiste. Nous faisons partie de la cohorte Next AI Montréal cet été et avons déjà participé à Centech (Propulsion), Next 36 et au Creative Destruction Lab (AI stream).

Acrylic souhaite développer une solution d’apprentissage automatique capable d’estimer avec précision la pose d’un pinceau correspondant à l’image d’un trait de peinture. Le projet proposé impliquera l’utilisation de l’apprentissage par renforcement pour combiner à la fois des données de séries temporelles et des images afin de développer un modèle capable d’effectuer une rétro-ingénierie de la trajectoire du pinceau nécessaire à la création d’un coup de pinceau cible. Cela nous permettra de faire évoluer notre méthode de collecte de données en remplaçant les coûteuses caméras optiques de capture de mouvement par des caméras normales, ce qui nous permettra de recueillir des données auprès d’artistes du monde entier à un coût initial beaucoup plus faible.

Profil recherché :

  • Apprentissage par renforcement
  • Robotique
  • vision par ordinateur
  • Reconnaissance des mouvements

3. Greenplay

Détection automatique des modes de transports

Greenplay vise à simplifier vos initiatives de mobilité active ou durable par l’introduction de mesures fiables, de défis amusants et de récompenses tangibles. Notre mission est d’inspirer les communautés à adopter des comportements en faveur du développement durable à l’aide d’une technologie innovante, fiable et simple d’utilisation. Ce que nous souhaitons avant tout c’est mettre l’humain et l’innovation au cœur des initiatives de mobilité durables

L’objectif de ce projet est d’explorer de nouvelles façons d’améliorer nos outils de détection des modes de transports (autobus, le train, le métro, la voiture, la marche, la course, le vélo et le covoiturage) par des technologies innovantes et de nouveaux procédés. L’objectif est de travailler avec notre équipe de développeurs pour mettre en place de méthodes exploratoires pour augmenter la fiabilité de l’algorithme et des procédés.

Profil recherché :

  • Apprentissage automatique
  • Statistiques et analyse de données
  • intérêt pour le jeu ludique (gamification)
  • Bonne connaissance de la géolocalisation et des données provenant des senseurs des appareils mobiles
  • Python et Protocol buffer (GTFS)
  • Tensorflow

Objectifs, rôles et responsabilités

Objectifs 

Ce programme répond à l’objectif de favoriser le transfert d’expertises académiques dans les startups. Cet objectif est réalisé par l’entremise de formations et d’activités de transfert sur mesure développées par l’étudiant ou l’étudiante au doctorat pour les besoins d’un projet de R&D d’une startup. Ainsi, l’étudiant ou l’étudiante acquiert une expérience complémentaire à son cursus académique, et la startup bénéficie de ce transfert de connaissance et se positionne en tant que leader scientifique dans son domaine.

Rôles et responsabilités

La formation sur mesure sera coordonnée par IVADO et livrée par un étudiant ou une étudiante au doctorat spécialiste du domaine, en collaboration étroite avec la startup impliquée. Voici les rôles et responsabilités des différentes parties.

Formateur ou formatrice

  • Identification des objectifs de transfert de connaissance;
  • Identification des problématiques pertinentes à aborder;
  • Identification et formations sur les méthodes et outils technologiques disponibles;
  • Validation des méthodes et outils proposés;
  • Transfert de connaissance et accompagnement;
  • Remise des documents élaborés au fil des semaines, par exemple : état de l’art, documentation sur les outils et les méthodes proposées, plan d’adoption et prochaines étapes.

Startup (une fois sélectionnée)

  • Identification et mobilisation de l’équipe de R&D responsable du projet;
  • Identification des problématiques pertinentes à aborder durant la formation et transparence sur les solutions déjà testées;
  • Disponibilité, transparence et ouverture au transfert de connaissance à recevoir;
  • Avant le début du mandat, paiement d’une contribution de 2010$ +tx.

IVADO

  • Coordination et gestion de l’appel à candidatures aux startups;
  • Réception, évaluation et sélection des soumissions;
  • Communication et identification des formateurs ou formatrices intéressées par le programme et les projets de R&D sélectionnés;
  • Gestion administrative et financière du programme;
  • Rencontre de démarrage et de suivi en cours de route pour assurer le bon déroulement et la satisfaction des partis;
  • Évaluation post-formation et ajustement du déroulement.

Calendrier

  • 5 février au 10 mars 2024 : appel à projets de R&D auprès des startups
  • Semaine du 11 mars : analyse et sélection des projets retenus
  • Semaine du 18 mars 2024 : divulgation des résultats aux startups et rencontre avec les startups retenues
  • À partir du 18 mars 2024 :
    • communication et partage auprès des étudiantes et étudiants au doctorat
    • sélection et entente administrative
    • paiement de la contribution par la startup et transfert de la bourse
  • À partir du 1er mai 2024 : début de la formation et de l’accompagnement*

*La date de commencement est déterminée conjointement entre les parties.

Déroulement du projet

Plan de transfert de connaissances

Le plan de transfert de connaissances couvrira les 3 volets du programme, soit la préparation et le démarrage, les formations et ateliers de validation, et le transfert. Le nombre de semaines consacrées à chaque étape ainsi que les principales tâches indiquées pourraient être sujettes à changement en fonction des spécificités de chaque projet. Suite à la première étape, un plan de formation et de transfert sera demandé.

Volet 1 : Préparation et démarrage

Compte tenu que « Scientifique en résidence » est un programme de transmission de connaissances appliquées à un projet de R&D en intelligence artificielle spécifique à chaque startup retenue, l’étape de préparation et de démarrage est essentielle au bon déroulement et à la satisfaction de toutes les parties.

Nous estimons que 3 semaines (45h) seront nécessaires à l’accomplissement de cette première étape. Les principales tâches s’articulent ainsi :

Volet 2 : Formations et ateliers de validation

Ce volet est le cœur du programme et, comme son nom l’indique, la période où le transfert de connaissances s’effectuera concrètement. Huit semaines (120h) sont prévues pour ce volet, ce qui permettra de transmettre les connaissances théoriques, méthodologiques et les outils pertinents au projet, de les tester en situation réelle, d’obtenir une rétroaction et d’ajuster au besoin.

Volet 3 : Transfert et accompagnement

Ce dernier volet consiste à assurer l’adoption des meilleures méthodologies et outils identifiés, et à compléter le transfert de connaissance selon l’avancée du projet de R&D. L’étudiant ou l’étudiante au doctorat accompagnera également la startup dans la définition des prochaines étapes du projet de R&D. Enfin, ce sera le moment de finaliser les documents (état de l’art, formations théoriques et pratiques, plan d’adoption, etc.) dont la startup participante pourra bénéficier à la fin du programme. Quatre semaines (60h) sont réservées à cet effet.

Montant, durée et conditions de versement

  • Le programme est de 15 semaines et doit être réalisé entre le 1er mai et le 31 août 2024.
  • Le doctorant ou la doctorante investit +/- 15 heures par semaine à travailler conjointement avec la startup.
  • Grâce au financement offert par ScaleAI, la startup participante sera facturée par IVADO de seulement 2010$ + taxes.
  • La facture doit être payée sur réception, avant le début du projet.
  • Les doctorantes et doctorants recevront une bourse de 10 000$, administrée par leur université d’attache.
  • Au total, 15 projets maximum seront financés.

Critères d’admissibilité

Pour la startup

  • Avoir moins de 20 employés;
  • Avoir une équipe de R&D active dans le projet soumis;
  • Faire partie ou avoir terminé un programme d’un organisme de soutien à l’entrepreneuriat reconnu (accélérateur ou incubateur) dans les trois dernières années;
  • Payer une contribution de 2010$ + tx à IVADO avant le début du mandat.

Pour le doctorant ou la doctorante

  • Être inscrit(e) à un programme de doctorat dans une université québécoise;
  • Avoir l’appui de son ou sa superviseur(e) de thèse;
  • Ne pas avoir de lien d’emploi ou d’équité avec la startup.

Soumission des candidatures

Pour l’étudiant ou l’étudiante au doctorat

Vous pouvez en tout temps manifester votre intérêt à participer au programme en écrivant simplement à entrepreneuriat@ivado.ca.

Votre courriel devrait comprendre :

  • Si le programme est ouvert, un court paragraphe descriptif de votre expertise, votre CV et la startup que vous souhaitez accompagner parmi la liste sous l’onglet Projets de R&D sélectionnés;
  • Si le programme n’est pas ouvert, un court paragraphe descriptif de votre expertise, votre CV ainsi que le secteur dans lequel vous souhaitez vous investir. Nous vous contacterons suite à la sélection des projets.

Une fois que la collaboration avec une startup sera confirmée, votre dossier devra être envoyé à entrepreneuriat@ivado.ca et comprendre :

  1. Une lettre de motivation soulignant votre intérêt envers le projet de recherche et l’adéquation de votre expertise avec la réalisation du mandat (max. 1 page);
  2. Votre CV dans un format libre;
  3. Une lettre de soutien de votre superviseur(e) confirmant votre expertise par rapport au projet de recherche et son appui à votre démarche. Vous pouvez utiliser ce modèle.

Pour la startup

Remplir et soumettre ce formulaire avant le 10 mars 2024 à minuit. Toute soumission incomplète ou envoyée autrement que via le formulaire sera automatiquement rejetée.

Évaluation des candidatures

Pour l’évaluation des projets reçus, un comité sera composé de :

  • Deux conseillères et conseillers au transfert technologique d’IVADO, dont la conseillère à l’entrepreneuriat;
  • Une personne issue du milieu de la recherche;
  • la conseillère en équité, diversité et inclusion (EDI).

Le comité évaluera les demandes et fera la sélection basée principalement sur le respect des critères d’admissibilité, la qualité du projet proposé et l’impact du projet dans l’entreprise (nombre de personnes à qui le transfert bénéficie). Le comité d’évaluation sera multidisciplinaire et conforme aux principes de l’EDI.

Projets de R&D sélectionnés

À venir

Note sur la propriété intellectuelle

Étant un programme de formation et de transfert de connaissance, toute propriété intellectuelle appartient à la startup. Si le doctorant ou la doctorante, conjointement avec l’entreprise, identifie un nouveau projet de recherche et que leur implication est souhaitée, alors ce projet devra faire l’objet d’une entente de recherche collaborative distincte de ce programme.

Une entente de confidentialité (NDA) peut être signée entre le doctorant ou la doctorante et l’entreprise.

Engagements

Pour les doctorantes et les doctorants

  • Faire preuve d’intégrité et de respect dans tous les aspects de votre collaboration avec la startup;
  • Respecter les termes du programme et veiller à l’atteinte des objectifs et des livrables au meilleur de vos capacités;
  • Mentionner IVADO dans les communications publiques au sujet du projet (si applicable) et participer, lorsque possible, aux activités étudiantes d’IVADO.

Pour l’entreprise en démarrage

  • Respecter les principes EDI dans la sélection des candidatures, conformément au cadre de référence IVADO en matière d’EDI;
  • Consulter le feuillet d’IVADO sur les biais inconscients dans le recrutement;
  • Fournir un environnement et l’infrastructure de travail qui permettent le bon déroulement et l’achèvement du projet;
  • Faire preuve d’intégrité et de respect dans tous les aspects de votre collaboration avec l’étudiant ou l’étudiante au doctorat;
  • Remplir le court sondage de rétroaction envoyé par IVADO à la fin du programme;
  • Mentionner IVADO dans les communications publiques reliées aux travaux réalisés au cours du programme (si applicable).

Engagement d’IVADO envers l’équité, la diversité et l’inclusion

  • Pour garantir que tous les membres de la société bénéficient de manière égale de l’avancement des connaissances et des opportunités, IVADO promeut les principes d’équité, de diversité et d’inclusion dans tous ses programmes. IVADO s’engage à fournir un processus de recrutement et un cadre de recherche inclusifs et non discriminatoires, ouverts et transparents.