Jasmin Tremblay

Planifier des projets d’intelligence d’affaires et de gouvernance des données en collaboration avec des partenaires d’affaires

Planifier, effectuer des travaux scientifiques préliminaires et demander du financement pour le projet de recherche Développement de modèles à base d’intelligence artificielle pour l’aide à l’évaluation de logiciels de santé (Technologies utilisées : Python, Google Cloud dont Colab, BigQuery et VertexAI, PostgreSQL, NLP, traitement d’images); Participer à la mise en place d’un système de gestion de la sécurité informatique en vue d’obtenir la certification ISO-27001, incluant la rédaction et la mise en application de politiques et de procédures (Technologies utilisées : Drata, Google Workspace); Aider les gestionnaires dans leurs décisions en effectuant des analyses de données ad hoc, incluant la mise en place d’infrastructure d’analytique de données et la validation de la qualité des données. (Technologies utilisées : les mêmes que plus haut, MongoDB).

Élaborer, programmer, tester et optimiser des algorithmes à base d’intelligence artificielle pour la prévision de séries chronologiques afin de soutenir les décisions des gestionnaires d’un centre d’appels (Technologies utilisées : Python, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Visual Studio Code, Jupyter Notebook, environnement Linux); Proposer des améliorations potentielles pour Accès20, un modèle à base d’intelligence artificielle de prévision du temps d’attente dans des cliniques médicales; Participer à un projet de recherche interne en utilisant des algorithmes de classification non supervisée classiques et à base d’intelligence artificielle pour explorer des données issues de l’Internet des objets (Technologies utilisées en plus de celles données plus haut : Keras, TensorFlow); Développer des outils de visualisation interactive de données pour soutenir les gestionnaires de cliniques médicales (Technologies utilisées : Power BI, DAX, M, T-SQL, SSAS, Streamlit, Python, Jupyter Notebook, Excel); Concevoir, programmer, tester et participer à la mise en production d’un outil d’extraction, de transformation et de chargement de données (ETL) issues du système téléphonique d’une clinique médicale (Technologies utilisées : Suite Google, Google Apps Script, Google APIs, C#, Visual Studio, SQL, SSAS, Azure DevOps, GitHub, Fork, Python, Jupyter Notebook); Créer des outils interactifs de vérification de la qualité de données générées par l’utilisation de différents produits logiciels de l’entreprise (Technologies utilisées : Python, SSAS, T-SQL, Jupyter Notebook); Analyse d’affaires pour un projet de prévision des temps d’attente dans un département d’imagerie médicale (Outils : entrevues, observation, Lucid Chart).

Gérer et réaliser des projets de recherche, incluant : • Politiques d’échantillonnage optimisées pour le contrôle de qualité de la transcription de rapports médicaux, avec le soutien du Programme d’aide à la recherche industrielle du CNRC (Technologies utilisées : R, C#, Python, Suite Office dont Visio, Visual Studio); • Sélection d’un algorithme de prédiction des temps de services pour des examens d’imagerie médicale, avec le soutien du CRSNG; Participer à la planification stratégique de l’entreprise, notamment en identifiant les enjeux stratégiques internes et externes (Outils utilisés : Business Model Generation de Strategyzer, matrices FFOM, bases de données économiques et de brevets); Produire les déclarations fiscales pour la recherche scientifique et le développement expérimental et le développement des affaires électroniques; Organiser la planification stratégique de l'entreprise et produire les indicateurs de performance pertinents Établir et entretenir des partenariats en recherche et développement avec des chercheurs universitaires ou d'autres entreprises; Demander les crédits d'impôts pour la recherche scientifique et le développement expérimental et le développement des affaires électroniques.

Trouver, traiter et analyser des données sur l’évolution de la répartition spatiale des activités économiques du Québec à l’aide de divers modèles économétriques (Technologies et outils utilisées : suite Office dont Access, SQL, VBA, SAS, bases de données gouvernementales du Québec et du Canada); Trouver, traiter et analyser des données sur l’industrie mondiale de l’aluminium; (Outils : aussi bases de données internationales); Participer à la réalisation d’études, notamment : • La créativité dans le soutien territorial à l'innovation au Québec : le rôle des catalyseurs et des cercles de créativité, UQAC, 2009; • Le complexe Jonquière au sein de son environnement industriel mondial, CRDT, 2010.

Mon domaine de recherche était l'optimisation de la gestion des rendez-vous pour des examens médicaux.

Le titre de mon mémoire de maîtrise est "Décision multicritère et argumentation : analyse d'un mandat du Bureau d'audiences publiques sur l'environnement". Il a fait l'objet d'une publication en collaboration avec ma directrice de recherche : Tremblay, J. et Abi-Zeid, I. (2016). "Value-based argumentation for policy decision analysis : methodology and an exploratory case study of a hydroelectric project in Québec", Annals of Operations Research, 236 : 1, 233-253.