Numérisation intelligente et plateforme d'analyse de données de chantier - QC-878

Project type: Research
Desired discipline(s): Engineering - civil, Engineering, Engineering - computer / electrical, Computer science, Mathematical Sciences
Company: Bruneau Électrique
Project Length: 4 to 6 months
Preferred start date: As soon as possible.
Language requirement: French
Location(s): Joliette, QC, Canada
No. of positions: 1
Desired education level: Master's
Open to applicants registered at an institution outside of Canada: No

About the company: 

Entrepreneur électricien de premier plan, Bruneau Électrique Inc. se spécialise dans les secteurs commercial, institutionnel, industriel, résidentiel et routier. Solidement établie dans les régions de Lanaudière et de Montréal, l’entreprise jouit d’un rayonnement provincial grâce à son expertise pointue dans le secteur municipal, notamment en éclairage routier et systèmes de feux de circulation.

Bruneau Électrique propose une gamme complète de services intégrés, alliant installation électrique, construction de bâtiments et génie civil. Cette polyvalence permet de livrer des infrastructures critiques performantes, durables et sécurisées. Reconnue pour sa rigueur et sa gestion de projets complexes, l’entreprise place aujourd’hui l'innovation au cœur de sa stratégie de croissance.

Describe the project.: 

Ce projet de recherche appliquée vise à transformer la gestion opérationnelle de Bruneau Électrique par la conception et l’évaluation d’un écosystème numérique intelligent. L’objectif central est de substituer les flux documentaires papier (SST, AST, feuilles de temps) par une architecture de données structurée, centralisée et exploitable en temps réel.

Le projet repose sur trois piliers d’innovation :

Innovation technologique : développement d'une plateforme mobile-first dotée de formulaires intelligents et d’un moteur de synchronisation résilient. Ce dernier assure l'intégrité des données en mode hors connexion, un grand défi pour les chantiers routiers et de génie civil isolés.

Innovation méthodologique : création d'un cadre de normalisation transformant des documents qualitatifs contractuels et SST en variables quantitatives. Cette approche permet un arrimage entre les données terrain, le suivi budgétaire rigoureux et la planification opérationnelle.

Innovation scientifique : exploration de modèles analytiques avancés pour évaluer la qualité et la complétude des données. La recherche vise à détecter les écarts de productivité et à établir des corrélations entre les pratiques SST et les incidents de chantier. Ces travaux constituent le socle nécessaire au déploiement de modules d’intelligence artificielle (prédiction de charges de travail et alertes automatisées).

Livrables et impacts : Les livrables incluent un prototype fonctionnel (MVP), un modèle de données structuré pour notre secteur d’activités et un rapport de recherche documentant la méthodologie d’implantation. À terme, le projet garantira une traçabilité complète et une amélioration mesurable de la productivité.

Required expertise/skills: 

Compétences techniques spécifiques :
● Maîtrise du développement web moderne : React, TypeScript, et environnement Node.js.
● Expérience avec des bibliothèques d'interface performantes (Material UI, Tailwind CSS).
● Compétences en gestion de bases de données et intégration d'API (Axios).
● Connaissance des protocoles de sécurité et d'authentification (OIDC/SSO, Azure AD).
Aptitudes de recherche :
● Capacité à documenter rigoureusement les processus de développement pour le transfert de connaissances.
● Intérêt pour l'optimisation des processus industriels et le génie civil.
● Esprit d'analyse pour évaluer l'impact des technologies numériques sur la sécurité au travail (SST).