L'équipe derrière Vozwin AI.

Qui nous sommes

Vozwin AI est dirigée par l'équipe Vozwin, le groupe derrière les activités d'ingénierie, d'aérospatiale et de recherche de Vozwin. Ensemble, nous avons passé plus de 30 ans à lancer des produits, à bâtir des entreprises et à diriger les équipes techniques qui les livrent. Ce parcours façonne notre manière de conseiller : nous jugeons l'IA à ce qu'elle change dans vos opérations, pas à l'effet qu'elle produit en démonstration.

Nous travaillons en français et en anglais depuis notre bureau de Pointe-Claire, dans l'Ouest-de-l'Île de Montréal. L'équipe Vozwin signe nos guides et se porte garante de chaque recommandation que nous faisons, et quand un guide cite un chiffre, il renvoie à sa source.

Membre du groupe Vozwin

Vozwin Inc. compte trois divisions, IA, Aérospatiale et Labs, ainsi qu'un studio de création d'entreprises qui fait passer les nouvelles technologies de l'idée à l'entreprise. Chacune fait un travail différent, et les réunir sous un même toit garde nos conseils en IA ancrés dans la pratique.

• Vozwin AI : consulting en IA, de l'évaluation de préparation et de la stratégie jusqu'à l'implémentation, la formation et la gestion du changement.
• Vozwin Aerospace : conception, analyse et intégration d'aéronefs, y compris des plateformes de drones qui enregistrent leurs propres données d'exploitation dès le premier vol.
• Vozwin Labs : recherche et développement appliqués et conception technique, y compris la recherche en apprentissage automatique décrite plus bas.
• Studio de création d'entreprises : fait passer les nouvelles technologies de l'idée au lancement. Vermilion, un modèle de raisonnement informé par la physique issu de la recherche de Labs, y a été incubé et opère maintenant comme sa propre entreprise.

Pour vous, cela signifie que les personnes qui vous conseillent en IA travaillent aux côtés d'ingénieurs qui conçoivent du matériel et de chercheurs qui publient. Quand un projet touche des capteurs, des systèmes embarqués ou de l'équipement physique, nous le comprenons de l'intérieur, sans faire appel à une autre firme pour traduire.

La recherche derrière nos conseils

Vozwin finance et détient de la recherche appliquée en apprentissage automatique, menée par sa division Labs. Dans le cadre du projet PHUMS, Vozwin a travaillé avec l'Université McGill et l'Université de Sherbrooke, avec le soutien du programme Mitacs Accélération, pour prédire l'état de santé des batteries de drones à partir des journaux de vol. Le résultat, évalué par les pairs, a prédit l'état de santé à 2,26 % près sur une batterie que le modèle n'avait jamais vue, à partir de 631 vols et seulement de la tension, du courant et des gaz qu'un contrôleur de vol standard enregistre. L'entraînement continu sur plus de données a depuis ramené l'erreur à 1,57 %.

Nous en parlons parce que cela change les conseils que nous donnons. Quand nous vous disons si vos données peuvent soutenir un modèle, combien d'exemples il vous faut ou si la précision annoncée par un fournisseur tient la route, nous nous appuyons sur un projet que nous avons mené de la collecte des données jusqu'au résultat publié, avec peu de données et de vraies contraintes. Notre guide sur l'état de santé des batteries de drones explique la méthode en détail.

Avec qui nous travaillons

Nous travaillons avec des entreprises en croissance qui doivent avancer vite et avec de grandes organisations en pleine transformation, dans des secteurs comme l'aérospatiale, l'énergie, le pétrole et le gaz, la fabrication, la santé, la finance, le commerce de détail, l'hôtellerie et la technologie. Le secteur change, mais les questions restent les mêmes : quelle décision doit changer, quelles données la soutiennent, et qui agira en conséquence.

Nous servons des entreprises partout au Canada, et nous cadrons les projets en tenant compte du financement canadien. Les crédits d'impôt RS&DE, le PARI-CNRC et Mitacs peuvent compenser une part importante des travaux en IA admissibles quand le projet est conçu en fonction d'eux dès le départ.

Notre façon de travailler

Chaque mandat suit les mêmes quatre étapes, ajustées au problème à résoudre :

1. Découvrir. Une conversation honnête sur vos objectifs, vos contraintes et ce qui est réaliste. Sans présentation commerciale.
2. Évaluer. Où l'IA s'intègre à votre entreprise, ce que vos données et vos systèmes peuvent soutenir, et ce à quoi votre équipe est prête.
3. Construire. Stratégie, choix des fournisseurs, architecture et implémentations livrées, avec des projets pilotes mesurés par rapport à une base de référence avant tout grand pari.
4. Intégrer. La formation, la gouvernance et le modèle opérationnel qui gardent la capacité au sein de votre entreprise après notre départ.

Nous restons neutres envers les fournisseurs. Pour chaque cas d'usage, nous passons le marché en revue, testons les produits présélectionnés sur vos données et ne recommandons un développement sur mesure que lorsqu'aucun produit ne convient ou que l'avantage des données doit vous appartenir. Cela vaut aussi pour Vermilion : quand c'est la bonne plateforme, nous le disons, et quand une autre solution convient mieux, nous le disons aussi.

Les principes auxquels nous nous tenons

• Des résultats plutôt que du battage. Nous ne sommes pas là pour vendre de l'IA pour le plaisir de la chose. Si un outil plus simple ou un changement de processus règle le problème, nous vous le dirons.
• Des conseils honnêtes. Nous vous disons ce que vous devez entendre, y compris quand un projet n'est pas prêt ou ne vaut pas encore la peine d'être financé.
• La stratégie avant la tactique. L'IA doit s'inscrire dans votre plan d'affaires global, alors nous commençons par là plutôt que par le dernier modèle à la mode.
• La capacité vous reste. Nous formons vos équipes et documentons ce que nous construisons pour que vous ne dépendiez pas de nous après le mandat.