Département de mathématiques et de génie industriel

Marco Barbone, ingénieur logiciel au Center for Computational Mathematics de Flatiron Institute (Simons Foundation), présentera un séminaire portant sur la transformée de Fourier non uniformes.
📅 18 juin 2026
🕞 15 h 30 à 16 h 30
📍 Polytechnique Montréal
Pavillon Lassonde | M-2110

Résumé de la présentation (en anglais)
The nonuniform FFT (NUFFT) is widely used in scientific computing: it is what makes the first image of a black
hole, an MRI scan, a cryo-EM reconstruction, or an exoplanet power spectrum tractable. This talk is a practical,
bottom-up tour of what it takes to make NUFFTs fast on real hardware — and of a surprisingly general idea hiding
underneath them.
Starting from the structure of a NUFFT, the computational costs lies in : a tight inner loop that smears nonuniform
points onto a grid through a smooth kernel. Evaluating that kernel is really a broader problem in disguise —
how do you evaluate an expensive function cheaply? There is a general recipe: approximating it with simple
polynomials and evaluating those, with a little insight about how to do it, gives full accuracy at a tiny fraction of the
cost. The talk builds the intuition for why this works and what makes one approach fast and stable where another
is slow or hopeless.
With the right approximation in hand, the focus moves to making it fly on the machine. Vectorizing the inner loop
step by step with XSIMD ends with a small trick that gets the hardware to do twice the useful work per instruction.
Making one runtime parameter known at compile time — using the POET library — finally lets the compiler emit
clean vector code while keeping the source maintainable. The payoff is a 10–100transforms, consistent across
compilers and CPUs.
Finally, none of this should have to be rewritten for the next expensive function. treeweave packages the whole
pipeline behind a single call — handing it a function and a tolerance returns a drop-in, thread-safe replacement
called like the original. You pay the cost once; every evaluation afterward is cheap, from C++, C, Fortran, Python,
Julia, and MATLAB/Octave through one stable interface. Closing with real-world examples points to the broader
lesson the NUFFT teaches: pick the right approximation, then make it fit the machine.

Le 29 mai dernier, les membres du corps professoral et les maîtres d’enseignement du département se sont réunis lors d’une matinée de réflexion consacrée aux compétences acquises dans le baccalauréat en génie industriel.
Cette démarche s’inscrit dans une volonté continue d’améliorer l’expérience étudiante et de s’assurer que notre programme prépare les futurs ingénieurs et ingénieures à relever les défis de demain.
Merci à toutes les personnes qui ont contribué à ces échanges riches et inspirants pour préparer la relève en génie industriel à mieux répondre aux besoins de la société et du marché du travail !

SOUTENANCE DE THÈSE|

Elahe amiri soutient sa thèse de doctorat ayant pour titre: « Online Optimization of a Dial-And-Ride Problem with the Integral Primal Simplex. »

➡️Sous la direction de recherche du professeure Antoine Legrain, codirigée par le professeur Issmail El Hallaoui.

📆Mardi 16 juin 2026
🕙9 h
📍GERAD
Pavillon André-Aisenstadt | AA-4488

Résumé de la recherche :
Cette thèse porte sur de nouvelles méthodes d’optimisation en temps réel pour les services de covoiturage dynamique, où les demandes des passagers arrivent en continu et nécessitent une mise à jour constante des itinéraires. Elle vise à concilier la rapidité des heuristiques et la qualité des méthodes d’optimisation exactes afin de mieux répondre aux contraintes opérationnelles du transport à la demande.

Pour y parvenir, elle développe des cadres de ré-optimisation adaptatifs fondés sur la génération de colonnes et des horizons glissants flexibles, permettant de réutiliser les calculs précédents et d’ajuster la fréquence des optimisations en fonction du temps de calcul disponible. Des stratégies d’accélération sont également introduites pour améliorer l’efficacité de la génération des itinéraires.

Testées sur des données réelles de taxis de la ville de New York, avec jusqu’à 30 000 demandes par heure, les méthodes proposées démontrent qu’il est possible d’appliquer des approches d’optimisation avancées à grande échelle pour le covoiturage en temps réel. Elles permettent de réduire les temps d’attente des passagers, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de maintenir la flexibilité de la flotte. Au-delà du transport partagé, ces travaux offrent des solutions prometteuses pour d’autres systèmes nécessitant une ré-optimisation continue face à l’arrivée de nouvelles informations.

🌟Retour sur une journée riche en échanges et en partages !
Mardi le 1er juin dernier, se tenait la deuxième édition de la Journée d’échange pédagogique. Près de 60 personnes provenant des milieux de l'enseignement primaire, collégial et universitaire se sont réunies à Polytechnique Montréal pour réfléchir ensemble aux défis et aux possibilités qui façonnent l'éducation d'aujourd'hui et de demain. Cette journée visait à favoriser le partage de pratiques pédagogiques et à renforcer les liens entre les différents ordres d'enseignement.
La matinée a été consacrée à quatre ateliers thématiques portant sur les enjeux suivants : 𝐅𝐚𝐛𝐫𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐮 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫, 𝐜𝐨𝐧𝐜𝐞𝐩𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐫𝐞𝐬𝐩𝐨𝐧𝐬𝐚𝐛𝐥𝐞, 𝐄𝐧𝐬𝐞𝐢𝐠𝐧𝐞𝐫 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐥’𝐈𝐀 et 𝐜𝐮𝐥𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐧𝐮𝐦é𝐫𝐢𝐪𝐮𝐞.
L’après-midi s’est poursuivi avec deux ateliers axés sur des approches concrètes favorisant l’apprentissage et le développement professionnel. Comment les cartes conceptuelles peuvent aider à organiser, synthétiser et mieux comprendre les notions abordées en classe. Par ailleurs, lors de l’atelier Se projeter dans la vie professionnelle, il a été question de présenter une initiative visant à aider les étudiantes et étudiants en génie industriel à mieux comprendre les perspectives de carrière qui s’offrent à eux.
La conférence sur les pratiques alternatives de notation (PAN) a nourri de riches réflexions sur les façons de faire de l'évaluation, en mettant l'accent sur des approches qui permettent de mieux rendre compte des compétences acquises plutôt que de simplement additionner les résultats des évaluations.
Enfin, la conférence de clôture a permis de découvrir les principes des ressources éducatives libres et leur potentiel pour favoriser le partage des connaissances.
Un grand merci aux personnes qui ont généreusement partagé leur expertise et animé les échanges tout au long de cette journée ! À l'année prochaine !

|PRÉSENTATION DE MÉMOIRE|
Yaqi Li présente son mémoire ayant pour titre: «Sustaining Employee Empowerment in a Context of Change: An Exploratory Case Study in the Aerospace Industry.»
➡️Sous la direction de recherche de Catherine Beaudry et la codirection de Mario Bourgault.
📆Mercredi 27 mai 2026
🕙14 h
📍Polytechnique Montréal
Pavillon principal | A-309
Résumé de la recherche :
Ce mémoire s’inscrit dans le contexte actuel d’intérêt croissant envers les pratiques de gestion axées sur le bien-être des employés et leur potentiel à agir à titre d’acteurs de changement. Puisque l’innovation technologique et durable s’appuie grandement sur la participation, les compétences, le développement et l’épanouissement des employés à tous les niveaux hiérarchiques d’une entreprise, cette étude vise à explorer l’autonomisation des employés ainsi que les facteurs et les moyens permettant de l’accroître en parallèle avec l’introduction d’un pilier « humain » au concept de durabilité.
Les résultats soulignent l’importance de trouver un équilibre entre différentes sources de tension, notamment en favorisant la flexibilité structurée, en exploitant la synergie entre les dynamiques sociales ascendantes et descendantes, en encourageant l’expression de l’individualité et en renforçant la force collective. Ils mettent aussi en lumière une interdépendance entre l’autonomisation et la durabilité humaine en démontrant notamment la manière dont l’autonomisation peut être maintenue à long terme à travers la promotion de la durabilité humaine. Enfin, cette étude propose un cadre conceptuel pouvant servir comme guide théorique et pratique pour améliorer l’autonomisation des employés et soutenir les entreprises dans leur parcours vers la durabilité humaine.

|CONFÉRENCE|
Comment concevoir des systèmes technologiques qui placent réellement l’humain au cœur de l’innovation?
Une conférence de Guy André Boy sur l’intégration humains-systèmes et la cognition systémique.
📅 Mardi 9 juin 2026
🕣 11 h à 12 h
📍 Polytechnique Montréal
Pavillons Lassonde | M-2004
Entrée libre !
À travers cette présentation, le conférencier abordera les liens entre les sciences humaines, l’ingénierie des systèmes et les systèmes sociotechniques complexes, dans un contexte marqué par l’évolution rapide des technologies et l’intégration croissante de l’intelligence artificielle.
Des exemples issus du domaine de l’aéronautique viendront illustrer les concepts développés autour du Human Systems Integration (HSI) et du Human-Centered Design (HCD).

✨Ne manquez pas la deuxième édition de la Journée d’échange pédagogique!
Cette journée réunira différents acteurs et actrices du milieu de l’enseignement collégial et universitaire afin de bâtir des collaborations durables, favoriser les échanges et partager des pratiques pédagogiques innovantes et inspirantes.
📅 Mardi 2 juin 2026
🕣 8 h 30 à 16 h 30
📍 Polytechnique Montréal
Au programme : ateliers, conférences et occasions de réseautage autour des enjeux actuels de l’enseignement et de l’apprentissage.
🔗 Pour en savoir plus et vous inscrire à l’événement : https://www.polymtl.ca/magi/journee-dechange-pedagogique

|SOUTENANCE DE THÈSE|
Ali Jafari soutient sa thèse ayant pour titre: 𝘚𝘵𝘰𝘤𝘩𝘢𝘴𝘵𝘪𝘤 𝘐𝘯𝘷𝘦𝘯𝘵𝘰𝘳𝘺 𝘖𝘱𝘵𝘪𝘮𝘪𝘻𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯: 𝘈𝘱𝘱𝘭𝘪𝘤𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘪𝘯 𝘏𝘦𝘢𝘭𝘵𝘩𝘤𝘢𝘳𝘦 𝘢𝘯𝘥 𝘍𝘪𝘯𝘢𝘯𝘤𝘪𝘢𝘭 𝘋𝘪𝘴𝘵𝘳𝘪𝘣𝘶𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘚𝘺𝘴𝘵𝘦𝘮𝘴.
➡️Sous la direction de recherche du professeur Antoine Legrain et la codirection de la professeure Nadia Lahrichi.
📆Vendredi 15 mai 2026
🕙9 h 30
📍Polytechnique Montréal
Pavillon principal
Salle : A-309 et en ligne par zoom: https://us06web.zoom.us/j/86816511687?pwd=sVxyTSk6BaQ7sUfOEU6mIaIrcxfRlJ.1
Résumé de la recherche :
Cette thèse porte sur l’optimisation de politiques de gestion des stocks pour des réseaux de services critiques soumis à une demande incertaine et à d’importantes contraintes opérationnelles. Elle étudie deux contextes : les chaînes d’approvisionnement hospitalières et la distribution nationale des billets de banque. Dans le contexte hospitalier, la recherche propose des politiques de réapprovisionnement dynamiques adaptées à l’hétérogénéité de la demande pour les médicaments et les fournitures chirurgicales. Des modèles d’optimisation stochastique en horizon glissant sont développés afin d’ajuster les décisions de réapprovisionnement tout en respectant les contraintes d’espace, de capacité et de niveau de service. La thèse étend ensuite ces approches au réseau logistique de la banque centrale pour la gestion des billets de banque. Ce problème inclut des flux bidirectionnels de retraits et de dépôts, des contraintes de transport et de capacité, ainsi que l’impact environnemental des expéditions. Un modèle stochastique est proposé pour optimiser les décisions de réapprovisionnement et de retrait tout en réduisant les émissions de gaz à effet de serre.
Les résultats obtenus à partir de données réelles montrent que les politiques proposées permettent de réduire les coûts, les déplacements et la charge opérationnelle, tout en maintenant des niveaux de service élevés. Cette recherche démontre ainsi l’intérêt des approches dynamiques et adaptatives pour améliorer la performance des systèmes de gestion des stocks.

|SOUTENANCE DE THÈSE|
Farin Rastgar Amini soutient sa thèse de doctorat ayant pour titre : 𝘔𝘢𝘤𝘩𝘪𝘯𝘦 𝘓𝘦𝘢𝘳𝘯𝘪𝘯𝘨 𝘍𝘰𝘳 𝘓𝘢𝘳𝘨𝘦-𝘚𝘤𝘢𝘭𝘦 𝘗𝘦𝘳𝘴𝘰𝘯𝘯𝘦𝘭 𝘚𝘤𝘩𝘦𝘥𝘶𝘭𝘪𝘯𝘨 𝘗𝘳𝘰𝘣𝘭𝘦𝘮𝘴.
Sous la direction de recherche de Guy Desaulniers, codirigée par Claudio Contardo.
📆 Mardi 5 mai 2026
🕙 À 9 h
📍Polytechnique Montréal | Salle A-309
et par Zoom : https://us06web.zoom.us/j/82587918257?pwd=IZcrKfPVz8RzUkcWlYOe9VcqZqqeyx.1
Résumé de la recherche :

Cette thèse porte sur les problèmes d’horaires de personnel dans le secteur du commerce de détail, où l’objectif est de déterminer des horaires de travail permettant de satisfaire une demande fortement variable tout en minimisant les coûts. Dans ces contextes, les modèles mathématiques reposent souvent sur l’énumération d’un très grand nombre de quarts de travail possibles, ce qui entraîne des problèmes d’optimisation de grande taille difficiles à résoudre efficacement.

Afin de relever ce défi, cette thèse propose des approches basées sur l’apprentissage automatique et l’exploration de données pour guider le processus d’énumération des quarts de travail. Les méthodes développées permettent d’identifier, à partir de données historiques, les périodes les plus prometteuses pour la construction des quarts, réduisant ainsi considérablement la taille des modèles d’optimisation. Les résultats expérimentaux montrent que ces approches permettent d’accélérer significativement les temps de résolution tout en maintenant une excellente qualité de solution. De plus, l’extension aux quarts multi-tâches démontre des gains supplémentaires en termes de coûts et de flexibilité opérationnelle.

|PRÉSENTATION DE MÉMOIRE|
Olfa Mezlini présente son mémoire qui porte sur l'𝘖𝘱𝘵𝘪𝘮𝘪𝘴𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘶 𝘳𝘰𝘶𝘵𝘢𝘨𝘦 𝘥𝘦𝘴 𝘢𝘷𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘴𝘰𝘶𝘴 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘳𝘢𝘪𝘯𝘵𝘦𝘴 𝘥𝘦 𝘮𝘢𝘪𝘯𝘵𝘦𝘯𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘱𝘢𝘳 𝘨é𝘯é𝘳𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘭𝘰𝘯𝘯𝘦𝘴.
➡️ Sous la direction de recherche de Guy Desaulniers, codirigée par Frédéric Quesnel.
📆 Lundi 4 mai 2026
🕙 À 9 h
📍Université de Montréal
Pavillon André Aisenstadt
Salle : 4488 (GERAD)

Résumé de la recherche :
Ce mémoire s’inscrit dans le secteur aérien et traite du problème de routage d’avions sous contraintes de maintenance au niveau opérationnel. La maintenance des avions représente un enjeu à la fois économique et stratégique, influençant directement la sécurité, la fiabilité et la rentabilité des opérations. Dans ce contexte, il s’agit de construire des routes pour une flotte hétérogène afin de couvrir un ensemble de vols sur un horizon de planification donné, tout en respectant des contraintes strictes de maintenance (heures de vol, nombre d’atterrissages, jours calendaires écoulés depuis la dernière intervention), des fenêtres temporelles réglementaires, ainsi que les capacités des stations de maintenance, et en minimisant les coûts opérationnels et les pénalités associées. En raison de la nature combinatoire du problème, une approche heuristique basée sur la génération de colonnes a été développée, reposant sur des sous-problèmes de plus court chemin avec contraintes de ressources, et renforcée par des techniques d’accélération visant à améliorer les performances computationnelles. Les expérimentations menées sur des instances réelles de grande taille (jusqu’à 3 millions de connexions de vols, 1 598 vols et 84 avions) montrent que la méthode proposée permet de réduire les temps de calcul de 13 % à 94 %, tout en maintenant un écart à l’optimal inférieur à 1,5 %. Ces résultats démontrent la capacité de l’approche à résoudre efficacement des cas industriels complexes et à répondre aux exigences opérationnelles du secteur aérien.