Nouveau partenaire: Amnistie Internationale, Canada Francophone

Quotient Social est très heureux d’annoncer un nouveau partenariat avec Amnistie Internationale du Canada Francophone.

Amnistie Internationale fait la promotion et la défense de l’ensemble des droits humains énoncés dans la Déclaration universelle des droits de l’homme. En plus des droits civils et politiques qu’Amnistie internationale s’emploie déjà à défendre depuis maintenant plus de 50 ans, le mouvement a élargi l’étendue de son action ces dernières années, en incluant les dimensions sociales, culturelles et économiques des droits de la personne.

L’organisme mène des activités de sensibilisation et d’éducation aux droits humains, en vue d’aider les gens et les organismes à connaître, comprendre et défendre ces droits. Ces activités ciblent autant les individus que les groupes d’individus; il peut s’agir d’organisations, d’entreprises ou d’institutions internationales.

Événement 18 septembre 2018 : 1er anniversaire de Quotient Social

Quotient Social célèbre son premier anniversaire et c’est avec un grand plaisir que nous vous invitons à notre soirée! L’invitation est ouverte aux bénévoles, partenaires ainsi que toute personne intéressée par notre organisme.

Date : Mardi 18 septembre 2018

Heure : 17h à 20h

Lieu : Atrium des Grands Ballets Canadiens de Montréal – 1435 rue de Bleury

Ordre du jour :

  • Retour sur Quotient Social: notre mission
  • Présentation des partenaires et des réalisations de la dernière année
  • Remerciement à nos Data Philanthropes
  • Appel aux bénévoles
  • Réseautage

Inscription requise : Formulaire RSVP

Nous espérons tous vous voir en grand nombre.

Pour toutes questions ou commentaires, n’hésitez pas à nous écrire à quotientsocial.mtl@gmail.com

L’Équipe Quotient Social

Nouveau partenaire: Association canadienne pour la santé mentale

Quotient Social est très heureux d’annoncer un nouveau partenariat avec l’Association canadienne pour la santé mentale.

L’Association canadienne pour la santé mentale (ACSM), fondée en 1918, est l’un des plus anciens organismes de bienfaisance au Canada. Chaque année, nous offrons des services à plus de 1,3 millions Canadiens grâce aux efforts combinés de plus de 11 000 bénévoles et le personnel de partout au Canada dans plus de 330 communautés.

En tant que chef de file national et champion en matière de santé mentale, l’ACSM facilite l’accès aux ressources dont les gens ont besoin pour maintenir et améliorer leur santé mentale et leur intégration communautaire, renforcer leur résilience et favoriser leur rétablissement à la suite d’une maladie mentale.

Nouveau partenariat: association de Montréal pour la déficience intellectuelle

Quotient Social est très heureux d’annoncer un nouveau partenariat avec l’association de Montréal pour la déficience intellectuelle.

Depuis 1935, l’association de Montréal pour la déficience intellectuelle (AMDI) a pour objectif d’accompagner et de soutenir les personnes ayant une déficience intellectuelle et de les aider à maintenir leur plein potentiel personnel et social, tout en favorisant leur épanouissement. L’organisme travaille également au soutien des familles des personnes ayant une déficience intellectuelle.

La contribution de Quotient Social permettra à l’AMDI de maîtriser son virage numérique et d’exploiter ses données de façon efficace afin de se concentrer sur sa mission principale.

Intelligence d’affaires et intelligence artificielle démocratisées ou démocratisables

L’importance que prennent l’intelligence d’affaires et l’intelligence artificielle au sein des organisations n’est plus à refaire. Big data, machine learning et transformation numérique sont sur toutes les lèvres. Leur démocratisation est porteuse de quelques défis afin de favoriser leur implantation. Cet article abordera principalement deux d’entre eux : dans un premier temps la gestion des talents, et se concentrera davantage sur le manque de connaissances et de compréhension relative aux données.

La prémisse de cet article réside dans l’écart qui se fait de plus en plus creux entre les connaissances au sein des entreprises pour exploiter la pléthore de données et les stratégies qui en découlent. À cet effet, McKinsey dressait, en 2016, un portrait sur le manque à gagner en matière de talents analytiques futures dans le monde. Il est noté que d’ici 2018, il existerait un manque à gagner de 250 000 scientifiques des données aux États-Unis seulement. Dans le même ordre d’idée et toujours aux États-Unis, une demande de deux à quatre millions de « traducteurs de données » est attendue. Il est donc important de favoriser le développement de compétences analytiques au sein des organisations, mais également encourager le développement de la pensée stratégique des analystes afin d’utiliser le plein potentiel rendu possible par l’analyse de données. Le second défi, cette fois identifié par l’article Romantic and Rational Approaches to Artificial Intelligence, soulève la difficulté d’interprétation des modèles boîtes noires, souvent propre à l’intelligence artificielle, comme les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond. Le manque de transparence à l’égard des modèles d’IA ralentit leur compréhension au sein des organisations.

Par exemple, pensons à l’application de modèles d’intelligence artificielle en médecine où l’algorithme est chargé de diagnostiquer un cancer à un patient donné. À l’issue du traitement algorithmique, le patient ne recevra qu’un diagnostic, soit positif ou négatif. En d’autres mots, le patient ne recevra que très peu de contexte sur le processus de prise de décision et ce qui a mené à son diagnostic. Ce dernier devra, d’une part, accepter les conséquences du diagnostic et de l’autre, accepter qu’il soit peu informé sur ce qui a mené à cette décision.

Le même parallèle relatif au manque de transparence et de compréhension peut être tiré quant à l’utilisation de données et d’intelligence artificielle dans un contexte corporatif.

Avant de plonger dans le vif du sujet relativement à l’intelligence artificielle, prenons un pas vers l’arrière, et abordons premièrement les capacités analytiques des entreprises. Un article datant de 2015 du MIT, soulève que les compétences analytiques au sein des entreprises sont en croissance. En effet, celles-ci investissent massivement dans des infrastructures technologiques solides ce qui leur permet d’amasser et d’analyser une plus grande quantité de données – il s’agit d’une nouvelle encourageante! Une deuxième bonne nouvelle : ces mêmes entreprises attirent de bons talents analytiques afin d’accroître leurs compétences et de prendre de meilleures décisions basées sur les données. Le seul hic? Les gestionnaires ne sont pas outillés pour comprendre les résultats générés par leurs équipes analytiques. Résultats : ils n’arrivaient pas à générer d’insights et de stratégies actionnables basées sur les données. À cet effet, une première question peut être posée :

Est-ce le rôle de l’analyste de pousser son analyse plus loin et d’inclure les perspectives d’affaires relatives à ses résultats ou est-ce le gestionnaire qui doit acquérir les connaissances pour comprendre les résultats analytiques?

L’article du MIT souligne l’existence d’une relation négative entre l’accroissement des talents analytiques au sein des entreprises et leur capacité à consommer l’information. Plus simplement, l’écart entre les analystes de données et la compréhension qu’ils apportent à leurs gestionnaires se creuse de plus en plus.

La table étant mise, comme vous pouvez l’imaginer, si nous migrons de l’intelligence d’affaire à l’intelligence artificielle, il est normal de s’attendre à ce que l’écart soit encore plus flagrant. Si les exécutifs ont des connaissances en statistiques, leurs savoirs en matière d’apprentissage machine, de réseaux de neurones et d’intelligence artificielle se fait beaucoup plus rare. Une seconde question peut donc se poser :

Est-ce important que les gestionnaires comprennent comment le modèle fonctionne ou est-ce que toute ce qui compte est que le modèle offre une bonne performance?

À cette question, les chercheurs du MIT croient qu’il est important de comprendre comment ces modèles fonctionnent. À cet effet, ils notent qu’une bonne compréhension des modèles de BI et d’IA donne une plus grande indépendance, une meilleure stabilité et même du plaisir à travailler avec la technologie. À l’inverse, ils croient que l’incompréhension nuit au développement d’innovations et créée des frustrations au sein des organisations.

À la lumière des éléments présentés précédemment, nous croyons que :

  1. Les analystes se doivent de démocratiser les connaissances en favorisant la compréhension de leurs modèles au sein de leur organisation. Ils doivent également ajouter une dimension d’affaires à leurs analyses afin d’en faire découler des recommandations stratégiques et tactiques.
  2. De leur côté, les gestionnaires doivent faire leur bout de chemin. Il est recommandé qu’ils aillent chercher les connaissances nécessaires pour mieux comprendre le travail de leurs employés. Après tout, l’intelligence artificielle est au cœur de la quatrième révolution industrielle, il est donc normal qu’ils cherchent à s’informer afin de devenir de meilleurs gestionnaires.
  3. Finalement, les deux parties doivent travailler de pairs, à leur rythme, afin de favoriser l’adoption tant de l’intelligence d’affaires et l’intelligence artificielle au sein de leur organisation. En tant que professionnels des données, que nous soyons analyste ou gestionnaire, il est de notre devoir de faciliter la compréhension de notre corps de métier au sein des différentes unités d’affaires.

De votre côté, que réalisez-vous au sein de votre organisation afin de faciliter la compréhension de votre travail ?

* Cet article est basé sur les travaux d’Ed Hess « In the AI Age, « Being Smart », will mean something completely different » et de Sam Ransbotham « Romantic and Rational Approaches to Artificial Intelligence »

Article par Jeremy Piché-Bisson

Nouveau partenariat: Grands Frères Grandes Soeurs du Grand Montréal

Quotient Social est très heureux d’annoncer un nouveau partenariat avec l’organisme Grands Frères Grandes Soeurs du Grand Montréal.

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Grands Frères Grandes Soeurs du Grand Montréal (GFGS) est une organisation dédiée au développement des enfants et des jeunes qui vivent des difficultés personnelles et socio-économiques, ainsi que de leurs familles. L’organisme propose des services professionnels de mentorat, des opportunités de développer des forces personnelles et des compétences interpersonnelles qui favorisent, à long terme, une vie saine.

La contribution de Quotient Social permettra à GFGS de maîtriser son virage numérique et d’exploiter ses données de façon efficace afin de se concentrer sur sa mission principale.

Nouveau partenariat avec Les Grands Ballets Canadiens de Montréal

Quotient Social est très heureux d’annoncer l’ouverture du volet Culturel avec une nouvelle collaboration avec Les Grands Ballets Canadiens de Montréal, une compagnie de création, de production et de diffusion de réputation internationale qui se consacre au développement du ballet sous toutes ses formes, en s’appuyant sur la discipline du ballet classique.

Les Grands Ballets s’engagent également auprès de la communauté, entre autres avec le Fonds Casse-Noisette pour enfants qui rend le temps des Fêtes inoubliable pour des milliers d’enfants issus de milieux défavorisés en leur permettant de participer à des ateliers éducatifs et d’assister à une représentation du célèbre ballet Casse-Noisette.

La contribution de Quotient Social permettra aux Grands Ballets de maîtriser son virage numérique et analytique tout en conservant son excellence dans ses relations avec sa clientèle, et ce, à travers toutes les sphères d’activités de l’organisation. De plus, la collaboration permettra de faire valoir l’impact de la vision holistique des Grands Ballets et de promouvoir tous les bienfaits que procure la danse pour contribuer au mieux-être de l’individu et de la collectivité.

Exploitation de données et profit social : La voie de demain ?

Et si nous vous disions qu’une utopie était à portée de main, puisque les prouesses technologiques nous permettent enfin de relever les grands défis qui se présentent à l’humanité… le croiriez-vous ? Vous seriez en droit de le faire!

L’exploitation de données, un terme susceptible d’en effrayer plus d’un aux premiers abords – est une notion derrière laquelle se cache un concept tout à fait captivant. Or, il serait culpabilisant de couvrir le sujet sans revenir sur ce qu’est le Big Data.

L’expression « Big Data » désigne un ensemble de pratiques permettant l’acquisition, la transformation et le traitement analytique de jeux de données massives dont l’ampleur dépasse les capacités de gestion des outils technologiques traditionnels. Les types de données comprises dans cet ensemble sont extrêmement variés, au point qu’il est pratiquement impossible de tous les répertorier. Imaginez donc ce que nous pourrions faire de ces nouvelles ressources si nous les exploitions à bon escient.

C’est ici que la science de données entre en jeu! Il s’agit en fait de traiter informatiquement des jeux de données afin d’en dégager des tendances et découvertes, permettant ainsi l’explication ou la prédiction d’un événement. En d’autres termes, le scientifique de données (data scientist) observera une panoplie d’informations qui lui révéleront à quoi il devra s’attendre à l’avenir. Comme nous l’avons mentionné ci-dessus, ces données sont diverses – et peuvent aller de données environnementales à des données comportementales. Vous l’avez donc compris! Si le Big Data était un gisement de pétrole, la science de données en serait la foreuse.

Mais alors… Quels sont les secteurs propices à l’utilisation d’un tel outil?

Force est de constater qu’il serait plus pertinent de se demander dans quels domaines on ne pourrait PAS l’utiliser. Certains organismes à but lucratif l’ont déjà adopté afin de maximiser leurs profits sociaux.

Toutefois, on remarque que de plus en plus d’acteurs sont déterminés à impacter positivement la société par le biais de cet instrument. Qu’adviendrait-il si nous décidions d’en faire un usage novateur afin d’apporter des solutions concrètes aux problèmes que rencontre notre société?  Mettez-nous donc au défi. Citez-nous un domaine dans lequel nous ne pourrions exercer une influence au moyen de traitement des données.

Prenons le domaine médical à titre d’exemple; un domaine dans lequel la précision est de rigueur. Aucune innovation n’y serait employée à moins que les professionnels de la santé garantissent son inoffensivité mais surtout, son utilité.  Sachez alors que les médecins optent d’ores et déjà pour la donnée. Avec les données recueillies, il leur est possible d’identifier et d’observer les patients à risque, permettant ainsi de prévenir les contractions de pathologies handicapantes, voire mortelles. Il est également possible de prévenir une épidémie en prédisant le parcours du fléau et ce, en récoltant des données sur les flux migratoires des individus.

La pollution serait votre préoccupation? Le traitement de données nous aiderait à comprendre les comportements liés à la pollution, à identifier les zones potentiellement dangereuses et à prévenir les pics de pollution. Nous pourrions aussi déterminer plus précisément quelles sont les différentes conséquences de la pollution.

Restons sur la cause environnementale en appliquant ces techniques aux enjeux de la biodiversité. Nous pourrions déterminer quelles sont les causes exactes de l’extinction des espèces. Nous pourrions aussi prédire leurs variations démographiques animales afin d’isoler les spécimens qui risquent de disparaître.

Terminons avec un ultime exemple… celui de l’éducation. On ne saurait dire à quand remontent les débats liés à ce domaine. Toutefois, à travers la science de données, nous pouvons espérer en clore plus d’un. Certaines institutions scolaires en font déjà usage afin d’élaborer des programmes spécifiques aux élèves. Ils peuvent ainsi prévenir les décrochages scolaires et assurer à l’enfant un développement intellectuel sain et épanouissant. Autrement dit, il est désormais possible de détecter quels seront les programmes appropriés afin qu’aucun enfant ne soit laissé pour compte.

Dans les pays non-industrialisés, nous pourrions localiser l’emplacement idéal à la construction d’une école afin qu’un nombre maximal d’enfants ait accès à l’éducation.

Et si nous utilisions les données d’une manière plus responsable?

Et si nous focalisions notre attention sur les enjeux sociaux…

… Nous diriez-vous que les utopies imaginées par nos plus grands philosophes sont toujours aussi distantes?

Evens Mensah, collaborateur pour Quotient Social