Nous sommes des scientifiques de données ayant à coeur les enjeux de demain, et qui croient au rôle central de la culture et des médias dans notre résilience en tant que société.

Gaëlle Ramboanasolo

Gaëlle Ramboanasolo, détentrice d’une M.Sc. en Intelligence d’affaires, a toujours cherché à supporter la créativité et à partager sa passion pour les arts et la culture.

D’abord analyste de données à la Société de la Place des Arts, puis à Bandsintown et Synapse C, elle a développé de l’expertise en littératie de données, stratégie de données et en développement d’outils reposant sur la science de données dans divers secteurs des arts et de la culture (musique et technologie, livre, arts de la scène etc.). 

Par ailleurs, favoriser la diversité dans les STEM est essentiel pour elle. Elle s’évertue donc à multiplier les opportunités de partager ses connaissances en science de données dans plusieurs milieux – en tant qu’enseignante au Collège la Cité d’Ottawa et à travers son implication dans des initiatives promouvant la place des femmes dans les technologies (MMFC, Women in AI).

Jonas Isenegger

Jonas Isenegger est détenteur d’une M.Sc. en Intelligence d’affaires et d’un baccalauréat en administration, spécialisé en entrepreneuriat et en finances.

Avec cinq ans à titre de consultant en analytique comportemental, puis chef de service dans le secteur de la rétention client et le  tourisme, il a développé des compétences en développement de modèles prédictifs, en analyses longitudinales et analyses de survie, de recherche appliquée en vue de personnaliser le parcours du voyageur, de gestion de projet, de vulgarisation et diffusion auprès de différents niveaux hiérarchiques.

Il décide de co-fonder Gradiant afin d’appliquer ses connaissances en sciences des données à des secteurs vulnérables face à la fracture numérique, et dont les missions visent le bien-être social, culturel et environnemental.

Notre Mantra

Voici les grands principes qui guident la raison d’être de l’organisation et des projets que nous menons.

La science de données comme outil, et non comme fin.

Nous ne croyons pas au solutionnisme technologique. “Tout ce qui est possible n’est pas nécessaire”. Nous développons des solutions qui font du sens et pour lesquelles l’introduction d’outils reposant sur l’a science de données est utile et démontrée.

 

Le projet s’inscrit dans une logique d’impact social.

Que ce soit pour démocratiser la compréhension des opportunités et des menaces de l’intelligence artificielle, ou pour développer des outils qui permettront à la société de développer une plus grande résilience, nos projets s’inscrivent dans une logique d’impact.

 

Le projet pique la curiosité.

Le projet permet d’explorer de nouvelles avenues d’utilisation de l’intelligence artificielle. Il appelle à appliquer une diversité d’outils et de modèles de façon originale, et stimule les esprits et les conversations.