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Jacob a obtenu sa licence en ingénierie environnementale et son doctorat en ingénierie civile à l'Université d'État de Caroline du Nord aux États-Unis en 2016 et 2020, respectivement. Sa thèse de doctorat portait sur la simulation de l'évolution des réseaux électriques à basse tension avec l'adoption de technologies énergétiques distribuées à l'aide de techniques de modélisation basées sur des agents. Sa thèse a été financée par la National Science Foundation des États-Unis dans le cadre du Graduate Research Fellowship Program. Les recherches de Jacob appliquent des techniques de modélisation sociotechnique pour simuler les réseaux d'eau et d'énergie en tant que systèmes adaptatifs complexes. Ses travaux ont permis de développer un ensemble de cadres de modélisation basés sur des agents pour analyser la protection des infrastructures critiques, l'écotourisme, la diffusion de la technologie solaire photovoltaïque, les systèmes d'eau décentralisés et les marchés de l'énergie de pair à pair. Il est actuellement analyste de recherche à l'Institut et effectue des recherches sur la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques afin d'analyser les voies d'électrification et de décarbonisation de l'économie canadienne.

Josée Provençal est titulaire d'un doctorat en sciences politiques de l'Université d'Ottawa, avec une spécialisation en énergie. Elle a été post-doctorante au Labo Climat Montréal de l'Institut national de la recherche scientifique (INRS), travaillant avec la Ville de Montréal et le consortium de recherche Ouranos sur l'adaptation urbaine aux changements climatiques. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'industrie de l'énergie au Canada et à l'étranger. Elle a mis en place une plateforme de gestion des connaissances à l'Association québécoise de l'efficacité énergétique (AQME), conseillé des clients internationaux sur leur positionnement stratégique au sein de son entreprise AETOS Énergie, Environnement, et influencé les décideurs publics pour accélérer la transition énergétique en tant qu'analyste principale à l'Association québécoise pour la production d'énergie renouvelable (AQPER). Elle est active dans deux groupes de recherche, Polémos, un groupe de recherche indépendant sur la décroissance, et l'Observatoire de la post-croissance et la décroissance (OPCD), où elle étudie l'économie politique de l'énergie, la suffisance énergétique et les relations sociales qui structurent notre consommation d'énergie.

ChatGPT Pierre Cilpa est un expert chevronné en systèmes et données, titulaire d'un baccalauréat en génie électrique de Polytechnique Montréal et détenteur de certifications SAFe 5, Microsoft Azure et SQL. Fondateur de SOLR Consultation Inc., il a fait preuve de compétences en gestion de projets, infrastructure cloud et développement de systèmes IoT. Sa compréhension approfondie des réseaux, de la sécurité et de la gestion des données a été cruciale pour naviguer dans les systèmes d'information complexes. En tant que consultant développeur Python ETL chez Hydro-Québec, Pierre a dirigé des projets avec précision, garantissant des rapports de haute qualité et une gestion efficace des opérations de pipeline ETL. Son passage à la Banque Nationale du Canada a été marqué par sa gestion des opérations de centre de données et son utilisation habile de SQL avec Snowflake, améliorant la planification stratégique des processus et des projets au sein du Bureau des données en chef. Avec une solide expérience en conception électronique et développement de produits, Pierre a contribué aux innovations en transfert d'énergie sans fil et technologie de signal ultrasonique. Notamment, en tant que collaborateur sur la technologie brevetée de générateurs d'énergie photovoltaïque flottants, il continue d'être une figure influente à la convergence de l'innovation, des données et de la technologie, maintenant les plus hauts standards dans son domaine.

Mahdis, diplômée de Polytechnique Montréal, est titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées et a été affiliée à plusieurs Chaires de recherche du Canada, telles que CIRRELT et GERAD. Son parcours académique a commencé à l'Université Polytechnique de Téhéran (Amirkabir), où elle a obtenu son B.Sc. et son M.Sc. en génie industriel. Ses recherches se concentrent sur la modélisation mathématique, l'optimisation basée sur les données et l'optimisation des réseaux dans différents secteurs industriels. Mahdis apporte huit ans d'expertise en programmation linéaire en nombres entiers, programmation non linéaire et programmation quadratique binaire, ainsi que de solides compétences en rapports visuels et en intelligence d'affaires. Avec plus de six ans d'expérience en apprentissage automatique, elle excelle dans l'extraction et le nettoyage des données, et l'application de diverses techniques, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage profond et la prévision de séries temporelles. Ses compétences en programmation s'étendent au Python, Java, Matlab, SQL, PyTorch et TensorFlow. Mahdis est également habile dans l'utilisation d'outils et de cadres tels que Pyomo, Plotly, SciPy, Spark et Databricks.