Le Solutionneur – Premier logiciel de génération automatique d’horaires pour les écoles du Québec


Le Solutionneur est la solution performante et accessible en génération automatisée d’horaires maîtres pour les écoles du Québec. Le Solutionneur est offert à l’ensemble des écoles secondaires et primaires de la province.

 
Le Solutionneur permet de générer automatiquement les horaires des élèves et des enseignants des écoles secondaires. Il tient compte de l’ensemble des contraintes propres aux polyvalentes québécoises et s’intègre aux applications corporatives utilisées dans les commissions scolaires.
 
Développé conjointement par le CRIM et la Commission scolaire de Laval, il s’agit de l’unique outil automatisé de confection d’horaires adapté aux particularités du système scolaire québécois. Le logiciel utilise des approches mathématiques et des implémentations logicielles de pointe pour traiter la complexité élevée du problème. Consultez la fiche-projet
 
 

 

Soyez maîtres de vos horaires !

Pour découvrir tous les avantages du Solutionneur ou pour en faire l'essai : 
 
Partenaire : Commission scolaire de Laval
 

Ce projet a remporté le Prix OCTAS Solution d’affaires – Développement à l’interne 2010, décerné par le Réseau Action TI, conjointement à la Commission scolaire de Laval et au CRIM.

Équipes

Nouvelles récentes

  • CANARIE investit dans les logiciels de recherche du CRIM!
    18/10/2018

    Le CRIM est heureux d'annoncer que CANARIE financera l'évolution de ses plateformes de recherche afin de les rendre disponibles à d'autres équipes oeuvrant dans des disciplines différentes.

    +

Événement à venir

  • ICTAC 2018
    19/10/18 0h00
    Stellenbosch, Afrique du Sud
    Le CRIM présentera un papier à la "15th International Colloquium on the Theoretical Aspects of Computing" qui se tiendra du 12 au 19 octobre 2018 à Stellenbosch, Afrique du Sud.
    +
  • In-Sec-M RT @InSecM1: Dans le cadre du Forum sur la #cybersécurité, IN-SEC-M, en collaboration avec @SERENE_RISC et Investir Ottawa (@Invest_Ottawa)…
  • In-Sec-M RT @InSecM1: As part of the Cyber ??Security Forum, IN-SEC-M, in collaboration with @SERENE_RISC and @Invest_Ottawa, offers you the followi…

Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

    +
  • Intégration de VerbNet dans un réalisateur profond

    +