Des billions de dollars en marchandises changent de main plusieurs fois dans les chaînes d’approvisionnement énergétique canadienne et mondiale avec peu de visibilité de leurs caractéristiques en temps réel. Les inefficiences qui en résultent augmentent les coûts de l’énergie et les émissions dans l’ensemble de la plus grande chaîne d’approvisionnement au monde.
Tidewater a fait équipe avec Validere pour utiliser une couche de données universelles basée sur l’IA afin de regrouper plusieurs sources de données en une seule source de vérité, de sorte à pouvoir prendre de meilleures décisions opérationnelles et commerciales, ainsi que sur le plan des ESG. Il est maintenant possible de déterminer le meilleur plan d’action au niveau du système en trouvant les charges d’alimentation convenant à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement. Résultat? Une meilleure économie, une diminution des coûts énergétiques pour les Canadiens et une réduction des émissions de gaz à effet de serre.
« Validere est ravie de poursuivre son travail avec des partenaires formidables comme Tidewater et Scale AI. Accroître l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement énergétique à l’aide de la technologie est l’une des plus grandes occasions qu’il nous est donné de saisir actuellement sur le plan de l’environnement et de l’économie. Nous sommes particulièrement fiers de créer notre technologie au Canada et d’y favoriser la croissance de l’emploi. Validere a généré plus de 20 emplois au pays cette année, et ce projet favorise sans aucun doute notre croissance. » – Nouman Ahmad, cofondateur et chef de la direction de Validere
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« Nous sommes fiers de contribuer à la création d’emplois dans le secteur de la technologie au Canada, et ce projet est un excellent exemple du grand rôle de l’énergie dans tous les aspects de l’économie canadienne. Ces outils sont utiles dans les activités quotidiennes, mais également dans la planification stratégique du transport des produits. »
— Terrence Dumont, vice-président directeur, Montney, Tidewater Midstream