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Avec l’explosion du volume de données et de l’IoT, la valeur actuelle et future d’une entreprise dépend de plus en plus de la qualité de son patrimoine informationnel et de sa capacité à la valoriser. Avoir des Data Scientists de haut niveau est aujourd’hui devenu nécessaire à tout grand groupe souhaitant renforcer ses positions sur son marché.
Nous vous apportons notre expérience pour mettre la R&D au service de vos projets de Data Science, de Machine Learning, de Deep Learning : Analyse prédictive, valorisation de vos données vidéos ou photos (Computer Vision), travail sur les textes NLP, maintenance prédictive, détection de fraudes/anomalies, traitement du signal…
Nos consultants experts interviennent dans vos équipes ou au sein de notre Lab’ interne, dans des secteurs variés tels que l’énergie, l’industrie, l’assurance, la banque, le marketing, etc.
Nous développons des réponses sur mesure à vos use-cases en Computer Vision, Séries Temporelles, NLP, Traitement du signal.
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Nous accompagnons les entreprises dans la création de nouveaux usages autour de leurs données, à la fois en termes de Recherche & Développement et en termes de mise en production et d’implémentation.
Nous engageons toute notre expertise afin de développer une approche R&D unique, qui génère des solutions inédites pour nos clients et s’impose comme une référence sur le marché de la Data Science.
Pour nos clients, nous sommes un partenaire-expert en implémentation et en innovation Data Science. Nous nous positionnons comme des activateurs data, et aidons nos clients à générer de la valeur à partir de leurs données.
Aquila Data Enabler assure la mise en oeuvre performante et rigoureuse de tous les projets Data de ses clients, et y apporte en plus une véritable démarche d’innovation grâce à sa veille permanente, ses labs et sa communauté d’experts.
Grâce à son expertise en Computer Vision, NLP, Machine et Deep learning, Aquila Data Enabler répond aux impératifs d’exploitation et de création de valeur liée à vos données et vous accompagne dans ces nouveaux usages.
Il est un domaine où le couplage de Modèles Physiques et de Modèles d’Intelligence Artificielle est particulièrement performant et pertinent : les GéoSciences. Cet article donne des clés en particulier pour mettre en oeuvre des Modèles Physiques Augmentés (MPA) et des Modèles AI Augmentés Physiques (MAIAP).
Dans les projets de Machine Learning, en général, les modèles fonctionnent correctement si les proportions des classes du jeu de données utilisé sont relativement similaires. Cependant, des déséquilibres s’invitent parfois dans l’équation.
Découvrez dans cet article comment gérer ce type de problématique.
Ce nouvel article dresse l’état de l’art de l’extraction d’information des images pour servir un objectif fixé. Un intérêt particulier est y porté sur la cartographie de l’occupation des sols.
Désennuagement, pan-sharpening, imagerie hyperspectrale… Découvrez les nouveaux pré-traitements en télédétection spatiale et aérienne.
Un article pour comprendre la télédétection spatiale et aérienne, qui regroupe l’ensemble des techniques liées à la reconnaissance d’objets sur la surface terrestre par le biais de capteurs embarqués sur des satellites.
Dans le monde, 2.5 quintillions de bytes de données sont générés par jour en moyenne, et cela ne cesse d’augmenter. Dans l’univers de l’intelligence artificielle, ces données sont une ressource primaire alimentant des algorithmes de plus en plus performants et entrainés. Mais… sont-ils responsables pour autant ?
Cet article présente une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation des modèles de Deep Learning, qui sont souvent très opaques : la méthode des « Integrated gradients ».
Les modèles de ML sont souvent des boites noires qu’on évalue selon leurs performances sans savoir exactement comment leurs décisions sont prises. Obtenir les meilleures performances possible peut suffire, mais comprendre les décisions est de plus en plus indispensable.
L’autoML est-il la fin des Data Scientists ? Découvrez comment la combinaison de 2 approches permet aux Data Scientists Aquila Data Enabler de gagner en pertinence sur des problématiques de forecasting et de détection d’anomalies.
Reconstruction du plan masse de l’installation, création d’un jeu d’images pour chaque cellule PV, détection et classification des défauts.
Détection des équipements de sécurité et de distanciation, analyse des flux vidéos d’une caméra en temps réel, entrainement séparé sur la détection de chaque équipement.
Lecture automatique des pièces jointes de mails, identification du type de document, stockage Automatique de la donnée en BDD.
