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DE PRÉVISION AUGMENTÉE

Aquila Data Enabler apporte son expérience pour mettre la R&D au service de vos projets de Data Science, de Machine Learning et de Deep Learning.

Notre Lab est le véritable cœur technique d’Aquila. Il regroupe nos Data Scientist spécialistes autour de leurs expertises (+ de 40 Data Scientist). Nous pouvons ainsi proposer les méthodes les plus innovantes, issues des derniers papiers de recherche, pour répondre au mieux et au plus vite aux besoins de nos clients, mettant la R&D opérationnelle au centre de nos préoccupations pour servir leurs enjeux.

Nos expertises :

  • Computer Vision / Analyse d’images
  • NLP / NLU / Question Answering
  • Times Series / Traitement de données structurées

NOTRE APPROCHE : LA R&D OPéRATIONNELLE

Nous développons des réponses sur mesure à vos use-cases en Computer Vision, Séries Temporelles, NLP, Traitement du signal.

Pour en savoir plus, cliquez sur ces différentes cases :

LA DONNÉE EST AU COEUR DE L’ENTREPRISE, SA VALEUR N’EST PLUS À DÉMONTRER

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.

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29 avril 2022

Semi-supervised Learning & Active Learning : comment tirer profit des données non-labellisées ?

Active Learning et Semi-Supervised Learning  Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube.    Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, l’entraînement d’un réseau de neurones repose sur l’exploitation d’un ensemble de données dites labellisées, i.e. qui contiennent des informations permettant de guider l’entraînement du modèle. Dans le cas d’un problème de classification d’images […]

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19 janvier 2022

Comment réussir la mise en production d’un projet de Data Science ? 

Pendant les deux dernières décennies, l’arrivée des nouvelles familles d’algorithmes provenant du domaine Data Mining et les nouvelles puissances de calcul permettant d’entraîner des réseaux profonds contenant des centaines de millions de paramètres ont révolutionné le domaine de l’IA. Cette révolution, initialement adoptée par les chercheurs, s’est rapidement propagé à quasiment tous les secteurs de l’industrie.

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5 octobre 2021

Les évolutions de YOLO de la V.O. à la V4

Le modèle YOLO, sorti en 2015, constitua une percée considérable dans le domaine de la Computer Vision. Il fut l’un des premiers modèles de détection à offrir des résultats de bonne qualité en temps réel là où auparavant il était difficile de concilier vitesse d’exécution et justesse. Il est depuis devenu une référence en la matière. YOLO est un modèle de détection single-stage, autrement dit les processus de localisation et d’identification d’objets dans une image sont réunis en une seule étape.

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Analyser les appétences et le churn de la clientèle

ANALYSER LES APPÉTENCES ET LE CHURN DE LA CLIENTÈLE

Analyse de l’appétence et du churn de la clientèle pour adapter les offres bancaires à chacun des profils.

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Détecter des défauts sur des surfaces métalliques

DÉTECTER DES DÉFAUTS SUR DES PLAQUES MÉTALLIQUES

Détecter les régions de tuyaux métalliques contenant des défauts (d’une profondeur supérieur à 2 mm) provenant de la corrosion en utilisant les images et les mesures d’inspection.

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Use-cases Aquila Data Enabler

CONTRÔLER AUTOMATIQUEMENT LES EPI À L’ENTRÉE DES SITES SENSIBLES

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.

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