LE LAB

C’EST LA RECHERCHE QUI MÈNE À L’INNOVATION

#ComputerVision #NLP #TimeSeries

Le Lab, coeur technique d’Aquila regroupe nos Data Scientists spécialistes autour de 3 expertises :

  • Computer Vision / Analyse d’images
  • NLP / NLU / Question Answering
  • Time Series et traitement des données structurées

Nous pouvons ainsi proposer les méthodes les plus innovantes, issus des derniers papiers de recherches, pour répondre au mieux et au plus vite aux besoins de nos clients.

Le Lab Aquila, c’est aussi avant tout un espace de partage de connaissances ou chacun s’enrichit des compétences de l’autre (Learn & Share, Journal Club…). La R&D opérationnelle est au centre de nos préoccupations pour répondre aux enjeux de nos clients.

NOS INSIGHTS

Modèles physiques et modèles IA : Hybridons-les ! (Application en Géosciences)

Karine Petrus - 28 avril 2021

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).

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Gérer le déséquilibre des classes dans un jeu de données

Sylvain Chateau - 8 avril 2021

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.

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Télédétection spatiale et aérienne : cas d’usages

Tristan Postadjian - 12 février 2021

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.

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NOS DÉMONSTRATEURS

DÉTECTION DE VISAGE ET FACESWAP

Identification et échange de deux visages à partir d’un flux vidéo en temps réel.

TRANSFERT DE STYLE SUR FLUX VIDÉO EN TEMPS RÉEL

Transfert de style d’image sur flux Vidéo en temps réel

DÉTECTION D’AGE ET D’ÉMOTION EN TEMPS RÉEL

Reconnaissance de genre et d’émotion à partir d’une détection faciale

DÉTECTION ET LABÉLISATION D’OBJETS DANS UNE SCÈNE COMPLEXE

Labélisation automatique d’objets sur la base d’un YOLO.

MEET THE EXPERTS

Sylvain Lassonde

PhD en météorologie

Potentiels et limites météorologiques et climatiques d’un foisonnement des énergies renouvelables

Les émissions de gaz à effet de serre sont responsables du réchauffement climatique observé ces dernières décennies. Il est donc aujourd’hui indispensable de décarboner notre mode de vie, le secteur énergétique et notamment la production électrique. Les énergies renouvelables comme l’éolien et le photovoltaïque présentent une contrainte majeure à leur développement : elles sont intermittentes et non pilotables pour équilibrer la demande.

Sara El Aouad

PhD in Natural Language Processing

Comment générer des résumés personnalisés de critiques de films ?

Le nombre de films sur les plateformes est aujourd’hui si grand qu’il est bien difficile de choisir celui qui va correspondre à nos goûts. Mais l’Intelligence Artificielle est là ! Sara El Aouad, PhD, Data Scientist chez Aquila Data Enabler, présente les travaux qu’elle a effectués dans ce domaine durant sa thèse. Elle nous raconte en 3 minutes les challenges et les contraintes qui découlent de la génération de résumés personnalisés de critiques de films.

Antonin Braun

CTO - Aquila Data Enabler

Automated Machine Learning appliqué aux séries temporelles – AI Paris Corp

L’AutoML, la fin des DataScientists ? Non ! Venez voir comment la combinaison des 2 approches permet aux Data Scientists Aquila de répondre plus rapidement et de façon plus pertinente aux problématiques de forecasting et de détection d’anomalies.

Une Keynote d’Antonin Braun, CTO d’Aquila Data Enabler, enregistrée le 15 septembre 2020 durant le salon de l’intelligence artificielle AI Paris Corp 2020.

Tristan Postadjian

PhD en Télédétection

Télédétection spatiale et aérienne : Passer de la théorie à l’application

Fort de ses travaux effectués lors de sa thèse en télédétection spatiale et aérienne, Tristan Postadjian, PhD et Data Scientist chez Aquila Data Enabler, nous explique les contraintes qu’il a pu observer pour passer des recherches académiques à des applications pratiques. Il détaille les implications rencontrées lors de l’entrainement de modèles complexes de télédétection, ainsi que la stratégie qu’il convient d’adopter pour nourrir un modèle de cartographie d’occupation des sols.

KNOWLEDGE SHARING

Tous les mois, notre event interne, « Learn & Share », regroupe l’ensemble des équipes Data d’Aquila Data Enabler. C’est l’occasion pour chacun de partager ses connaissances et ses retours d’expériences dans une ambiance festive et détendue.

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