C’est la recherche qui mène à l’innovation

#ComputerVision #DataScience #DeepLearning

Le Lab Aquila fédère notre communauté autour de projets scientifiques innovants qui nous permettent de rester à la pointe de l’état de l’art dans le monde toujours en évolution du Big Data et de la Data Science. Nous pouvons ainsi proposer à nos clients les méthodes les plus innovantes pour répondre au mieux et au plus vite à l’évolution de leurs besoins.
Le Lab Aquila enrichit également en continu le pôle de compétences de notre équipe de consultants, aussi bien en valorisant leurs connaissances sur des projets de recherche exploratoire, qu’en améliorant leur culture en Big Data et Data Science sur des sujets variés et innovants (Computer Vision,Traitement des signaux faibles, NLP…).

#cabinet #conseil #datascience #computervision #deeplearning #intelligenceartificielle #lab

les uses-cases du lab

EXTRACTION DE PATTERNS DANS UN CONTRAT : CLAUSES SPECIFIQUES, SIGNATURES ET DATE MANUSCRITE

OBJECTIFS

  • Identifier et extraire les clauses particulières de nombreux contrats
  • Extraire les signatures
  • Vérifier l’authenticité des scripteurs par matching
  • Identifier et extraire les dates manuscrites

ALGORITHMES

  • Classification par CNN (LeNet-5) et SVM
  • Modèle de Markov caché (lexique au format « Date »)
  • Validation croisé et multi-OCR.

DÉTÉCTION D’AGE ET D’ÉMOTION EN TEMPS RÉEL

OBJECTIFS

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

ALGORITHMES

  • Adaptations de la publication «Real Time Convotutionnal
  • Neural Networks for emotionnal and gender classification » de 2017
  • Contrainte du temps réel et du flux vidéos
  • Entrainer nos propres réseaux pour améliorer la détection de genre
  • Développer un outil de visualisation temps réel

PRÉVISION DU RISQUE DE CREDIT GRACE À L’ ANALYSE D’ARTICLES DE PRESSE

OBJECTIFS

  • Prévoir la dévaluation de la notation de la dette d’une entreprise à partir d’un historique et d’une analyse de la presse
  • Extraction du topic de chaque article et des mots clés de chaque article
  • Vérification du vocabulaire impactant et calcul du risque d’impact combiné

ALGORITHMES

  • NLP
  • Word Embedding
  • Analyse et classification de séries temporelles

ANALYSE DE LA CONFORMITÉ DOCUMENTAIRE DU CHANGEMENT

OBJECTIFS

  • Donner un indice de confiance à chaque document justification d’un corpus.
  • Analyse de documents en termes de complétude de cohérence et d’informations
  • Recherche et extraction d’information et de validation sur un corpus de documents de type variable

ALGORITHMES

  • Analyse sentimentale
  • NLP (TF-IDF, Word2Vec)
  • OCR robuste multi-informationnel

ETUDE DE L’ÉLASTICITÉ DES PRIX SUR UN PRODUIT DE CONSOMMATION

OBJECTIFS

  • Etablir une liste des couples (produit, type de clients) sur lesquels proposer des hausses de prix sans impacter le CA négativement.
  • Analyse et recommandation de prix optimal par couple (produit, client)
  • Nettoyage et remplissage des base de données

ALGORITHMES

  • Réseaux de neurones
  • Régression Hédonique

CLASSIFICATION ET LECTURE AUTOMATIQUE DE FACTURES AVEC PERTURBATIONS

OBJECTIFS

  • Lecture automatique de factures réparti en + de 20 templates
  • Reconnaissance et segmentations de chaque document
  • Lecture automatique et robuste des informations
  • Score de confiance de lecture pour toutes les informations

ALGORITHMES

  • Classification par CNN et K-means avec soustraction de templates
  • Lecture robuste par OCR avec score de confiance
  • Validation croisée et multi-OCR

ANALYSE DE LA FRAUDE

OBJECTIFS

  • Développement de modèle de détection de fraude pour identifier les transactions de carte bancaire suspecte
  • Régler les problèmes de dissymétrie d’informations
  • Concevoir un modèle de détection des fraudes permettant de classer les transactions faussement négatives donnant 100% de rappel

ALGORITHMES

  • Modèle GMM pour le clustering de variables Génération de dataset pour training
  • Benchmark de méthodes de Machine Learning Classiques (RF, arbres de décision) et de Deep Learning (CNN, RNN, LSTM…)

MOTEUR DE RECOMMANDATION DE PRODUIT CLIENT

OBJECTIFS

  • Proposer une méthode de recommandation hybride avec intégration de l’ordre des achats.
  • Utilisation des méthodes des Deep Learning pour améliorer les méthodes de recommandations.

ALGORITHMES

  • Utilisation d’un moteur de recommandation hédonique
  • Intégration de critères socio-économiques , de l’ordre des achats du client
  • Extraction de données de sources exogènes : Données textes (analyse NLP), statistiques du sites…

TRANSFERT DE STYLE SUR FLUX VIDÉO EN TEMPS RÉEL

OBJECTIFS

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

ALGORITHMES

  • Adaptations de la publication: « A Neural Algorithm of Artistic Style »
  • Contrainte du temps réel et du flux vidéos
  • Entrainer nos propres réseaux
  • Développer un outil de visualisation temps réel

DÉTÉCTION ET LABÉLISATION D’OBJETS DANS UNE SCÈNE COMPLEXE

OBJECTIFS

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

ALGORITHMES

  • Adaptations de l’algorithme YOLO
  • Contrainte du temps réel et de flux vidéos
  • Etre capable d’ajouter des objets spécifiques
  • Développer un outil de visualisation et de nouveaux usages