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

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

Mathilde Galinier - 29 avril 2022

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

Ari Ugarte - 19 janvier 2022

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

Charles Franchomme - 5 octobre 2021

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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NOS DÉMONSTRATEURS

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MEET THE EXPERTS

Eléazar Zerbo

PhD en Économétrie

Prévoir les chocs économiques grâce aux séries temporelles

Quels effets ont des changements de l’environnement sur notre économie ? C’est la question à laquelle Eleazar Zerbo, Data Scientist chez Aquila Data Enabler a tenté de répondre lors de sa thèse via l’étude des séries temporelles. Dans cette vidéo, il nous raconte ses travaux qui ont fait de lui un expert du domaine.

Simon Corde

Data Scientist

La mise en production dans l’IA : Un challenge permanent

Pour bien mettre des techniques d’IA en production, il est indispensable de connaître les enjeux liés à cette étape. Dans cette vidéo, Simon Corde, nous présente les enjeux et les principes à prendre en compte pour industrialiser des modèles d’intelligence artificielle.

Arnaud Bourlon

PhD en Physico-Chimie des Matériaux

Data Scientist & Référent Métier : Collaborez !

Pour mettre des techniques d’IA en production, il est indispensable d’avoir la confiance des experts métier du domaine concerné. Ainsi, une réelle collaboration doit être établie entre le référent métier et le Data Scientist. Dans cette vidéo, Arnaud Bourlon, Docteur en Physico-Chimie des Matériaux, nous raconte comment sa connaissance métier est un véritable atout pour appréhender les demandes actuelles des clients.

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 si grand qu’il est difficile de choisir celui qui va correspondre à nos goûts. Mais l’IA est là ! Sara El Aouad présente les travaux qu’elle a effectués dans ce domaine durant sa thèse. Elle nous raconte en 3 mn les challenges et contraintes pour générer des 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 de façon plus rapide et pertinente aux problèmes de forecasting et de détection d’anomalies. Une Keynote d’Antonin Braun enregistrée le 15/09/20 au salon AI Paris Corp.

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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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