SOLUTIONS

Natural Doc est un outil permettant d'exploiter et d'explorer les bases documentaires des entreprises. Il utilise les techniques de Deep Learning pour océriser et extraire les informations structurées des documents afin de permettre une recherche intelligente et en langage naturel sur l'ensemble de votre base.
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Smart vision est un socle algorithmique permettant d'accélérer les développements R&D lié à la segmentation, l'identification et le traitement des images et des flux vidéos en temps réel.
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La prévision de séries temporelles présente un intérêt majeur pour divers secteurs : prévisions de ventes, de consommation, de production d'énergie, d'indices boursiers... Time Forecast est notre produit qui vise à développer une solution de prévision en mettant à contribution les développements récents en matière de Machine et Deep Learning et de modèles probabilistes.
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INTERROGEZ VOTRE BASE DOCUMENTAIRE

Natural Doc

ENJEUX

Les entreprises ont toutes des mines d’informations dormantes dans leurs GED ou bases documentaires. Que ce soit des informations contenues dans des documentations techniques, des documents pdf  ou des résultats d’expériences stockés depuis des années, ces informations peuvent s’avérer précieuses pour le rendement de l’entreprise. La recherche d’informations dans un ensemble de documents peut donc être coûteuse en temps et en ressource pour l’entreprise.

OBJECTIF

Aquila Data Enabler a donc développé Natural Doc une solution permettant d’extraire des documents les informations pertinentes et ce quelque soit leurs formats d’origine. Ainsi, notre outil permet d’analyser tous types de documents (pdf, word, excel…), d’extraire l’information de manière structurée et de la stocker de manière normalisée (format json). Que ce soit de l’information contenue dans des textes, des listes, des tableaux, tout devient accessible facilement. De plus, Aquila a développé une solution de requête en langage naturel permettant d’aller chercher cette information sous la forme d’une question afin de faciliter l’utilisation et être sûr d’extraire l’information pertinente.

POINTS FORTS

  • Analyse : Un outil puissant d’analyse des documents par Deep Learning avec segmentation et identification des zones clés.
  • Extraction : Permettre l’extraction d’informations quelque soit le format de départ (tableaux, texte, image).
  • Tagging : Un outil de tagging intelligent permettant de détecter les noms propres, les informations importantes (détection de NER) et de garder la structure du document.
  • Base de données : Un format de données universel JSON pour stocker tous vos documents en un espace de stockage.
  • Q&A : Développement d’outils maison permettant d’adapter les questions à votre vocabulaire et d’améliorer l’outil de Question Answering.

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LA COMPUTER VISION AU SERVICE DE LA SÉCURITÉ

Smart Vision

ENJEUX

Les images vidéos sont une mine d’informations qui n’est exploitable que depuis peu. En effet, les outils de Deep Learning permettant de détecter, suivre et classifier des objets ne sont exploités que depuis quelques années. Smart Vision est une suite algorithmique qui s’appuie sur ces algorithmes pour répondre à vos besoins pour l’extraction d’informations depuis des images et de la vidéo. Que ce soit pour des exploitations de maintenance, d’analyse de données géographiques, de sécurité ou d’audit qualité, ces outils vous permettrons d’améliorer vos process et de créer de la valeur de manière rapide et directe.

OBJECTIF

Smart Vision vous permet d’analyser vos flux vidéos en temps réel ou contraint que ce soit pour :

  • De la détection d’objets dans des images : défauts, maintenance détection de produits… Nous offrons une variété d’algorithmes maison pour la détection par bounding box ou la segmentation de vos images.
  • De la classification d’images pour de la détection d’anomalies supervisée ou non sur vos flux vidéos.
  • De l’évaluation de distance Mono Caméra avec des algorithmes de calibration des caméras automatiques ou supervisés.
  • Le Tracking objet sur des flux vidéos – pour vos questions de sécurité ou d’opérations de suivi.

POINTS FORTS

  • Nos algorithmes sont optimisés pour fonctionner en temps réel sur des flux vidéos.
  • Nous adoptons des stratégies innovantes ( few-shot learning, augmentation par GAN) nécessitant le moins d’images possibles pour les entrainements (besoin de moins de 20 images d’une instance pour une détection avec 80% d’accuracy).
  • Hybridation des méthodes (tracking, segmentation) pour une  stabilisation des modèles et pour une meilleure exploitabilité des résultats.

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LA PRÉVISION DE SÉRIES TEMPORELLES

Time forecast Time Series Séries temporelles

ENJEUX

Que ce soit dans la prévision de consommation d’énergie, les ventes ou la maintenance prédictive, les séries temporelles sont un des enjeux majeurs des entreprises produisant de la Data. Que ce soit pour les comprendre, les analyser, les prévoir ou déceler des anomalies, elles nécessitent une étude approfondie par des Data Scientists spécialistes pour les nettoyer et les analyser.

OBJECTIF

TimeForecast est un outil d’AutoML pour prévoir et analyser les séries temporelles. Il a été conçu pour répondre à 2 problématiques présentent chez toutes les entreprises Data :
  • Comment analyser rapidement et évaluer le potentiel d’une série temporelle sans avoir besoin d’une étude approfondie et d’un Data Scientist.
  • Comment aider un Data Scientist à ne pas partir d’une feuille blanche sur l’étude des séries temporelles et comment lui permettre d’explorer l’ensemble des modèles possibles afin de choisir le meilleur.

POINTS FORTS

Un pipeline automatique qui s’appuie sur le meilleur de l’autoML pour automatiser toutes les tâches suivantes :

  • Traitement automatique des inputs : nettoyage, formatage, extraction de l’information
  • Extraire l’information : analyse du signal, décomposition, détection d’anomalies, classification
  • Construction des modèles de Machine Learning : sélection de modèles, optimisation, évaluation
  • Visualisation de l’information avec la génération automatique de rapports et dashboards interactifs

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