SOLUTIONS

La prévision de séries temporelles présente un intérêt majeur pour divers secteurs : prévisions de ventes, de consommation, de production d'énergie, d'indices boursiers... TimeFlow, anciennement 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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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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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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LA PRÉVISION DE SÉRIES TEMPORELLES

TimeFlow, notre outil de prévision de Séries temporelles Détection d'anomalies Maintenance Prédictive Prévision Forecast

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

Développée pour répondre aux besoins grandissant de traitement des séries temporelles, TimeFlow a été conçue dans le but de rendre accessible les analyses et modèles les plus performants du Machine et Deep Learning afin d’analyser, prévoir et visualiser l’information contenue dans celles-ci.
Grâce à TimeFlow, il est possible de construire une solution ad-hoc répondant à un cas d’usage précis (maintenance prévisionnelle, capteur virtuel…) mais aussi de construire un modèle de prévision performant et ce de manière complètement automatique.

POINTS FORTS

TimeFlow est une solution complète de traitement des séries temporelles, pensée pour répondre à tous cas d’usages. Notre solution permet d’utiliser ses outils de manière complètement automatisée en s’appuyant sur le meilleur de l’autoML ou, à l’inverse, peut être construite autour de besoins spécifiques.

  • Traitement des données : Nettoyage, formatage, complétion, génération,
  • Extraction de l’information : Analyse du signal, détection d’anomalies, classification, décomposition, analyse des saisonnalités,
  • Prévision : Sélection de modèles, optimisation, évaluation,
  • Restitution de l’information : Génération automatique de rapports et Dashboards interactifs.

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LA COMPUTER VISION AU SERVICE DE VOS PROJETS

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 images ou flux vidéo en temps réel que ce soit pour :

  • De la détection d’objets dans des images : défauts, maintenance 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 Monocaméra avec des algorithmes de calibration des caméras automatiques ou supervisées,
  • Le Tracking d’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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INTERROGEZ VOTRE BASE DOCUMENTAIRE

Natural Doc NLP

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

Natural Doc est une solution permettant d’analyser votre base documentaire et de l’interroger en langage naturel. Ainsi, notre outil vous permet d’analyser tous types de documents (normalisés ou non normalisés), d’extraire les informations pertinentes et de les stocker de manière structurée dans une base de données. Aquila a également développé une solution de requête en langage naturel qui vous permettra de rechercher une information dans cette base de données sous la forme d’une question.

POINTS FORTS

  • Un outil puissant d’analyse des documents de différents formats (pdf, png, excel, word, pptx) avec identification des zones clés (figures, tableaux, texte, etc.),
  • Extraction d’informations contenues dans ces zones clés (tableaux, texte, figures),
  • Un outil de tagging intelligent permettant d’identifier des objets textuels (noms propres, organismes, localisation, etc.) adaptables à un vocabulaire métier spécifique, des mots clés, la structure du corpus (titre, section, paragraphe),
  • Stockage des informations extraites (tags, texte, figures, tableaux, etc.) dans un espace de stockage structuré,
  • Interrogation de la base documentaire en langage naturel (système de question-réponse) sur le texte et les tableaux, adaptable à un vocabulaire métier spécifique.

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