Désennuagement, pan-sharpening, imagerie hyperspectrale… Découvrez les nouveaux pré-traitements en télédétection spatiale et aérienne.
Pascale Barlier est directrice du Centre d’Études et de Recherche en Cosmétologie (CERCO). Dans cette interview vidéo, elle nous explique notamment son rôle, les enjeux et les usages de l’intelligence artificielle et plus largement l’apport de la Data Science dans l’activité et les innovations du CERCO. Découvrez notre grand entretien exclusif ! Retrouvez toutes nos […]
Un article pour comprendre la télédétection spatiale et aérienne, qui regroupe l’ensemble des techniques liées à la reconnaissance d’objets sur la surface terrestre par le biais de capteurs embarqués sur des satellites.
Dans le monde, 2.5 quintillions de bytes de données sont générés par jour en moyenne, et cela ne cesse d’augmenter. Dans l’univers de l’intelligence artificielle, ces données sont une ressource primaire alimentant des algorithmes de plus en plus performants et entrainés. Mais… sont-ils responsables pour autant ?
2020 ? Une année hautement perturbée au niveau mondial, bien sûr, et pourtant une année réussie pour Aquila Data Enabler, ses clients et ses collaborateurs. Malgré la crise sanitaire, Aquila Data Enabler a su repenser ses organisations, renforcer ses expertises et développer son pool de clients. A la clé, de belles réussites en 2020. En […]
Le samedi 12 décembre 2020, sur BFM Business, Stéphane George, fondateur et CEO d’Aquila Data Enabler, a été interviewé sur le plateau de l’émission “l’Hebdo des PME”, présentée par la journaliste Jeanne Baron. Stéphane y a abordé l’activité d’Aquila, l’actualité et les enjeux actuels de la DataScience. L’Hebdo des PME est à voir ou écouter […]
Nicolas Horsin est Data & IT manager chez Eurailscout France. Dans cette interview video, il nous explique notamment son rôle, ainsi que les enjeux et les usages de l’intelligence artificielle. Plus largement, il explicite l’apport de la Data Science dans son entreprise, qui est le partenaire privilégié des gestionnaires d’infrastructures pour la collecte, le traitement […]
Cet article présente une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation des modèles de Deep Learning, qui sont souvent très opaques : la méthode des « Integrated gradients ».
Les modèles de ML sont souvent des boites noires qu’on évalue selon leurs performances sans savoir exactement comment leurs décisions sont prises. Obtenir les meilleures performances possible peut suffire, mais comprendre les décisions est de plus en plus indispensable.
