La Data science et l’Intelligence Artificielle apportent des solutions au traitement de données variées : texte, voix, image, vidéo… Elles permettent à nos équipes de traiter des sujets innovants tels que de la classification automatique de documents, la reconnaissance automatique d’objets, la création de chatbots, … à l’aide d’algorithmes de Machine Learning avancés ou encore de méthodes de Natural Language Processing (NLP) et de Computer Vision.
Au-delà des algorithmes, un des enjeux forts de l’IA est l’industrialisation du cycle de vie de la data et des modèles (MLOps) permettant d’assurer la continuité entre la conception et le déploiement des modèles en production.
Analyse prédictive de données de retard et d’affluence en gare par apprentissage automatique non paramétrique. Développement d’une application Web de restitution des prédictions mises à jour automatiquement et en temps réel.
Mise en place d’algorithmes de Deep Learning pour classifier différents types d’arthrose à partir d’IRM de genoux. Prédiction de la diminution du cartilage à horizon 1 an.
Utilisation de méthodes d’OCR, de Computer Vision et de Text Mining pour créer un outil de classification d’incidents. Industrialisation d’un pipeline MLOps d’amélioration continue (suivi des performances, réentraînement, redéploiement).
Détection de documents officiels puis extraction d’informations sur des RIB/IBAN et Carte d’identité à partir de documents scannés
Comprendre les séquences d’alarmes générées par les éoliennes dans le but de pouvoir anticiper les pannes, à savoir l’arrêt automatique des éoliennes. Analyse des temps de manœuvre de maintenance des usines hydroélectriques pour prédire les dérives et anticiper les ruptures de production.
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