Optimisez vos systèmes avec l’IA & le Machine Learning

L’apprentissage automatique (ou machine learning) et l’apprentissage en profondeur ( ou deep learning), sont des champs d’étude de l’intelligence artificielle qui se basent sur une approche statistique des données pour donner la capacité à un ordinateur (à l’aide d’un ou plusieurs algorithmes) « d’apprendre » afin de pouvoir ensuite résoudre des problèmes en se basant sur les exemples qu’il a reçu auparavant.

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Quand utiliser le machine learning ?

Les algorithmes de machine learning produisent toujours une valeur numérique qui servira à une prédiction ou à une classification.

Traitement de données en nombre limité

Interprétation de données qui peuvent être structurées

Les meilleures solutions de machine learning peuvent aider à l’automatisation de diverses opérations commerciales, notamment la vérification de l’identité, la publicité, le marketing et la collecte d’informations, et permettent de tirer parti d’opportunités exceptionnelles pour l’avenir.

Quand utiliser le deep learning ?

Les algorithmes du deep learning sont capables de bien plus de prouesses. Ils produisent des valeurs numériques mais aussi du texte, des images (et vidéo), du son.

Interprétation de données très volumineuses

Résolution de problèmes trop complexes pour un apprentissage automatique

Les solutions de deep learning sont aujourd’hui associées à l’informatique cognitive et se tournent vers les fonctionnalités de reconnaissance et compréhension de parole, de reconnaissance faciale ou de forme pour tenter de reproduire le mode de fonctionnement du cerveau humain.

Testez notre démo de détection faciale

Pour mieux illustrer nos propos, nous avons développé une démo de détection faciale.

Testez-là et faites-vous votre propre avis concernant les potentialités du deep learning, du machine learning, et plus généralement de l’intelligence artificielle.

Services

Nos datascientist analysent vos données et vous permettent d’en extraire toutes les informations utiles.

Nous réalisons pour vous des produits d’apprentissage supervisé qui vous permettrons d’être plus pro-actif dans votre métier. Les visualisations de données que nous vous mettons en place permettent la prise de décision sur des statistiques fiables. Que cela soit pour de la reconnaissance faciale, des calculs de risques ou de la maintenance prédictive nos sommes à même de répondre à vos besoins et problématiques. Nous travaillons continuellement à la découverte de nouvelles solutions technologies ou techniques afin de fournir des produits d’avenir à nos clients. Nos principaux pôles de recherche sont le data mining/analyse et l’intelligence artificielle dans les applications métiers.

Demander conseil à l'un de nos experts

Nous vous aiguillerons sur la technologie adaptée aux besoins de votre projet

Identification des sources

Etape cruciale dans la sélection des sources de données, garante de la qualité et de la quantité de données récoltées.

Collecte de Données

Les données sont essentielles à tout processus d’apprentissage. La collecte consiste à regrouper le maximum de données provenant de sources différentes.

Nettoyer et Structurer

Agglomérations, jointures, structuration et traitement des valeurs particulières. La donnée est ici, préparée au processus d’apprentissage.
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Choisir un Modèle

S’agit-il d’une prédiction de valeur numérique ou d’une classification par catégorie ou encore d’un clustering ?  Il faut ici choisir les modèles les plus adapté aux besoins de l’étude.

Entrainement

Etape parfois longue et consommatrice de ressources. C’est ici que les algorithmes tentent de trouver dans le jeu de données les patterns cachés qui permettront d’effectuer les taches de prédiction demandées.
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Evaluation

Avec quelle précision arrivons-nous à effectuer nos prédictions ? Chaque modèle entrainé obtient un score. Attention cependant au surapprentissage.

Optimisation et Industrialisation

Le modèle est adapté finement au domaine auquel il est destiné. Il est intégré pour une mise à l’échelle.

Déploiement

Partie mise en production : Java / C ++ / Python, Spark, ou en tant qu’application API REST. Le modèle est déployé mais il faut constamment le surveillé et l’améliorer avec l’acquisition de nouvelles données

Un projet avec de l'IA ?

Ne vous laissez pas devancer par la concurrence !

Vous avez un projet de développement logiciel avec de l’intelligence artificielle ?

Vous ne savez pas comment l’IA pourrait vous aider à améliorer votre informatique et votre entreprise ?

Améliorez votre productivité, vos rendements, votre rentabilité, ne vous laissez pas devancer par la concurrence!

N’hésitez plus, rencontrons nous afin d’étudier votre futur.