Data Science et Intelligence Artificielle
Pour répondre aux défis de nos clients, nous développons des moteurs d’Intelligence Artificielle (IA) plus performants en nous appuyant sur les dernières innovations de la recherche universitaire.
Bouleversant tous les secteurs, l’intelligence artificielle est un outil aux innombrables possibilités : aide à la décision, reconnaissance automatique, moteurs prédictifs… Pour exploiter pleinement ce potentiel, nous identifions et combinons pour vous les technologies les plus efficaces : deep learning, apprentissage automatique des images et du langage naturel, réseaux bayésiens…
Que vos données soient structurées ou non, en quantité limitée, de type image, texte ou graphe, notre équipe pluridisciplinaire définit à vos côtés la meilleure stratégie pour les exploiter. Nous accompagnons vos projets dans leur globalité, de l’audit des données à la conception de solutions d’IA clé en main intégrant des algorithmes développés à façon.
Conseil et stratégie
Audit et traitement des données
Développement d’algorithmes
Solutions web et mobile
Projets de R&D
Data engineering : capter, analyser, sécuriser les données
Souvent « non structurées », les données disponibles ne sont pas organisées dans des formats interprétables par les machines. Comment envisager alors leur exploitation dans un projet d’intelligence artificielle ? Nos experts vous guident tout au long du projet en s’assurant que vos données puissent être exploitées selon vos objectifs, quels qu’en soient la quantité et le type.
Stratégie
- Audit, conseil, état de l’art et étude de faisabilité
- Aide à la définition de la problématique à résoudre, de la tâche cognitive à automatiser, des indicateurs à suivre, des objectifs à atteindre…
- Choix des technologies et des modèles d’apprentissage adaptés au projet
- Élaboration de la meilleure stratégie data / IA pour vos projets
Captation
- Collecte des données : images, textes, données machine, données structurées ou peu structurées
- Campagne d’acquisition de données par capteurs, acquisition vidéo…
- Aide à la décision concernant la localisation et le stockage des données : edge / fogg / cloud computing
Anonymisation
Analyse et pre-processing
- Diagnostic de la qualité / quantité des données
- Méthodes d’augmentation des données
- Raffinage et préparation des données : retirer le bruit, toute information inutile pour l’algorithme
- Structuration et annotation manuelle des données pour permettre leur exploitation
Réseaux bayésiens : une IA au raisonnement explicable pour prédire et recommander
Les réseaux bayésiens modélisent les systèmes complexes à partir des connaissances de vos experts métier et d’un jeu de données réduit. Nos algorithmes, développés à façon, permettent de prédire des décisions ou des événements. Leur atout : avoir un raisonnement compréhensible qui peut s’améliorer sur la base des retours d’expérience.
Analyse prédictive – Recommandation
- Modélisation probabiliste de systèmes complexes
- Prédiction d’indicateurs à partir de données observées (ex : caractéristiques thermiques d’un foyer)
- Appréciation d’un risque encouru
- Construction de modèles de recommandation s’appuyant sur les bases de données relationnelles de type « client – transaction – produit »
Process mining – Diagnostic – Maintenance
- Analyse des données (journaux d’événements) et observation des usages (processus)
- Modélisation des évolutions du système à partir de traces d’usages
- Détection de comportements aberrants en temps réel et envoi de messages d’alertes
- Prédiction de pannes, de défaillances, de vieillissement des équipements
- Amélioration continue du système sur la base des données et des règles métiers
Deep learning : reconnaissance automatique et perception
La reconnaissance, le traitement et l’interprétation d’images, d’objets ou de flux de vidéo permet de concevoir de nombreuses applications innovantes. Nous développons, optimisons et testons les algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) qui les composent. Notre spécialité : modéliser la perception et le ressenti des individus grâce à l’intelligence artificielle.
Computer vision
- Détection et reconnaissance de formes et d’objets dans les images (ex : reconnaître la signalétique routière pour les voitures intelligentes)
- Reconnaissance de personnes et d’activités (ex : comptage rapide de personnes dans un lieu public)
- Classification d’images (ex : analyse et tri de clichés d’imagerie médicale)
- Compréhension : analyse automatique de scènes
- Prise de décision (ex : automatiser le pilotage d’un robot industriel)
Mémorabilité – Expérience sensorielle
- Analyse et traitement du signal de capteurs physiologiques (ex : analyse des mouvements oculaires lors d’un visionnage)
- Conception d’un modèle pour objectiver le ressenti de l’utilisateur (ex : estimer sa préférence pour un produit)
- Développement de modèles d’attention visuelle : modèle de saillance et prédiction d’objet d’intérêt perceptuel
Perception visuelle
- Testing de la perception sensorielle auprès d’un panel en laboratoire, sur site, en immersion ou à distance
- Évaluation de la qualité d’expérience
- Développement de méthodes de testing innovantes : fiabilisation par IA, crowdsourcing, capteurs physiologiques
R&D : algorithmes cognitifs
- Annotation des images
- Apprentissage des modèles prédictifs selon la forme, l’objet, la personne à reconnaître
- Analyse automatique de la qualité des images
- Few shot learning : méthode d’apprentissage à partir de peu d’exemples, peu de données
Analyse automatique du langage
Nos experts vous accompagnent dans vos projets de valorisation des données textuelles et plus généralement issues du langage : conversations, correspondances écrites, etc. Nous vous apportons des solutions de fouille automatique de textes allant jusqu’à la recherche et l’analyse automatique des sentiments et opinions.
Analyse sémantique
- Fouille automatique de textes
- Analyse d’opinions et de sentiments
- Construction d’une nomenclature, terminologie d’un domaine
- Traitement de documents multilingue
Data science – Algorithmie
- Audit des données disponibles : typologie, recalibrage des textes à analyser
- Stratégie d’exploitation et pré-traitement des données : annotation des textes, constitution d’un corpus
- Alignement et traitement automatisé de données hétérogènes : écritures manuscrites, données parlées, équations, images…
- Modélisation et élaboration des algorithmes adaptés aux données et au besoin client
- Test et analyse de la qualité de l’algorithme produit sur un jeu de données
Développement applicatif : intégrer l’IA dans des solutions clé en main
Notre équipe de développeurs conçoit la couche applicative indispensable pour concrétiser vos projets. Nous y intégrons les moteurs d’IA conçus à façon par nos data scientists et les combinons au besoin avec d’autres technologies (réalité augmentée, géolocalisation indoor…) afin de vous proposer des solutions d’intelligence artificielle uniques, adaptées à vos usages.
POC (Proof of Concept)
- Développement d’un outil fonctionnel pour faire la preuve de concept de votre projet
- Tests sur un jeu de données pour valider l’efficacité de l’intelligence artificielle suivant votre besoin
Intégration des modèles d’IA
- Intégration au niveau du serveur (node.js)
- Création d’API (Application Programming Interface) pour permettre l’intégration de votre solution à votre système d’information (SI)
- Développement de solutions SaaS portées sur des plateformes cloud sécurisées
Applications
- Création d’applications mobiles iOS et Android, de plateformes web
- Back-office web de gestion de vos ressources et des résultats
- UX design : attention à l’ergonomie des applications
- Applications natives
Nouvelles technologies et interfaces
- Conception d’expériences uniques combinant les nouvelles technologies
- Capteurs physiologiques (casques neuronaux)
- Réalité augmentée
- Géolocalisation en intérieur (beacons)
- Technologies bluetooth
- Périphériques de reconnaissance visuelle et vocale (ex : Kinect, assistants vocaux…)
Logiciels – IHM
- Développement à façon de logiciels et d’IHM dédiés à l’automatisation et à la robotique
- Développements spécifiques pour bancs de test et applications pour la mesure et l’automatisation
- Nouvelles Interfaces Homme-Machines
- Développement mathématique et algorithme de calculs pour le pilotage automatisé de robots et de machines
- Développement d’algorithmes de mesure et de traitement de données
R&D : concevoir des algorithmes optimisés, moins consommateurs de données
L’innovation est au cœur de notre métier. Guidés par les besoins du marché, nos travaux de R&D sont alimentés par la recherche du laboratoire LS2N. Notre objectif : atteindre une maturité technologique suffisante pour livrer à nos clients des outils industriels et applicatifs bénéficiant des dernières avancées en matière d’intelligence artificielle.
Réseaux Bayésiens
- Apprentissage des réseaux bayésiens (dynamiques, relationnels…) : à partir de données et d’expertises
- Modélisation du comportement d’un système dans le temps
- Modélisation des dépendances entre attributs de bases de données relationnelles
- Modélisation des dépendances entre événements présents en temps continu dans des fichiers de logs
- Développement de la librairie Pilgrim® : boîte à outils permettant de modéliser un problème à l’aide de ces différents types de modélisations
Brouilleur de données
- Mise au point d’un brouilleur de données relationnelles DbScrambler
- Génération de nouvelles données, les plus ressemblantes possibles aux données réelles
- Technologie adaptée pour garantir la confidentialité et le traitement de données sensibles
Few shot learning
- Apprendre au modèle à partir de peu d’exemples, peu de données
- Traiter une nouvelle catégorie avec des échantillons limités dans le même contexte
- Apprendre à l’algorithme à imiter la capacité humaine d’apprentissage de nouveaux concepts avec très peu de supervision
L’ingénierie CAPACITÉS
Au cœur des laboratoires de recherche
Nos experts en data science et intelligence artificielle effectuent leurs travaux d’ingénierie directement dans les laboratoires de recherche de l’Université de Nantes et plus particulièrement au sein du LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes).
Au quotidien, ils associent moyens techniques et découvertes scientifiques pour relever vos défis de R&D.
Partenariats
CAPACITÉS est partenaire du RFI OIC (Ouest Industries Créatives) et du collectif Naonedia.
Moyens techniques
Pour mener à bien les prestations, nos ingénieurs ont accès aux moyens techniques des laboratoires de l’Université de Nantes et de la Halle 6 Ouest (Pôle universitaire interdisciplinaire dédié aux cultures numériques).
NOS RÉALISATIONS
Algorithmes d’encodage : NETFLIX s’appuie sur CAPACITÉS & le LS2N
Compresser les images sans dégrader leur perception visuelle : optimisation d’algorithmes d’encodage grâce à la modélisation de la perception visuelle.
Le digital au service de l’expérience client
Le parfumeur Guerlain se différencie en animant ses points de vente de façon innovante. Il a confié à CAPACITÉS le projet de création d’une expérience utilisateur ludique et unique au monde qui permet de choisir son parfum idéal.
L’intelligence artificielle pour prévenir la récidive du suicide
Modélisation probabliste : une application mobile visant à prévenir la récidive du suicide construite grâce à l’expertise des réseaux bayésiens.
L’IA prédictive au service de la sécurité publique
IA prédictive : amélioration d’un logiciel de gestion des risques sécuritaires dans les espaces publics grâce à un moteur d’IA fonctionnel.
Des outils de formation boostés par computer vision
Les experts en computer vision de CAPACITÉS ont optimisé un logiciel de Clikilix grâce à un algorithme spécifique de reconnaissance automatique d’images.
Pré-qualifier automatiquement les emails grâce à l’IA
Nos experts en intelligence artificielle ont mené un projet d’analyse automatique de textes pour pré-qualifier des e-mails grâce au deep learning.
Mesurer scientifiquement la qualité de l’expérience visuelle
Nos experts ont mené des tests de perception pour détermner l’impact d’une technologie sur l’expérience visuelle et valider l’efficacité d’un algorithme HDR.
NOS EXPERTS
Ils relèvent vos petits et grands défis
Pierre-Hugues JOALLAND
Ingénieur R&D intelligence artificielle
Spécialités : machine learning, modélisation de systèmes complexes, apprentissage automatique (non supervisé – large scale indexation, supervisé – deep neural nets, probabiliste – bayesian nets), infomatique (algorithmes distribués, analyse de données et apprentissage, traitement d’image, calcul scientifique)
Collabore plus particulièrement avec l’équipe DUKE (Data User Knowledge) du laboratoire LS2N.
Philippe LERAY
Responsable scientifique
au sein de CAPACITÉS
Professeur à l’Université de Nantes. Responsable de l’équipe DUKE (Data User Knowledge) du LS2N.
Spécialités : modèles graphiques probabilistes (réseaux bayésiens), modélisation des systèmes complexes, apprentissage à partir de données et d’expertise métier. Applications : fouille de trace d’usage, diagnostic, anonymisation de données relationnelles…
Plus d’infos
Patrick LE CALLET
Responsable scientifique
au sein de CAPACITÉS
Professeur à l’Université de Nantes dans l’équipe IPI (Image Perception Interaction) du LS2N.
Spécialités : intelligence artificielle (deep learning, data mining) appliquée à l’image, perception et attention visuelle, modélisation du système visuel humain, algorithmes bio-inspirés et optimisation du traitement automatique des images.
Plus d’infos
Yoann BAVEYE
Ingénieur R&D. Docteur en sciences cognitives : perception visuelle – prédiction des émotions
Spécialités : traitement de l’image, computer vision, deep learning, machine learning, analyse de la perception sensorielle des individus face à un stimuli visuel (image, vidéo), conception de protocoles de tests expérimentaux inédits.
Collabore plus particulièrement avec l’équipe IPI (Image Perception Interaction) du laboratoire LS2N.
Suiyi LING
Ingénieur R&D. Docteur en perception visuelle et machine learning
Spécialités : computer vision, machine learning few-shot learning, meta learning, active learning, évaluation de la qualité perceptuelle (image, vidéo), algorithme de recommandation.
Collabore plus particulièrement avec l’équipe IPI (Image Perception Interaction) du laboratoire LS2N.
Lionel REGIS CONSTANT
Chef de projets : conduite de projet et stratégie numérique
Spécialités : gestion de projet, stratégie e-marketing, intégration des moteurs d’intelligence dans des solutions numériques.
Collabore étroitement avec les équipes de recherche en intelligence artificielle du LS2N
Sébastien CEYLAN
Développeur
Master en ingénierie logicielle
Spécialités : informatique, développement d’applications mobiles natives iOS / Android et de plateformes web (front et back office).
Collabore étroitement avec les équipes de recherche en intelligence artificielle du LS2N
Nicolas DELANOU
Ingénieur développement logiciel et électronique
Spécialités : développement Full Stack Mobile, applications natives Android (Java & Kotlin) et iOS (Objective-C & Swift), backed-end serveur (NodeJS), Deep Learning (Python & JS), interfaces homme/machine, technologies mobiles et intégration avec les systèmes électroniques.
Collabore étroitement avec les équipes de recherche en intelligence artificielle du LS2N
Amélie AUGEREAU
Designer
Master en design numérique
Spécialités : expérience utilisateur (UX) et design (UI), ergonomie et design de solutions numériques.
Collabore étroitement avec les équipes de recherche en intelligence artificielle du LS2N
Emmanuel MORIN
Conseiller scientifique
auprès de CAPACITÉS
Professeur à l’Université de Nantes et responsable de l’équipe TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) du LS2N.
Spécialités : traitement automatique du langage naturel, analyse syntaxique, terminologie, fouille et analyse d’opinion / de sentiments dans les textes, alignement de données issues de supports différents (texte, vidéo…).
Plus d’infos
Julien VIAUD
Ingénieur R&D en
électronique et informatique
Spécialités : informatique industrielle, électronique, IoT, développement full stack et embarqué. Double compétence électronique / informatique, au service des problématiques du smart manufacturing, de l’instrumentation de machine et des IoT.
Collabore avec les équipes robotique et intelligence artificielle du LS2N.
Mathieu RITOU
Conseiller scientifique
auprès de CAPACITÉS
Maître de conférences à l’Université de Nantes. Membre de l’équipe ROMAS du LS2N et membre du CIRP.
Spécialités : instrumentation de machine, collecte et fouille de données (data mining), smart data et KPI pour l’aide à la décision, apprentissage non-supervisé, machine-outil et problèmes vibratoires en usinage.
Plus d’infos
Kévin SUBRIN
Responsable scientifique
au sein de CAPACITÉS
Maître de conférence à l’Université de Nantes. Membre de l’équipe ROMAS du LS2N.
Spécialités : cobotique, robots collaboratifs, robotique des grands espaces, acceptabilité Homme/machine, conception centrée utilisateur, fiabilité des systèmes, monitoring des machines et des robots, maintenance prédictive.
Plus d’infos
Olivier CARDIN
Conseiller scientifique
auprès de CAPACITÉS
Maître de conférences HDR à l’Université de Nantes. Responsable de l’équipe PSI (Pilotage des Systèmes Industriels) du LS2N.
Spécialités : simulation de flux, jumeau numérique à l’échelle de l’usine, systèmes multi-agents, prise en compte de l’humain dans les politiques d’ordonnancement, commande optimale de systèmes industriels.
Plus d’infos
Guillaume GALLOT
Ingénieur docteur en robotique
Spécialités : modélisation et commande des robots, développement de machines spéciales dans des domaines variés (agriculture, transport…). Ingénieur de terrain, il apporte aux projets clients son regard scientifique et son expérience technique afin de concevoir des solutions innovantes et industrialisables.
Collabore avec les équipes robotique et intelligence artificielle du LS2N.
Joachim MARAIS
Ingénieur en mécanique & matériaux et chef de projets R&D
Spécialités : métrologie dimensionnelle multi-échelles, instrumentation, procédés de fabrication, modélisation et optimisation de flux de production, jumeau numérique, … appliqués aux secteurs de l’aéronautique, du spatial, du nucléaire ou de l’automobile.
Collabore avec les équipes robotique et intelligence artificielle du LS2N.
Samuel BONNET
Ingénieur en process automatisés et chef de projets
Spécialités : process mécaniques, robotique et automatisation, métrologie, management de la performance, montage et pilotage de projets dans des domaines variés tels que la médecine nucléaire, la robotique polyarticulé ou la production industrielle.
Collabore avec les équipes robotique et intelligence artificielle du LS2N.