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.

Prestations

Conseil et stratégie

Audit et traitement des données

Développement d’algorithmes

Solutions web et mobile

Projets de R&D

Quels que soient vos défis, nos experts vous livrent des solutions fonctionnelles et innovantes.

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.

En résumé
STRATÉGIE CAPTATIONANONYMISATIONANALYSE DE DONNÉESPRE-PROCESSING

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.

En résumé
ANALYSE PRÉDICTIVEMODÉLISATION PROBABILISTEPROCESS MININGMODÈLES DE RECOMMANDATION

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.

En résumé
COMPUTER VISIONEXPÉRIENCE SENSORIELLEANALYSE AUTOMATIQUEPERCEPTION VISUELLEALGORITHMES COGNITIFSMODÉLISATION DE LA PERCEPTION

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.

En résumé
ANALYSE SÉMANTIQUEDATA SCIENCE ET ALGORITHMIEANALYSE D’OPINIONFOUILLE AUTOMATIQUE DE TEXTE

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.

En résumé
DÉVELOPPEMENT DE POCINTÉGRATION DES IAAPPLICATIONSNOUVELLES TECHNOLOGIESLOGICIELS ET IHM

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.

En résumé
RÉSEAUX BAYÉSIENSLIBRAIRIE PILGRIM®BROUILLEUR DE DONNÉES CONFIDENTIALITÉFEW SHOT LEARNING

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

Les défis relevés

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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NOS EXPERTS

Ils relèvent vos petits et grands défis

IA- Machine Learning Réseaux Bayésiens

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.

Plus d’infos
IA – Réseaux bayésiens Process mining

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
IA – Deep learning Perception visuelle

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
IA – Computer vision

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.

Plus d’infos
IA – Perception visuelle

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.

Plus d’infos
IA – Développement applicatif

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

Plus d’infos
Développement FullStack

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

Plus d’infos
Développement FullStack mobile

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

Plus d’infos
Lead design et graphisme multimédia

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

Plus d’infos
IA- Analyse sémantique

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
Informatique industrielle IoT

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.

Plus d’infos
Smart manufacturing

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
Robotique collaborative Procédés robotisés

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
Simulation de flux / Jumeau numérique

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
Automatisme et robotique des procédés

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.

Plus d’infos
Métrologie et procédés industriels

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.

Plus d’infos
Robotique

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.

Plus d’infos

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