Découvrez comment l’Intelligence Artificielle révolutionne la détection de fraudes face à l’accroissement du volume des données dans les secteurs de l’assurance, de la banque et des télécommunications.
Le 25 janvier dernier, Aquila Data Enabler fêtait ses 10 ans d’existence. Une date à marquer d’une pierre blanche dans notre histoire ! Nous partîmes 56 ; et après une belle soirée, Nous nous vîmes 56 en revenant au quai. C’était un bon moment, ces 10 ans fêtés comme il se doit, en embarquant à bord d’une […]
Sean Rad, le patron de Tinder, a révélé qu’un algorithme de « désirabilité » était en oeuvre pour favoriser les rencontres entre ses membres, En soi, le principe ne surprend ni ne choque. À terme, on pourrait même aller plus loin : toutes les données que peuvent émettre des couples (géolocalisation, habitudes de consommation, voyages, cercles relationnels, […]
ENJEUX Les images vidéos sont une mine d’informations qui n’est exploitable que depuis peu. En effet, les outils de Deep Learning permettant de détecter, suivre et classifier des objets ne sont exploités que depuis quelques années. Smart Vision est une suite algorithmique qui s’appuie sur ces algorithmes pour répondre à vos besoins pour l’extraction d’informations […]
ENJEUX Les entreprises ont toutes des mines d’informations dormantes dans leurs GED ou bases documentaires. Que ce soit des informations contenues dans des documentations techniques, des documents pdf ou des résultats d’expériences stockés depuis des années, ces informations peuvent s’avérer précieuses pour le rendement de l’entreprise. La recherche d’informations dans un ensemble de documents peut […]
Pour bien mettre des techniques d’IA en production, il est indispensable de connaître les enjeux liés à cette étape. Dans cette vidéo, Simon Corde, nous présente les enjeux et les principes à prendre en compte pour industrialiser des modèles d’intelligence artificielle.
L’AutoML, la fin des DataScientists ? Non ! Venez voir comment la combinaison des 2 approches permet aux Data Scientists Aquila de répondre de façon plus rapide et pertinente aux problèmes de forecasting et de détection d’anomalies. Une Keynote d’Antonin Braun enregistrée le 15/09/20 au salon AI Paris Corp.
Tristan nous explique les contraintes qu’il a pu observer pour passer des recherches académiques à des applications pratiques. Il détaille les implications rencontrées lors de l’entrainement de modèles complexes de télédétection, et la stratégie à adopter pour nourrir un modèle de cartographie d’occupation des sols.
