Compétences
Intelligence Artificielle
Description
Le traitement, l’optimisation, l’extraction d’informations, et, plus généralement, la manipulation d’informations pertinentes d’un ensemble de données sont aujourd’hui des enjeux clés pour les entreprises, les collectivités, et plus généralement les États. Pour ce faire, différentes techniques mathématiques dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et de la Recherche Opérationnelle sont disponibles, sous forme d’outils à disposition, d’algorithmes à implémenter, ou de services en ligne ‘sur étagère’.
Dans ce contexte, la connaissance et le choix des algorithmes à utiliser ainsi que leurs impacts, sont un point clé d’un projet, pouvant conduire à sa réussite. De nombreux technologies peuvent être utilisées afin de répondre aux nouveaux besoins n’étant pas couverts par les techniques traditionnelles. Nombre de ces technologies abordent les questions d’Intelligence Artificielle.
Notre capacité d’intervention
Accompagnement stratégique
Pour vous aider et vous accompagner dans le choix de la nature des IA et des conséquences techniques et d’évolution
Développement de solution d’IA
Pour une implémentation permettant la scalabilité et l’adaptation à vos besoins
Entretien & Évolutions des IA
Pour maintenir les solutions dans des environnements adaptés et sécurisés, tout en prenant en compte les évolutions technologiques
Cliquez ici pour en savoir plus
Comprend par exemple :
- Sensibilisation sur les différents types d’IA
- Aide à la décision sur la catégorie d’IA à utiliser
- Formalisation des besoins techniques liés à l’IA dans son environnement technique
- Aide sur le choix des langages et librairies pour faciliter la maintenabilité et la durée de vie du produit final
Comprend par exemple :
- Choix des données de validation
- Choix des composants matériels/virtuels (VPS, GPU, …)
- Si besoin, proposition d’une architecture de cluster dynamique sur mesure
- Test et validation par le client
Comprend par exemple :
- Suivi de bon fonctionnement (tests unitaires réguliers, …)
- Évolution des OS, librairies, et langages (LTS, …)
- Proposition d’évolution technologique (apparition d’IA plus efficaces, de matériels plus adaptés, …)
- Proposition de changement stratégique en cas de nécessité (changement de nature de l’IA, …)
Ces éléments sont sujets à variations et adaptations en fonction des projets
Quelques exemples pratiques
- IA d’optimisation de réseaux informatiques
- IA d’optimisation de production solaire (brevet)
- IA embarquée robotique
- IA d’optimisation de forme
Quelques exemples d’objectifs :
- Optimisation automatique des flux réseaux en fonction des débits variants
- Optimisation automatique des charges de calcul sur un réseau en fonction des puissances machines disponibles
- Adaptation au cours du temps (vs optimisation a priori)
- Gestion automatique
- Résistance à l’endommagement (reconstitution automatique des composants réseaux manquants)
Quelques exemples d’objectifs :
- Optimisation des configurations techniques de panneaux solaires
- Optimisation des formes de réflecteurs pour maximiser la production
- Prise en compte des coordonnées GPS et de la météorologie locale dans le calcul
- Intégration avec un outil de simulation/modélisation
- Processus complètement automatique
Quelques exemples d’objectifs :
- Rendre autonome un système sous-marin (AUV) équipés de plusieurs systèmes de propulsion indépendants
- Capacité d’apprendre et de faire évoluer les réglages des turbines afin de se déplacer correctement
- Résistance à l’endommagement : après une anomalie modifiant la forme de l’engin et/ou impactant les systèmes de propulsions (pannes, destruction, …), l’engin réapprend à se déplacer correctement, sans intervention extérieur
- Adaptation automatique au vieillissement/usure des composants
- Complètement autonome
Quelques exemples d’objectifs :
- Optimisation automatique de formes/paramètres de formes géométriques (formes de coques, de réflecteurs, de position de systèmes de dissipation thermique, …)
- Intégration possible avec des outils de simulation/modélisation comme fonction d’évaluation
- Gestion automatique
- Prise en compte de la résistance à l’endommagement (réduction des impacts en cas d’anomalie de forme, meilleur résistance face à des optimum locaux trop instables)