Le 1er juillet dernier a eu lieu la première Keynote du Lab Aqsone, en présence de nos clients. L’occasion pour nous de présenter les activités du Lab et ses réalisations des trois derniers mois.
Le Lab d’Aqsone est un temps dédié pour nos collaborateurs pour explorer, innover et apprendre sur des enjeux qui nous tiennent à cœur tels que l’environnement, la santé ou le social mais aussi pour maîtriser les dernières technologies qui y répondent.
Le premier sujet abordé lors de cette keynote est un projet autour de la santé. L’objectif est de prédire les effets d’un médicament sur des pathologies en se basant sur son composé moléculaire. Cela permettrait d’accélérer le processus de découverte de médicaments.
Pour cela, Nicolas Cheifetz vous présente comment aborder ce sujet en utilisant le machine learning et l’analyse fine des données non documentées :
Le premier sujet abordé lors de la Keynote donne un exemple d’utilisation de techniques de Data Science et de Computer Vision au service de l’environnement et de la biodiversité. Le but ici était de détecter dans des images la présence d’une espèce d’étoile de mer en prolifération mettant en danger l’équilibre de la grande barrière de corail.
Dans cette vidéo, Hugo Naya vous présente comment booster les algorithmes de détection d’objets tels que YOLO, en utilisant des méthodes d’Image Augmentation.
Le deuxième sujet retrace la participation de nos équipes à l’édition 2022 du BirdClef Challenge.
Un challenge sous le thème de la biodiversité, qui recherche des solutions data science pour classifier des espèces d’oiseaux grâce à des enregistrements de leur chant.
Léa Besnard et Nicolas CHEIFETZ vous expliquent quelles sont les grandes étapes du traitement de signal audio et les résultats obtenus au challenge grâce au convolutional neural network (CNN).
Nos équipes ont étudié l’automatisation du test de Bechdel qui mesure la (sous)représentation féminine dans le cinéma et l’audiovisuel.
Pour cela, ils ont combiné des techniques de computer vision pour la détection du genre des personnages à l’écran à des techniques de speech-to-text pour scripter les dialogues des scènes et enfin des techniques de NLP (Natural Language Processing) pour analyser les sujets abordés dans les dialogues.
Matthieu Vinette et Vincent Gargasson vous exposent leurs résultats dans cette vidéo :
Les températures exceptionnelles de cet été 2022 ont mis au premier plan de l’actualité notre besoin d’optimiser nos consommations énergétiques, tant au niveau du refroidissement (climatisation) que du chauffage. Nos équipes ont développé un modèle de reinforcement learning permettant d’optimiser le fonctionnement du système de chauffage et climatisation d’un immeuble de bureau. Le modèle cherche un équilibre entre consommation et confort des occupants.
Evan Graïne et Colombe Becquart vous présentent les résultats dans cette vidéo :
La santé des dents est une problématique à laquelle toute personne est confrontée au cours de sa vie. En collaboration avec le laboratoire RESTORE, nos équipes ont conçu un modèle de prédiction de risque de déchaussement des dents en s’appuyant sur des techniques de machine learning. Des techniques de clustering ont notamment été utilisées pour mettre en évidence les caractéristiques de groupes de patients à risque.
Adrien Schaffner vous présente ses travaux dans la vidéo ci-après :
Les équipes Aqsone continuent de renforcer leur expertise en travaillant sur des projets autour des thèmes de l’environnement, la biodiversité, la santé et le social. La prochaine Keynote aura lieu en fin d’année 2022.
