• Véhicule autonome : reconnaissance, compréhension, interprétation de l’environnement routier en temps réel et amélioration de la sécurité routière
• Détection de comportements anormaux d’autres véhicules ou de piétons et déclenchement d’alertes
• Maintenance prédictive du véhicule afin de réduire les pannes, les immobilisations des véhicules, les coûts associés et optimiser la durabilité des véhicules
• Optimisation de la consommation de carburant et optimisation des véhicules hybrides
• Analyse du comportement du conducteur pour détecter la fatigue, l’inattention ou autres facteurs susceptibles d’affecter la sécurité du véhicule et de ses occupants
• Analyse et prévision du trafic et des conditions météorologiques pour optimiser les trajets
• Personnalisation de l’expérience utilisateur au travers des préférences des conducteurs : musiques, température, position des sièges, affiche du tableau de bord, etc.
• Recommandation et personnalisation des modèles et options proposés dans le cadre de la vente de véhicules en ligne
• Production automobile : optimisation de la chaîne de production, minimisation des coûts et maximisation de la qualité

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier  => découvrez notre page liée au secteur de l’automobile

• Analyse de données massives et hétérogènes provenant de différentes sources (capteurs, lidar, radar, satellites, etc.) et fournir des analyses pertinentes permettant une aide à la décision
• Collaboration Opérateur / Machine dans des systèmes d’allocation de cible par l’utilisation de l’apprentissage par renforcement
• Détection d’objets (dans les images satellites par exemple), de véhicules, de personnes ou de comportements suspects et identification vocale grâce à la reconnaissance, analyse et interprétation d’images et de vidéos
• Détection de menaces balistiques, liées à des comportements anormaux, informatiques par exemple et nécessitant une réponse rapide
• Maintenance en Condition Opérationnelle (MCO) : Optimisation de la chaîne logistique et de l’approvisionnement des pièces détachées (La maintenance prédictive et les prévisions d’affectations sont traitées grâce au Machine Learning)
• Planification et logistique :
  • Planification des missions : optimisation de la planification des missions pour minimiser les coûts et maximiser l’efficacité
  • Gestion des ressources : optimisation de la gestion des ressources (personnels, équipements, véhicules, etc.), anticipation des besoins et minimisation des coûts
  • Gestion des stocks et des approvisionnements
• Formation du personnel :
  • Optimisation du planning de formation du personnel
  • Développement de simulateurs militaires permettant de créer un environnement d’entraînement réaliste et adaptatif
• Planifier l’évacuation d’une zone, modélisation des parcours d’agents
• Développement de véhicules et drones autonomes
• Planifier l’évacuation d’une zone, modélisation des parcours agents

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de la défense

• Prédiction de la production d’énergies renouvelables en fonction des prévisions météorologiques afin d’optimiser l’intégration dans les réseaux d’électricité
• Prévision de la demande d’énergie permettant d’optimiser la production d’énergie, l’achat et la distribution
• Distribution de l’énergie :
  • Optimisation de la planification de la distribution de l’énergie en minimisant les coûts et maximisant la qualité de service
  • Optimisation de l’autoconsommation
  • Optimisation des réseaux électriques ou gaziers
• Maintenance prédictive des équipements tels que les éoliennes, les panneaux solaires, les turbines, les centrales nucléaires, etc.
• Gestion de la consommation d’énergie des bâtiments en fonction des conditions météorologiques et de l’occupation du bâtiment en optimisant les relances en chauffage, climatisation, éclairages, GTB et GTC afin de minimiser la consommation énergétique des bâtiments tout en garantissant le respect du confort des usages
• Gestion des ressources (eau, gaz, etc.) et détection des fuites
• Gestion des déchets en optimisant les itinéraires de collecte, en prédisant les niveaux de remplissage des bacs et en identifiant des opportunités de recyclage
• Optimisation des processus industriels réduisant ainsi la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre tout en améliorant l’efficacité opérationnelle
• Surveillance de la qualité de l’air en temps réel afin d’identifier les sources de pollution et de fournir des alertes préventives

Associés à d’autres techniques comme la Recherche Opérationnelle, le Machine Learning et le Deep Learning permettent de répondre à d’autres enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de l’énergie et de l’environnement

• Prévisions météorologiques et agricoles, les variations climatiques et les tendances agricoles pour aider les agriculteurs à planifier leurs activités, à anticiper les risques et à optimiser les rendements
• Gestion intelligente des cultures en surveillant en temps réel les conditions des cultures via des capteurs, des drones et des satellites. Cela permet d’ajuster les pratiques agricoles, telles que l’irrigation, la fertilisation et la protection des cultures, de manière plus précise et efficace
• Détection des maladies et des ravageurs permettant une intervention précoce et ciblée pour minimiser les pertes
• Optimisation de l’utilisation des ressources (eau, engrais, produits phytosanitaires, etc.) afin de réduire les coûts et l’impact environnemental
• Reconnaissance du degré de maturité des plans pour permettre le ramassage par des robots agricoles

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier 

• Détection des comportements financiers anormaux (prévention de la fraude et du blanchiment)
• Détection de fraudes dans le domaine de l’assurance et sur les transactions financières (achat, retrait, virement)
• Détection de la fraude à la carte bancaire en temps réel (achat, retrait, virement)
• Analyse de sentiments et de comportement pour prédire les départs des clients (attrition ou churn) l’appétence crédit et solvabilité des emprunteurs
• Prédiction du panier moyen
• Prévision des tendances du marché permettant l’aide à la décision
• Evaluation des risques de sinistres et ajustement de la tarification
• Gestion des sinistres plus rapide grâce à l’analyse des documents numérisés et prédiction des coûts potentiels
• Proposition de recommandations personnalisées auprès des clients en fonction des habitudes d’achat, des préférences et des comportements
• Personnalisation des produits financiers en fonction des besoins individuels et des consommations des clients
• Gestion des portefeuilles d’investissements en fonction des préférences de risques et des conditions du marché et optimisation des placements boursiers

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de la finance

• Maintenance prédictive : en analysant les données des capteurs et des équipements il est possible de prédire les pannes et les défaillances des machines avant qu’elles ne se produisent, permettant ainsi une maintenance préventive et réduisant les temps d’arrêt imprévus et les coûts liés à ces arrêts
• Optimisation des processus de fabrication : en analysant les données de production, il est possible d’identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement et les opportunités d’optimisation dans les processus de fabrication, permettant ainsi d’améliorer la qualité des produits, de réduire les coûts et d’augmenter la productivité
• Contrôle de la qualité et de la non-qualité via l’analyse des données de capteurs et d’imagerie afin de détecter les défauts et les anomalies dans les produits
• Planification de la production et de la chaîne d’approvisionnement afin de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité opérationnelle à partir de l’analyse des données historiques de ventes, de stocks et de demandes
• Automatisation des tâches répétitives et laborieuses dans les opérations industrielles, telles que la gestion des stocks, la maintenance des équipements, le contrôle de la qualité, etc., permettant ainsi aux travailleurs de se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.
• Simulation et conception assistée par ordinateur (CAO) en créant des modèles de simulation et d’optimisation des processus industriels, ainsi que pour générer des recommandations auprès des ingénieurs lors de la conception de produits.

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de l’industrie

• Segmentation de la clientèle en analysant les données démographiques, comportementales et transactionnelles des clients, permettant ainsi une personnalisation plus efficace des messages marketing et des offres promotionnelles
• Prévision des ventes et anticipation de la demande future afin de faciliter la planification des promotions, des stocks et des achats de matières premières
• Marketing personnalisé en analysant le comportement des clients et leurs préférences afin de fournir des recommandations personnalisées de produits ou de contenus, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et augmentant les taux de conversion
• Optimisation des campagnes publicitaires, du ciblage, des canaux de diffusion et des investissements afin d’augmenter le ROI et après analyse des campagnes publicitaires passées
• Détection de fraude au travers de comportements frauduleux dans les transactions en ligne
• Analyse des sentiments et du feedback client en utilisant des techniques de Traitement Automatique des Langues (NLP). Le Machine Learning peut analyser les commentaires des clients sur les réseaux sociaux, les forums en ligne et les sites d’évaluation, permettant aux entreprises de comprendre les opinions et les besoins des clients et d’adapter leur stratégie en conséquence.

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier.

• Prévision de la demande en analysant les données historiques des ventes, les tendances du marché, la saisonnalité, les conditions météorologiques, etc.
• Gestion des stocks et des entrepôts en prédisant les niveaux de stock optimaux, en identifiant les produits à forte rotation et en minimisant les risques de rupture de stock ou de surplus d’inventaire.
• Gestion des retours et des remboursements en analysant les données des retours de produits pour identifier les motifs de retour, prédire les retours futurs et développer des stratégies pour minimiser ces retours et les remboursements afin de réduire les coûts et améliorer la satisfaction client.
• Suivi en temps réel et visibilité de la chaîne d’approvisionnement grâce aux capteurs IoT afin de mettre en place une gestion proactive et limiter les problèmes et retards.

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de la supply chain

• Matching entre les profils des candidats et les besoins des entreprises afin d’accélérer le processus de recrutement
• Gestion des congés et des absences en prédisant les besoins en congés et en absences des employés, en identifiant les tendances saisonnières, les périodes de pointe, etc.

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur des ressources humaines

Aider à passer d’une médecine curative à une médecine préventive telle que décrit dans la « Stratégie nationale de la santé publique » du Haut Conseil à la Santé parue en mars 2023.

• Diagnostic médical, le Deep Learning permet d’analyser des images médicales telles que les radiographies, les IRM et les scanners pour détecter les signes de maladies et de conditions médicales, permettant ainsi un diagnostic précoce et précis.
• Prévision des maladies en analysant les données des patients comme les antécédents médicaux, les résultats d’examens et les données biométriques, le Machine Learning peut aider à prédire le risque de développer certaines maladies, permettant ainsi de faire de la médecine préventive.
• Personnalisation des traitements en analysant les données génétiques, les profils médicaux et les réponses aux traitements afin de recommander des thérapies personnalisées et adaptées à chaque patient, améliorant ainsi l’efficacité des traitements et réduisant les effets secondaires.
• Surveillance de la santé en temps réel et gestion proactive des maladies chroniques en utilisant les données des dispositifs médicaux connectés et des capteurs portables.
• Découverte de médicaments grâce au Deep Learning qui peut analyser de grandes bases de données de molécules et de composés chimiques afin de prédire leur efficacité potentielle comme médicaments, accélérant ainsi le processus de découverte de médicaments et réduisant les coûts de recherche et développement.
• Assistance à la chirurgie en combinant des données d’imagerie médicale en temps réel, les chirurgiens peuvent bénéficier d’une assistance intelligente pendant les interventions chirurgicales, améliorant la précision et la sécurité des procédures.

En combinant le Machine Learning et le Deep Learning avec d’autres techniques, il est possible de relever divers enjeux métier => découvrez notre page liée au secteur de la santé

• Lutter contre une des plus grandes menaces pour les entreprises : les attaques sur les mails, malwares.
• La reconnaissance faciale et d’empreinte pour l’utilisation de vos ordinateurs, smartphones, etc.