Evolution de R&D Médiation

Crée il y a deux ans par deux jeunes entrepreneurs, R&D Médiation Rhônes-Alpes, implantée à Chambéry et qui exploitait notre marque, va fermer son site. Depuis plusieurs années R&D Médiation a élaboré  des modules d’intelligence artificielle en chimie qui sont maintenant mis en œuvre et développés avec succès par Alysophil.   R&D Médiation SAS, crée[…]

Livre en prévente

Dans la série « Qu’est ce qui arrive… » aux éditions Laurence Massaro sous la direction de Marc Halevy, un nouvel opus portera sur le nécessaire changement de point de vue sur le monde d’après. La sortie en est repoussée au 6 juin en raison de la crise sanitaire, mais le livre est d’ores et déjà en[…]

Séminaire stratégie intelligence artificielle et business

Objectif Définir pour son entreprise la meilleure stratégie vis-à-vis de la révolution engendrée par l’intelligence artificielle et le deep learning, à destination des décideurs et des comités de direction update ▶ decide ▶ transform Programme Version sur la journée Module 1 8h30:10h30 Les fondamentaux de l’IA: ce qu’elle peut faire, ce qu’elle fera, ce qu’elle[…]

Faut-il abandonner son data scientist ?

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Quel que soit le cabinet de prospective, tous convergent pour dire que la très grande majorité des métiers qui seront à pourvoir dans dix ans n’existent pas aujourd’hui. Certains ont cru en tenir un: le data scientist. Mais celui-ci fera-t-il parti de ces fameux métiers qui seront bien payés en 2030? Pas sûr si on regarde les tendances de fond qui agitent le monde de l’intelligence artificielle.

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La chimie a priori

Prédire les réactions de synthèse chimique est un enjeu industriel important. Plusieurs tentatives ont été faites en utilisant le deep learning. Un des inconvénients des réseaux de neurones est qu’il est impossible d’établir les règles qui aboutissent à une prise de décision. Dans cet article, nous avons analysé 1,6 millions de réactions chimiques pour essayer[…]

La recherche publique est-elle dépassée?

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Tandis que l’équipe universitaire qui développait Theano, une librairie d’intelligence artificielle, vient de jeter l’éponge, alors que le rapport Villani constate le retard de nos chercheurs en IA comme dans d’autres domaines clefs de la troisième révolution industrielle (robotique, génomique, neurosciences…), peut-on se demander sans susciter l’effroi si notre recherche publique ne serait pas une de ces institutions dépassées qui succombe au monde nouveau?

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Optimiser les essais par le machine learning

12019 / Pixabay

Lors de l’élaboration d’un produit, les essais sont la composante essentielle du développement. Ils permettent de détecter les dysfonctionnements, d’établir les limites, de lever des incertitudes. Le drame, c’est que les essais peuvent coûter cher. Si essayer de multiples configurations pour un logiciel est surtout consommateur de temps, essayer des équipements lourds (satellites, voitures, machines…) est évidemment très onéreux. Par conséquent les directeurs de programme sont tentés de limiter les essais, quitte à vivre des moments difficiles en production et en SAV.

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