Nos équipes de Data Science accompagnent les entreprises privées et publiques dans le conseil et la mise en place de projets de Data Science, Marchine Learning et Intelligence Artificielle.

Pourquoi nos algorithmes de machine learning sont-ils une réponse aux problèmes complexes de gouvernance de la donnée ?

L’exploration et l’analyse d’immenses volumes de données requièrent des connaissances scientifiques particulières et la maîtrise d’outils techniques spécifiques. La capacité de se maintenir à jour dans un environnement scientifique et technique en constante évolution représente également un défi propre à la Data Science et à l’IA.

Comment trouver de nouveaux leviers de croissance grâce à l’intelligence artificielle ?

Chez sense4data, nos équipes de scientifiques accompagnent les entreprises qui ont des besoins complexes de performance, gouvernance et d’innovation. Nous vous apportons des solutions sur mesure et de solides recommandations stratégiques.

Vous vous sentez prêts à innover et à transformer votre entreprise ?
Choisissez sense4data pour vos challenges
Data et intelligence artificielle

sense4data vous aide à imaginer, créer et maîtriser votre futur, quelque soit votre secteur grâce aux dernières technologies data et IA.

sense4data vous fournit des prestations d’audit et de conseil

sense4data vous accompagne dans une démarche exploratoire en développant les meilleures algorithmes de machine learning pré-entraînés ou automatiques.

sense4data réalise des études de faisabilité sur vos données et vos processus.

sense4data définit le chemin le plus rapide pour un retour sur investissement grâce à une analyse de de rentabilité des projets d’intelligence artificielle.

Algorithmes non-supervisés

  • Clustering (CAH, K-means, DBSCAN),
  • Réduction de dimensions (PCA, LDA, GDA, t-SNE…),
  • Détection d’anomalies, (algorithme ‘One Class’, détections de nouveautés et d’anomalies, Isolation Forests, LOF, autoencoders…),
  • Évaluation et optimisation de métriques non supervisées (en particulier : développement d’algorithmes permettant le monitoring de modèles non supervisés sans données labellisées),
  • Embeddings.

Algorithmes supervisés

  • Séries temporelles,
  • Donnée structurée, régression et classification (Python/R, sklearn, pandas, numpy, sklearn, Fôrets aléatoires et algorithmes dérivés, méthodes à kernel, régressions, algorithmes de boosting,…),
  • Vision,
  • Texte – Natural Language Processing,
  • Algorithmes semi-supervisés (modèles GAN, Co- Apprentissage, Auto-Apprentissage, Novelty detection, variational autoencoders…),
  • Réseaux de neurones, Deep Learning (Apprentissage Profond) (CNN (Convolutional Neural Networks ), RNN (Reccurent Neural Networks), MLP (Multi Layer Perceptron), TensorFlow, Keras, PyTorch, nnet, glmnet …

Valorisation des données

  • Nettoyage et évaluation de la cohérence des données,
  • Feature engineering,
  • Outils statistiques.

Data visualisation

  • Mise à disposition de rapports dynamiques ou statiques,
  • Réduction de dimensions (PCA, LDA, GDA, t-SNE…),
  • Outils et Librairies logicielles de visualisation adaptés.