• Confidentialité : garantir la protection des données des utilisateurs.
• Sécurité : mécanismes robustes pour protéger les informations.
• Anonymat : protection de l’identité et des données des utilisateurs.

• Architecture de Deep Learning : tirer parti des conceptions avancées de réseaux neuronaux.
• Architecture de systèmes intelligents : concevoir des systèmes pour des performances optimales.
• Recherche sur l’architecture AGI : efforts pionniers en faveur de l’intelligence artificielle générale.

• Graphiques de connaissances : structurer les informations pour une meilleure compréhension.
• Représentation des connaissances : structurer et accéder efficacement aux informations.
• Évaluation des biais : identifier et atténuer les biais dans les modèles d’IA.
• Sémantique et ontologies : structurer les connaissances pour la compréhension de l’IA.
• Gestion des données : garantir des données de haute qualité pour les applications d’IA.

• NLP (Natural Language Processing) et NLU (Natural Language Understanding) : techniques avancées pour la compréhension et le traitement du langage.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : amélioration des capacités de l’IA grâce à la récupération d’informations.
• Théorie des jeux : application de cadres de prise de décision stratégique.

• Intégration de produits : intégration transparente de solutions d’IA dans les systèmes existants.
• Infrastructure : prise en charge des déploiements AWS et sur site.
• Gestion des données : garantir des données de haute qualité pour les applications d’IA.

• NLP (Natural Language Processing) et NLU (Natural Language Understanding) : techniques avancées pour la compréhension et le traitement du langage.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : amélioration des capacités de l’IA grâce à la récupération d’informations.
• Théorie des jeux : application de cadres de prise de décision stratégique.

• Intégration de produits : intégration transparente de solutions d’IA dans les systèmes existants.
• Infrastructure : prise en charge des déploiements AWS et sur site.
• Recherche sur l’architecture AGI : exploration des architectures d’IA avancées visant à atteindre l’intelligence générale artificielle.
• Algorithmes innovants : développer des algorithmes de pointe pour améliorer les capacités de l’IA.
• Formation continue
• Représentation des connaissances
• Auto-apprentissage

Projets collaboratifs : partenariat avec des institutions universitaires de premier plan pour une recherche révolutionnaire sur l’IA.

10 ANS DE R&D EN TECHNOLOGIES ETAMP; INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Valeur technologique basée sur le marché

• Holistique & Validation mathématique : garantir l’exactitude et la pertinence de la corrélation des données.
• Infrastructure évolutive : technologies conformes aux normes du secteur avec un niveau de maturité technologique (TRL) de 5 à 6.
• Recherche privée : 10 ans de recherche exclusive dans le domaine de la technologie de l’IA.
• Infrastructure modulaire : flexible et évolutive pour répondre aux divers besoins des clients.
• Gestion des modèles de Deep Learning : gestion et déploiement efficaces des modèles.
• Technologies décentralisées : amélioration de la robustesse et de la sécurité.

Modèle d’IA

• Formation sur modèles : techniques avancées pour le développement de modèles d’IA robustes.
• Réseaux de neurones graphiques (GNN) : analyse de données avec un contexte relationnel.
• Grands modèles linguistiques (LLM) : utilisation de fonctionnalités avancées de traitement du langage.
• Apprentissage par renforcement : cadres décisionnels avancés.
• CNN (Convolutional Neural Networks) : spécialisé dans le traitement de données visuelles.
• Propriété : propriété à 100 % du pipeline technologique, garantissant un contrôle et une personnalisation complets.

Catégories de conception technologique

1. Sécurité et confidentialité
   • Confidentialité : garantir la protection des données des utilisateurs.
   • Sécurité : mécanismes robustes pour protéger les informations.
   • Anonymat : protection de l’identité et des données des utilisateurs.
2. Architecture et cadres
   • Architecture de Deep Learning : tirer parti des conceptions avancées de réseaux neuronaux.
   • Architecture de systèmes intelligents : concevoir des systèmes pour des performances optimales.
   • Recherche sur l’architecture AGI : efforts pionniers en faveur de l’intelligence artificielle générale.
3. Connaissances et données
   • Graphiques de connaissances : structurer les informations pour une meilleure compréhension.
   • Représentation des connaissances : structurer et accéder efficacement aux informations.
   • Évaluation des biais : identifier et atténuer les biais dans les modèles d’IA.
   • Sémantique et ontologies : structurer les connaissances pour la compréhension de l’IA.
   • Gestion des données : garantir des données de haute qualité pour les applications d’IA.
4. Techniques d’IA et d’apprentissage automatique
   • NLP (Natural Language Processing) et NLU (Natural Language Understanding) : techniques avancées pour la compréhension et le traitement du langage.
   • RAG (Retrieval-Augmented Generation) : amélioration des capacités de l’IA grâce à la récupération d’informations.
   • Théorie des jeux : application de cadres de prise de décision stratégique.
5. Intégration et déploiement
   • Intégration de produits : intégration transparente de solutions d’IA dans les systèmes existants.
   • Infrastructure : prise en charge des déploiements AWS et sur site.
   • Gestion des données : garantir des données de haute qualité pour les applications d’IA.
6. Techniques d’IA et d’apprentissage automatique
   • NLP (Natural Language Processing) et NLU (Natural Language Understanding) : techniques avancées pour la compréhension et le traitement du langage.
   • RAG (Retrieval-Augmented Generation) : amélioration des capacités de l’IA grâce à la récupération d’informations.
   • Théorie des jeux : application de cadres de prise de décision stratégique.
7. Intégration et déploiement
   • Intégration de produits : intégration transparente de solutions d’IA dans les systèmes existants.
   • Infrastructure : prise en charge des déploiements AWS et sur site.
   • Recherche sur l’architecture AGI : exploration des architectures d’IA avancées visant à atteindre l’intelligence générale artificielle.
   • Algorithmes innovants : développer des algorithmes de pointe pour améliorer les capacités de l’IA.
   • Formation continue
   • Représentation des connaissances
   • Auto-apprentissage

   Projets collaboratifs : partenariat avec des institutions universitaires de premier plan pour une recherche révolutionnaire sur l’IA.