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
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.