Les offres de technologie
Entreprises spécialisées dans l'intelligence artificielle, vous êtes à la recherche d’une nouvelle technologie ? Les laboratoires de la recherche publique et leurs valorisateurs vous en proposent :
SERIE2GRAPH
Automatically determine the health of a system, equipped with sensors, by detecting and graphically represent subsequence anomalies in a time series, without prior knowledge of the system.
Applications:
- Internet of Things
- Operation monitoring: aeronautics, automobiles, railways Industrial production site monitoring
- Control systems such as SCADA
- Health: monitoring physiological parameters
- Finance: fraud detection
- Computer data center operation health monitoring
Contact : industriels@erganeo.com
XDMOS-P V9.6
Méthode complète pour développer des systèmes de reconnaissance automatique de documents La problématique de cette innovation réside dans la complexité de la reconnaissance d’images de documents, qui nécessite une description précise du contenu graphique, logique et sémantique d’un type de document. De plus, les besoins peuvent varier, allant de la reconnaissance de la structure complète de la page à l’extraction de champs précis ou à l’appel de reconnaisseurs d’écriture sur des blocs de texte identifiés. La méthode proposée repose sur l’utilisation du langage de programmation EPF pour décrire le contenu des documents. Cette description est basée sur différents indices visuels tels que les perceptions de l’image à plusieurs résolutions, les lignes de texte, les résultats de l’OCR et les filets. À partir de cette description, l’analyseur de document est automatiquement généré par une phase de compilation. Elle permet de développer des systèmes de reconnaissance d’images de documents efficaces et adaptables aux besoins spécifiques de chaque contexte. Les développeurs peuvent créer des solutions de reconnaissance d’images de documents puissantes et précises.
Contact : pierre.valmier@ouest-valorisation.fr
PILGRIM : ANALYSE PRÉDICTIVE DE LA DONNÉE
Solution générale d’analyse prédictive permettant de traiter des systèmes complexes à partir des réseaux bayésiens Cet ensemble de caractéristiques permet d'obtenir une boite à outil riche qui tire parti du pouvoir avancé de modélisation des réseaux bayésiens, modèles généraux pouvant répondre à de nombreuses questions, et même à partir d'observations incomplètes, à la différence des approches prédictives statistiques classiques dédiées à la prédiction d'une unique tâche, avec un ensemble de variables d'entrées complétement observées. L'autre particularité innovante réside dans le fait que les réseaux bayésiens relationnels s'appuient sur le formalisme très répandu dans l'industrie des bases de données relationnelles. Construire un modèle prédictif classique à partir de telles bases de données revient généralement à perdre tout ou partie de l'information relationnelle. La construction d'un réseau bayésien relationnel va quant à lui utiliser cette information à sa juste valeur.
Contact : pierre.valmier@ouest-valorisation.fr
LOGICIEL DE SYNTHÈSE DE LA PAROLE MOBILE
Moteur de synthèse de la parole permettant de créer un contenu vocal à partir d’un texte.
- Très bonne qualité expressivité de la voix générée (signal de parole naturelle)
- Très bonne performance sur l’emphase et la prosodie
- Adaptation aisée de de la voix et du style en fonction l’application ciblée
- Fonctionnement offline
- Modèle nécessitant peu de place mémoire
- Solution hybride (IA / sélection d’unités)
- Souplesse d'utilisation
Contact : pierre.valmier@ouest-valorisation.fr
RECOGNITION OF MANUSCRIPTED SYMBOLS AND WRITING
Handwriting and symbol recognition software The challenge of this technology lies in the design of an efficient and intuitive control interface between the user and the machine, using the recognition of handwritten symbols traced on touch devices. The aim is to develop engines and development environments capable of learning all types of symbols in real time, without using prior training lists, and taking into account the calibration of the user's graph. The proposed solution is based on first-order fuzzy Takagi-Sugeno inference systems. This approach implements a control interface between the user and the machine by replacing traditional menus with more intuitive gesture controls on touch-based media. The technology makes it possible to learn all types of symbols in real time, without using prior learning lists, taking into account the calibration of the user's graph.
Contact : pierre.valmier@ouest-valorisation.fr
Les OFFREs DE COMPéTENCE et plateforme
Besoin d’une nouvelle compétence pour innover ? Découvrez ce que vous proposent les laboratoires de la recherche publique :
Analyse des sIgNatures TOXicogénomiques par intelligence artificielle
La plateforme TOXsIgN, développée par l’équipe de Frédéric Chalmel (équipe UrGenT de l'Irset à Rennes), offre un environnement de travail collaboratif pour l’analyse et la prédiction des signatures toxicologiques et toxicogénomiques. Elle comporte une base de données multi-espèces (données transcriptomiques, protéomiques, épigénomiques…), un puissant moteur de recherche ainsi que des modules bioinformatiques/biostatistiques basés sur l’IA qui permettent des comparaisons de signatures ou des analyses d'enrichissement inter-espèces et inter-technologies. La plateforme est exploitée par SciLicium, une entreprise spécialisée dans l’analyse de données multi-omics sur différents modèles, conditions et organismes pour répondre à de multiples questions de recherche dans les domaines de la biologie et de la biomédecine.
Contact : frederic.chalmel@inserm.fr, contact@scilicium.com & florence.koeppel@inserm-transfert.fr
FAIIA
FAIIA aims at facilitating the quantification of microscopy images for biologists and clinicians through trainings, consulting sessions and the implementation of new analysis tools. FAIIA is one of the core facilities at Biosit (UAR 3480 CNRS, US18 Inserm).
Contact : thierry.pecot@univ-rennes.fr
Centre Européen de Réalité Virtuelle
Équipements :
- Cave : 4 projecteurs (dont 1 Feder) et 1 licence
- Salle MOCAP : Cameras ArtTrack, 1 Combinaison mobile inertielle Perception neuron 3, 3 Combinaisons optitrack (2 tailles), 16 Cameras optitrack, 1 licence full body
- Casques de Réalité Virtuelle : 4 HTC Vive, 3 Valises HTC Vive + ordinateur portable , 1 HTC Vive pro, 4 HTC Vive pro eye, 1 HP Omnicept, 2 Oculus Rift, 2 Oculus Quest, 1 Oculus Rift S
- Casques de Réalité Augmentée : 1 Hololens 1, 1 Hololens 2, 1 Magic Leap, 2 MetaVision 2
- Casques de Réalité Mixte : 1 Varjo XR3 Eye trackers : 2 Tobii Eye Tracker 5, 1 Tobii Pro Nano, 1 Pupil Labs
- Robots : 3 Pepper, 1 Bras haptique Haption, 1 Bras ABB Yumi, 12 NAO bipèdes (6 V6, 4 V5 et 2 V4) , 14 NAO non bipèdes (2 x 7 V4)
- Objets tangibles : Table RFID, Table Microsoft Surface caméra optique, Table géante multitouch, Imprimante 3D
- Capteurs physiologiques : 2 Empatica E4
Contact : cerv@enib.fr
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