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Decision science | Vous avez des données, faites des prédictions

Tensorial.ai est la plateforme d’intelligence artificielle de R&D Médiation, orientée prise de décision. Elle permet à des professionnels de convertir leurs données en modèle prédictif autonome, sans connaissance préalable des technologies d’intelligence artificielle. Vous avez des données de valeur, alors vous pouvez en faire un modèle prédictif performant. Les technologies IA sont désormais matures et peuvent être employées au quotidien par les métiers. La transformation des données en modèles prédictifs, c’est aussi le retour à l’expérimental, seul capable de rendre compte de la complexité de la Nature.

Luc E. Brunet

R&D Médiation

La complexité des prises de décisions des acteurs économiques s’accroît alors qu’au même moment, les temps alloués se raccourcissent.  Les différentes techniques d’intelligence artificielle, déjà existantes aujourd’hui, peuvent nous permettre de sortir de cette situation. En effet, de nombreux exemples d’aide à la décision par l’IA démontrent la pertinence de telles solutions

Philippe Robin

CEO , Alysophil

L’explosion des données dans le domaine de la santé (clinique, biologique, santé publique) offre un potentiel d’études et d’analyses considérables. De telles données peuvent être difficiles à décrire par les modèles biostatistiques habituels. L’intelligence artificielle apporte de nouvelles perspectives permettant d’offrir que ce soit à l’échelle du chercheur ou  du clinicien un nouvel outil d’aide à la décision.

Dr Maxime Bigoteau

Ophtalmologue, CHU de Tours & CH de Bourges

Les données de santé qu’elles soient proches de la biologie, des neurosciences ou sociales sont de types très différents. Elles doivent pourtant être rapprochées quel que soit le domaine ou leur forme intrinsèque pour conforter des axes de recherche, aider aux diagnostics et traitements et optimiser la réponse structurelle à la demande sanitaire. Face Là où les techniques conventionnelles trouvent leurs limites à l’interprétation des informations, l’IA est devenue  un outil incontournable, non seulement rapide et efficace mais aussi accessible.

Dr Michel Massot

Médecin Responsable de l'Information Médicale , GHT18

Les modèles prédictifs sont en passe de devenir l’outil de base d’un chimiste permettant d’investiguer la formulation assistée par IA. L’objectif est d’écoconcevoir et repousser les frontières de la chimie pour plus de performance et plus de maitrise au regard de la santé et l’environnement. Pour aller dans cette direction il faudra au chimiste comprendre l’importance de la qualité de ses données, et s’ouvrir au monde des data scientists.

Valérie Lucas

Innovation Advisor, Groupe Dehon

1. Collectez vos données

2. Organisez vos données sous Excel

3. Chargez la feuille excel dans le moteur d’intelligence artificielle

4. Vous obtenez un modèle prédictif

(surrogate model ou metamodel)

  • Moteur machine learning et deep learning automatisé : vous indiquez seulement le temps de calcul maximum souhaité
  • Un tableur Excel suffit en entrée
  • Prédiction de valeurs continues, de catégories
  • Prise en compte des séquences symboliques (lettres, mots, formules)
  • Détection des données atypiques
  
  • Pas de connaissance préalable en intelligence artificielle requise
  • Possibilité d’installation sur les serveurs de l’entreprise
  • Modèles exportables sans les données, accessibles dans un navigateur web
  • Dédié aux données complexes difficiles à modéliser

%

selon IBM 93% des données sont inexploitées

%

des données sont cachées dans les systèmes ou les dossiers individuels

Vos données

Vous organisez vos données sous Excel, puis vous envoyez le fichier xlsx au moteur d’IA. Ici il s’agit des prix de vente de biens immobiliers en fonction de divers paramètres (quartier, pollution…)

Vous obtenez un modèle prédictif

Le modèle se présente sous forme d’un formulaire généré par l’IA.

Business cases

Santé

Secteur: Médecine d’urgence

Données : registre d’accueil des patients dans un service d’urgence 

Prédiction : degré d’urgence prévisible

Industrie et essais

Secteur: Défense

Données : paramètres d’un moteur thermique et degré d’usure mécanique

Prédiction : prévision et maitrise des performances de systèmes complexes

Formulation

Secteur: MCE

Données : Caractéristiques d’un mélange

Prédiction : prix de vente potentiel

Essais, Recherche, Qualité,

méthodes, production

 

  • Réduire le nombre d’essais
  • Améliorer la qualité
  • Tester des configurations
  • Optimiser un produit
  • Booster la créativité

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