Tens𐍈rial.ai
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.
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
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.
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.
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.
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
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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