Plateau de Saclay

Un Pôle d’Innovation
et de Recherche

DataStorm est implantée sur le Plateau de Saclay depuis 2017, au sein du quartier de l’École polytechnique.
Le Plateau de Saclay est entièrement dédié à l’excellence universitaire et scientifique avec une concentration d’écoles et de centres de recherche inégalée. 11 laboratoires d’excellence scientifique contribuent à la valorisation des cursus universitaires et au rayonnement international du Plateau. A terme, c’est 20% de la recherche française qui sera localisée au Plateau de Saclay.
Au sein du quartier de l’Ecole polytechnique, le projet « New Uni » vise le rapprochement de l’Ecole polytechnique, de l’ENSTA, de Télécom ParisTech et de l’ENSAE. Un projet d’alliance étroite entre HEC Paris et les écoles membres de New Uni est également engagé.
Jean-Lou Chameau, Président émérite de Caltech et chargé de coordonner le groupement d’établissements de New Uni voit en ce projet l’occasion de « créer un ensemble pluridisciplinaire de très grande qualité, capable de rivaliser avec les plus grandes universités mondiales dans des domaines aussi porteurs que les data sciences, l’intelligence artificielle, les technologies autonomes, les énergies renouvelables ou encore l’entrepreneuriat technologique ».
Nous ne sommes qu’aux prémices des usages de l’Intelligence Artificielle et le pôle d’innovation et de recherche qui émerge sur le plateau de Saclay a tous les arguments pour jouer un rôle majeur au niveau international. DataStorm, le CREST, l’ENSAE, le CASD… nous sommes au cœur du réacteur français de l’IA
Benoit Ravel, Président de DataStorm

Le fil

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#01 Approche Big Data pour la Régulation des Bus

Le département Bus de notre client coordonne environ 350 lignes de bus sur la région. Pour permettre la régulation du trafic en temps réel, les bus sont équipés de systèmes embarqués émettant leurs localisations brutes horodatées. Notre client souhaitait explorer la pertinence de ces données pour différents aspects métiers du service, allant de la conception à la régulation.

Méthodes de Clustering : quand les Travaux de DataStorm servent la Recherche Académique

Si la recherche fondamentale passe par la mise en œuvre de données produites sous hypothèse bien maîtrisée, il faut ensuite inscrire la méthode dans un périmètre de fonctionnement réel. C’est ce que DataStorm peut offrir aux chercheurs. Un exemple : afin de travailler sur le contrôle des effacements diffus dans la distribution d’énergie, DataStorm a […]

#02 Le Machine Learning pour Optimiser le Recouvrement des Créances Immobilières

Dans un contexte réglementaire et économique contraignant – taux bas et marge d’intérêt sous forte contrainte – l’efficacité opérationnelle est devenue une priorité des acteurs bancaires. Des techniques innovantes d’intelligence artificielle permettent le développement d’outils qui optimisent les processus dans un objectif de maximisation du couple rendement/risques.

R&D
Matinée R&D avec Eric Matzner-Lober et Nick Hengartner

Les équipes de DataStorm ont présenté leurs travaux de R&D interne à Eric Matzner-Lober et Nick Hengartner, deux chercheurs reconnus bien au-delà de leur communauté. Deep learning, réseaux antagonistes, NLP, interprétabilité des algorithmes de machine learning… ces regards croisés vont alimenter le plan R&D 2019 de DataStorm. Exigeante, riche et réciproque. Voilà comment qualifier la […]

« DataStorm est au cœur du réacteur français de l’Intelligence Artificielle »

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[Voir ou revoir] : Les Enjeux du Big Data pour l’Assurance

Le 15 janvier dernier à Sciences Po, la chaire PARI lançait officiellement son programme de recherche 2018-2021. La Conférence inaugurale réunissait notamment Maud Bailly et Gilles Babinet autour des enjeux du Big Data pour l’assurance. Le Big Data, dit-on, va changer le monde. Les modèles explicatifs développés par l’économie ou la psychologie depuis des décennies […]

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