Recherche & Développement

DataStorm mène une activité de Recherche & Développement complémentaire à la recherche académique du groupe ENSAE

Afin de proposer à nos clients les solutions et algorithmes les plus pertinents et performants, nous dédions 20% du temps à des travaux de Recherche & Développement :
  • Développement d’outils (R, python, …)
  • Recherche algorithmique / optimisation
  • Veille technologique et académique
  • Ecriture de white paper / post / article
  • Formation interne
  • Participation à des conférences
Des sujets aux thématiques variées :
  • Décomposition en valeur singulière appliquée aux matrices de grande dimension
  • Interprétation des modèles « boite noire » type forêts aléatoires
  • Application de suivi de logs
  • Text mining : récupération de l’information / structuration / algorithmes adaptés au français
Un dépôt ouvert sur Github : datastorm-open
Avec actuellement quatre packages R disponibles sur le CRAN :
rAmCharts Interface simple pour la création de graphiques interactifs
VisNetwork Visualisation dynamique de réseaux
Suncalc Positions et phases du soleil et de la lune
ROI.plugin.clp Plugin pour le solver clp

Le fil

Suivez notre actualité et nos projets

« Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle nous emmène sur des terrains plus complexes »

Titouan ROBERT est Data Scientist chez DataStorm depuis 2016. Féru de data projects liés au secteur de l’énergie, dopé à la R&D, il partage sa jeune expérience et jette déjà un regard sur demain. Titouan, un mot sur ton parcours. Et bien j’ai suivi mes études en Bretagne : DUT Statistique et Informatique Décisionnelle à […]

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 […]

#03 Prévision de l’Impact Climatique sur les Ventes en Magasin

Une appli web développée par DataStorm permet à chaque point de vente de cette enseigne d’optimiser son activité commerciale en associant notamment les prévisions météorologiques locales à l’historique des transactions. Plus de 1000 modèles de prévision reposant sur des algorithmes de Machine Learning sont ainsi calculés quotidiennement.

#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 […]

#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.

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