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 plusieurs 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
shinymanager Sécuriser vos applications R Shiny

Le fil

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L’élasticité-prix de la demande d’électricité en France

Benoit Ravel, CEO de Datastorm, Stéphane Auray et Vincenzo Caponi, deux enseignants-chercheurs en Economie à l’ENSAI, proposent trois spécifications différentes pour étudier l’élasticité‑prix de l’électricité. Leurs travaux sont publiés dans le dernier numéro de la revue Economics & Statistics de l’Insee. La concurrence et le changement climatique étant des facteurs de plus en plus importants […]

R&D
Shinymanager : sécurisez simplement vos applications R Shiny

Contrôler les utilisateurs, gérer les droits en fonction des profils… le package shinymanager développé par Datastorm est un outil simple et robuste pour administrer vos applications R Shiny. Le développement d’une application Shiny est devenu une étape quasi inévitable de la plupart des projets de data science. En effet, la richesse de l’écosystème R, notamment […]

#06 Optimisation de l’activité opérationnelle du SDIS 59

Le SDIS 59 est le plus important service d’incendie et de secours de France. Il a confié à Datastorm la mise en place d’une solution permettant d’optimiser et de monitorer l’activité opérationnelle des sapeurs-pompiers du Nord. Ou quand la data science contribue à l’amélioration du service public.

6 Ecoles universitaires de recherche pour l’ENSAE Paris et l’ENSAI

Sur proposition d’un jury international, présidé par Sir Malcolm Grant, jusque récemment président de NHS England et ancien président de University College London, le Premier Ministre a retenu 24 lauréats au titre du Programme d’investissements d’avenir 3 (PIA 3). 81 candidatures avaient été déposées. L’ENSAE Paris et L’ENSAI, les deux écoles du Groupe des écoles […]

#05 Machine Learning pour la Maintenance d’un réseau d’Energie

Le projet « Minority Report » vise l’amélioration de la performance des inspections que GRTGaz réalise sur les 32 000 km de son réseau. Datastorm a travaillé avec la direction technique de GRTgaz sur des modèles prédictifs de la corrosion ou des atteintes au métal. L’approche basée sur des algorithmes de Machine Learning a permis d’augmenter sensiblement le taux de découverte.

« J’adore ce moment où on a de nouveaux résultats, étonnants ou pas. C’est le début de quelque chose. »

Aurélie Pénin est astrophysicienne de formation. Elle a rejoint Datastorm en 2018 et explore de nouveaux territoires pour nourrir son insatiable curiosité scientifique. Rencontre. Aurélie, comment devient-on astrophysicienne ? Mon père est passionné d’astronomie et il y avait une lunette à la maison, j’ai donc vu la lune de près et de magnifiques images de […]

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