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

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[VIDEO] Datastorm et le Datalab GRTgaz

Comment Datastorm utilise les algorithmes de machine learning pour optimiser la maintenance prédictive du réseau GRTgaz ? La réponse en vidéo et en 180 secondes. Opérateur gérant la majorité du réseau de transport de gaz en France, GRTgaz a monté un Datalab avec pour objectif de mesurer l’apport des approches « data » pour les […]

« 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 […]

#04 Digitalisation des Titres de Paiement : Valorisation des Données

Depuis avril 2014, les titres de paiement peuvent être émis sur support papier ou sous forme dématérialisée : carte à puce rechargeable ou application sur smartphone. Notre client souhaite savoir si l’exploitation des données issues de la digitalisation pouvait augmenter la proposition de valeur que l’entreprise propose à ses différents interlocuteurs, affiliés et bénéficiaires. DataStorm a utilisé des modèles économétriques inspirés des pratiques d’évaluation des politiques publiques.

« 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 […]

#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.

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 […]

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