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

Recherche académique - 17 mars 2019

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.

Ligne haute tension France

Stéphane Auray, Nicolas Klutchnikoff et Laurent Rouvière ont pu développer leurs recherches en prenant comme cas d’usage le contrôle des effacements diffus dans la distribution d’énergie.

Un exemple : afin de travailler sur le contrôle des effacements diffus dans la distribution d’énergie, DataStorm a sollicité Laurent Rouvière et Nicolas Klutchnikoff, Docteurs en Mathématiques appliquées et enseignants-chercheurs à l’Université de Rennes 2 ainsi que Stéphane Auray, Professeur des Universités et enseignant-chercheur en Economie à l’ENSAI. Les mathématiciens et l’économiste ont proposé des méthodes de clustering et de recherche des k plus proches voisins sur lesquelles ils avaient jusqu’ici travaillé de façon purement académique.

Une publication dans Electronic Journal of Statistics
Les résultats se sont révélés plus pertinents que ceux produits avec les méthodes disponibles sur le marché et ce cas d’usage leur a permis de publier un papier scientifique dans Electronic Journal of Statistics : https://projecteuclid.org/euclid.ejs/1424267116#info. Installé dans un cercle vertueux de recherche et de production opérationnelle, avec des leviers directs pour les métiers de ses clients, DataStorm continue d’explorer de nouveaux territoires scientifiques au service de l’innovation.

En savoir plus :
https://www.datastorm.fr/notre-expertise-360/

Stéphane Auray :
https://sites.google.com/site/stephaneauray/home

Nicolas Klutchnikoff :
https://klutchnikoff.github.io/

Laurent Rouvière :
https://perso.univ-rennes2.fr/laurent.rouviere

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 […]

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 […]

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

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