Le fil

RTE

- 25 février 2019

Dans le cadre de son projet SMARTLAB, RTE a souhaité bénéficier de l’infrastructure Big Data sécurisée mise en œuvre par le CASD pour expérimenter les solutions de gestion massive de données afin de croiser l’ensemble de ses données patrimoniales (ensemble des équipements du réseau haute tension), l’ensemble de ses données systèmes (ensemble des signaux de tension et puissance et des données externes (météo, sols, réseaux routiers et ferrés, etc.) pour mesurer l’apport en vue des programmes de maintenance prédictive. Le système mis en place a permis de développer un prototype exploitant un volume important de données (plus de 3 années d’historique) sous les technologies Hadoop, HBASE, R, Shiny, QGIS. Ce prototype est accessible à distance de manière ultra sécurisée au travers des SD-BOX fournies par le CASD, ce qui permet à des consultants et chercheurs externes à RTE d’y accéder.

R&D
Voici shinydrive, le dernier-né des packages Datastorm

Dans la famille des packages shiny de Datastorm, voici le petit dernier : shinydrive. Le package shinydrive a été développé pour répondre à un besoin simple : faciliter le partage de fichiers entre différents utilisateurs d’une application R/shiny.

R&D
Functional Data : un potentiel encore peu exploré

La dernière matinée R&D de Datastorm était notamment consacrée aux données fonctionnelles. Elles peuvent apporter de nouvelles pistes de modélisation pour la prévision ou l’analyse. Le point avec Benoit Ravel, CEO de Datastorm.

Replay webinar : Anticiper les dérives de vos Modèles de Machine Learning grâce au MLOps

La multiplication des projets data et des algorithmes expose les entreprises à un risque aujourd’hui clairement identifié : la baisse de performance des modèles de Machine Learning. Il est pourtant capital d’anticiper les dérives de vos modèles et le Machine Learning Operations (MLOps) peut vous y aider. Dans ce nouveau webinaire, les équipes de Datastorm vous expliquent comment.

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