IA pour le contrôle industriel
Développement de méthodologies d’IA basées Deep-Learning permettant d’étendre la mise en œuvre des approches usuelles à des applications industrielles complexes (peu/pas de données, potentiellement de mauvaise qualité).
Génération / Exploration de données
Nouvelles approches algorithmiques
Localisation basée vision
Développement d’outils de localisation basée vision dans l’objectif de déterminer la pose 3D du capteur. Pour cela, plusieurs technologies sont développées :
Dans le domaine du manufacturing, ces travaux sont travaux sont mis en œuvre dans plusieurs applications
Réalité augmentée
Développement d’outils de SLAM couplé à des contraintes basées modèles permettant d’atteindre les niveaux d’exigence industriels
Picking
Développement d’approches de recalage 3D innovantes pour du guidage robotique
Localisation
Développement d’outils de SLAM multicapteurs pour de la localisation et du guidage d’opérateurs et/ou de robots autonomes (AMR, Drones)
VIDEO IA Manuf – Loc
Traitement du Langage Naturel (TAL)
En exploitant les technologies de TAL, des applications permettent une interactions naturelle de l’opérateur avec son outil ainsi qu’une meilleure compréhension des attentes utilisateurs.
Découverte, Structuration et Gestion de la connaissance (GED 2.0)
Extraire la terminologie métier afin de rapprocher et catégoriser les documents aboutit à une structuration des concepts métier permettant une plus grande autonomie de l’utilisateur
Dictée vocale de rapports semi-structurés
Simplification du processus de rédaction de rapports par la structuration automatique de rapports dictés, pour leur intégration dans des processus automatisés