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).
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Génération / Exploration de données
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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
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Réalité augmentée
Développement d’outils de SLAM couplé à des contraintes basées modèles permettant d’atteindre les niveaux d’exigence industriels
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Picking
Développement d’approches de recalage 3D innovantes pour du guidage robotique
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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.
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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
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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