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<p>Tripartie faisait face à un changement de cap dans la composition de sa solution et sa stratégie commerciale. Leur site internet avait besoin d’un nouveau look permettant de mettre en valeur leur solution tout en restant professionnel et accessible à tous. Pour répondre à leur besoin je leur ai proposé un web design simple et épuré, accompagné d’illustrations et de pictogrammes aux couleurs de leur entreprise, affirmant ainsi leur identité.</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac9907e349761f80741875_Koalition-ref-tripartie.jpeg" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div><p>“Excellente collaboration avec Manon qui a fait preuve d'une grande réactivité et d'un grand professionnalisme. Elle a su répondre à notre problématique et livrer un travail de très bonne qualité tout en respectant les délais assez courts du projet. Une personne à l’écoute et force de proposition pendant les rendez-vous client, je recommande !” A. Lambropoulos</p>

Tripartie
—
Startup spécialisée dans la résolution de litiges C2C grâce à l’IA

Refonte de site internet

Social Clean - https://socialclean.fr/

<ul><li><p>Réalisation des modèles NLP (CamemBERT) et Computer Vision (YOLO) pour analyser les réseaux utilisateurs.</p></li><li><p>Extraction des données images et textuelles, analyse (catégorisation des propos tels que drogues, alcool, injures etc.) et images "tendancieuses" (présence de cigarettes, bouteilles d'alcool etc).</p></li><li><p>Utilisation de S3 et Big Query pour le stockage et processing des données, FastAPI et Python pour l'interfaçage, Github + Docker + Cloud run pour le deploiement</p></li></ul>

Analyse textuelle et visuelle des réseaux sociaux à la recherche de contenus portant atteinte à l'e-reputation de l'utilisateur.

Python

Data science

Application NLP + Computer Vision: e-reputation B2C

<p>Après une première itération en interne, ils souhaitaient être audités sur la qualité du pipeline d’entrainement et être accompagnés sur l’amélioration puis le déploiement du modèle sous forme d’API Web</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac9907fd7347425a7eeb29_koalition-ref_previa.png" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div><p>- Intervention du cadrage au déploiement en phase pilote- Audit technique : revue données et modélisation, restitution de l’état de l’art, préconisations itérations futures- Optimisation et réduction du modèle- Explicabilité du modèle- Développement pipeline d’inférence &amp; Déploiement API REST ML</p>

Previa Medical
—
Apporte des solutions basées sur l’IA pour améliorer le délai de détection des complications SEPSIS en séjour hospitalier sur la base du dossier patient et suivi des constantes vitales

Modèle ML Anomaly Detection

MailClark

<p>Amélioration du processus des équipes support par la sélection automatique de réponses types et l’extraction de contenus pertinent dans des messages textuels.</p><p></p><p>- Etude de l’état de l’art du domaine- Customisation d’architectures deep learning Transformers- Conception d’un pipeline d'entraînement distribué sur GPU dans le Cloud Azure- Choix d’une solution adaptée pour la mise en production du modèle avec les services serverless du cloud Azure- Optimisation du temps d’inférence</p>

MailClark
—
Optimise le travail d'équipe en centralisant vos communications externes directement dans Slack ou MS Teams

Machine learning

Data analysis

Modèle Deep Learning NLP

<p>Automatisation de la détection de fraude pour prévenir de l’utilisation de la plateforme par des spammers et phishers</p><p></p><p>- Analyse de données massives et d’évènements rares- Mise en place architecture cloud GCP avec technologies NoSQL, base de données orientée graphe, systèmes de queuing, serverless- Utilisation de la plateforme IA Vertex AI pour l'entraînement et la mise en service d’algorithmes de Machine Learning- Déploiement d’une API de scoring à très faible latence- CI/CD et MLOps pour ré-entraîner automatiquement les modèles</p>

Sendinblue
—
Solution de marketing digital

Pipeline Big Data sur GCP

<p>Partir d’une feuille blanche et arriver à des solutions de reconnaissance de voix on edge adaptées sur une population de 5 à 7 ans, et structurer la remontée des données métier.</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac9907c2bb8374bd702948_koalition-ape_app_analytics.png" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div><p>'- Cadrage &amp; Etude de l’état de l’art du domaine- Pilotage des phases de collecte et labellisation, mise en place des outils associés, anonymisation des données- Conception &amp; mise en place architecture Data Cloud AWS- Développement des pipelines de données- Conception &amp; mise en place Superset et Dashboard Data Viz à destination du métier- Conception &amp; réalisation projets Deep Learning oral reading assessment : validation lecture de pseudo mots et analyse de fluence- Optimisation et portage des modèles sur iOS et Android (contrainte usage app hors ligne)</p>

Agir pour l'Ecole
—
Développe des outils pédagogique pour apporter une assistance dans l’apprentissage de la lecture aux jeunes enfants

Modele Deep Learning Voice & Archi Data in EdTech

<p>Le client souhaite utiliser les caméras et les capteurs disponibles sur les vélos et trottinettes afin d’améliorer leur sécurité et leur confort.</p><p></p><p>- Traitement et analyse des objets environnant le deux-roues à partir des caméras embarqué : voitures, piétons, panneaux de signalisation…- Prédiction du mouvement des objets détectés et alerte temps réel en cas de danger.- Segmentation et classification des voies sur lesquelles roule le vélo et recommandation des voies les plus sécurisés.</p>

iRider.ai
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Constructeur de solutions connectés pour deux-roues électriques

Modèle Deep Learning Computer Vision

<p>Analyser en temps-réel les sujets des différents articles de news et les regrouper par thèmes.</p><p>Utilisation d’algorithmes d’extraction d’entités pour comprendre le sujet d’un article. </p><p></p><p>Analyse de texte pour déterminer la proximité des articles et de clustering pour les regrouper en fonction de leurs sujets et de leur temporalité.</p>

ePerf Consulting
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ePerf Consulting est une agence spécialisée dans les stratégies SEO basé à Paris

Modele ML Clustering de données

<p>Suite au développement d’une première version de l’application d’apprentissage de la lecture en interne, de nombreux défis ont vu le jour. Pour sortir l’application d’un état de “Proof of Concept” à celui de “production ready” de nombreux chantiers sont à réaliser: repenser l’UI/UX de l’application, Gamifier l’expérience de jeu, industrialiser les outils de livraisons et de reporting.</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac990eb9c6b96f7bb78a09_image1.png" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div><p>- Gamifier un parcours d’apprentissage de la lecture- Intégration de moteur de machine learning pour corriger les enfants lors de prononciation de syllabes et mots- Extraire des données d’analyses pour comprendre les difficultés du parcours d’apprentissage- Création de nouveaux jeux interactifs- Refonte graphique complète</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac990eb9c6b91f3cb78a08_image2.png" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div>

Agir pour l'Ecole
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Agir pour l’école est une plateforme d’expérimentation de nouvelles méthodes d’apprentissage de la lecture fondées sur des recherches scientifiques sérieuses et avec des résultats convaincants

Application iPad

<p>Réaliser une application simple, intuitive et réactive pour répondre aux besoins de plus de 500.000 soignant. En leur apportant la connaissance et les outils nécessaire à leur mission</p><div class="image-container"><div class="image-wrapper"><img src="https://assets.website-files.com/6241b053821dec090218ba64/62ac990e58a7df4c7fe55f86_Capturedecran2022-05-17a19.06.36.png" alt=""><div class="image-overlay"></div></div></div><p>- Lead developper de l’application iPhone lié au service 360 medics pendant 5 ans- Monté en industrialisation au rythme de développement d’une start-up en pleine croissance- Pilotage des besoin back-end, co-création des contrats d’interfaces- Co-conception UX.- Intégration de nombreux services: Realm, Firebase, Mixpanel, Sentry, MongoDB, …</p>

360 medics
—
Toutes les ressources et outils du soignant réunis pour l'excellence des soins


Application iPhone

<p>Experts dans nos domaines, nous sommes complémentaires et habitués à travailler ensemble. Nous souhaitons réaliser pour vous des projets à impact pour la société, en favorisant autant que possible des technologies open-source.</p>

Senior iOS developer

Data Engineer

Data Scientist

Designer UI/UX 

Ingénieur IA

Senior Data Scientist

Revue de l’existant, analyse SOTA, propositions d’amelioration et dispositif associé

Audit technique

Problématiques de Machine Learning ou d’optimisation, mais aussi d’explorations, de visualisations, de modélisations, ou encore collectes de données

Data Science

Mise en place d’architectures type modern data stack, Migrations Legacy vers MDS, développement de pipelines de données, déploiement et monitoring de modèles ML

Data Engineering

Design end-to-end d’un nouvel usage d’Intelligence Artificielle

AI Solution

Nous utilisons les dernières technologies de machine learning mobile (CoreML, TensorFlow), pour pouvoir intégrer la puissance de l'intelligence artificiel dans vos applications iOS et Android.

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