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Éclairer, innover, transformer - Product, Design et Data

3 missions réalisées avec Collective

Qolaig

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Nous créons des outils sur mesure pour nos clients, en exploitant l'IA à travers des solutions rapidement actionnables.

3 missions réalisées avec Collective

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1 mission réalisée avec Collective

CloudThink

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De la conception au déploiement, notre équipe vous accompagne et vous apporte son expertise pour créer le produit sur mesure dont vos utilisateurs ont besoin !

1 mission réalisée avec Collective

koalition.ai

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Notre objectif ? Rassembler nos forces pour faire aboutir vos projets Data. Du cadrage, au déploiement et à la communication, en passant par la phase de R&D sur des sujets Data & IA

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NeuraLab | Data & IA

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Besoin d'une expertise IA pour votre projet ? Du use case à la mise en prod', nous vous accompagnons.

MatR_DataScience

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Product 4 impact

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Expertise UX, product design, SaaS, innovation, startup, mobile app, R&D design

PassePartout Services

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L'offre de conseil et réalisation de PassePartout - les créateurs du micropaiement éponyme - à votre service pour vos produits #médias #paiement #IA #data

Docade

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Le Trio de la Data

adalab

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Fada Collectif

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Détection automatique d'informations sur un pdf

Détection de champs remplis/ cases cochés manuellement sur un pdf issu d'un scan.

Yann a réalisé la mission avec succès et rapidité. Il n'a suffit que d'une réunion pour que Yann identifie notre besoin de classification d'image et travaille sur le projet. Yann nous a rendu le projet dans des délais plus que raisonnable en nous proposant plusieurs modèles de classification. Les modèles ont été délivrés lors d'un point téléphonique accompagnés des explications des différents méthodes utilisées. Yann nous a accompagné dans la mise en place du modèle dans le traitement déjà en place et s'est assuré que nous ne rencontrions aucune difficulté. Point fort: - Très bonne compréhension du besoin et communication très claire. - Rapidité dans le traitement de la demande - Bon accompagnement. (Issu de Malt)

Florent Le Corvec

Sonova audiological care France


Mise en place d'entrainement CNN à partir des données fournies :
- Séparation/Préparation des données
- Mise en place de technique d'augmentation d'images
- Test de plusieurs modèles différents
- Comparaison des différents modèles au niveau des métriques
- Affichage de données exemples pour comprendre les limites du modèle