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Informatique et ESN

La 4e révolution industrielle est en marche et elle est menée par le numérique. Le marché est en croissance régulière (2,1 % en 2016) avec plus de 1 500 acteurs en France, dont une part importante d’ETI-PME.

Le secteur répond aux attentes croissantes des entreprises en se composant de divers acteurs : conseils technologiques, éditeurs / intégrateurs, ESN, etc.

https://acies-cg.com/wp-content/uploads/2017/07/agroalimentaire-et-agronomie-7.png Toutes nos expertises sectorielles
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Les enjeux technologiques

  • Développement d’algorithmes et de modélisation prédictive pour l’automatisation de réponses à l’aide à la résolution de problèmes
  • Développement de solutions en lien avec les Big Data et le Deep learning pour, par exemple, prédire le comportement humain
  • Développement de solutions d’analyse sémantique pour identifier les tendances de l’industrie par l’analyse des brevets
  • Développement de solutions de sécurité en intégrant les approches biométriques
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Les enjeux du financement et du management de l’innovation

  • Approche agile et réactive des développements dans un contexte d’évolution technologique très dynamique
  • Complexité de disposer d’un état de l’art et d’un état du marché exhaustifs et actualisés du fait du dynamisme du secteur
  • Organisations très versatiles et distribuées des sociétés composant le secteur
  • Formalisme métier et académique très distants, rendant la valorisation des activités de recherche sensible

Des zones d’innovation multiples

 

  • Algorithmes prédictifs : la maintenance prédictive correspond à la supervision intelligente de l’équipement, afin d’éviter les pannes matérielles futures. Contrairement à la maintenance préventive classique, le programme de maintenance n’est ici pas déterminé par un délai prescrit. Il est plutôt défini par des algorithmes d’analyse utilisant des données collectées à partir de capteurs placés sur les équipements. Le succès de la maintenance prédictive repose sur des algorithmes. Le prétraitement des données des capteurs est effectué au moyen de techniques avancées de traitement du signal et de calculs statistiques. Les enjeux technologiques sont en lien avec le développement de système embarqué, la rapidité des temps de réponse et une diminution des quantités de données envoyées sur le réseau, car la supervision est effectuée directement sur l’équipement.
  • Solutions embarquées ROS (Robot Operating System) : dans le cadre de la robotisation des entreprises, ROS est un système d’exploitation pour robots. De même que les systèmes d’exploitation pour PC, serveurs ou appareils autonomes, ROS est un système d’exploitation complet pour la robotique de service. ROS est un méta système d’exploitation, quelque chose entre le système d’exploitation et le middleware. Il fournit des services proches d’un système d’exploitation, mais aussi des fonctionnalités de haut niveau (appels asynchrones, appels synchrones, base de données centralisée de données, système de paramétrage du robot…).
  • Biométries : les systèmes de reconnaissance faciale ou digitale sont des systèmes automatisés capables d’identifier des individus en fonction des caractéristiques physiques. Ces caractéristiques sont analysées puis comparées à une base de données existante afin d’identifier une personne ou de vérifier son identité. De nombreuses améliorations sont apportées suite à des évolutions rapides : le développement de capteurs 3D, la reconnaissance de visages en mouvement, le traitement de visages vus de profil et le développement de modèles que l’on peut vieillir. Des améliorations de la précision biométrique sont cependant nécessaires sur la qualité de l’image, les algorithmes d’identification ou encore la fiabilité des bases données stockant les informations biométriques.

 

 

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