Événements

Compte rendu du DataJob

Écrit par Luc Eluère · 2 min lecture >

C’était LE rassemblement important des acteurs de l’IA en cette fin d’année. Mardi dernier à la Cité des Sciences de Paris, le forum DataJob 2019 a réuni pas loin de 100 entreprises avec un programme de conférences bien rempli. L’occasion pour La revue IA d’en apprendre un peu plus sur les domaines d’application de la data science. Voici 3 entreprises qui ont retenu notre attention.Wintics | Réguler les feux tricolores

L’équipe de Wintics s’intéresse aux questions de trafic urbain et de mobilités douces. Pour répondre à ces enjeux, elle développe différentes solutions comme la régulation dynamique des feux. En voiture, attendre longtemps au feu rouge sans qu’il n’y ait d’usagers à laisser passer peut s’avérer frustrant et peu écologique… Face à ce constat, la start-up a mis en œuvre des techniques de deep learning. Elle puise dans les images de caméras installées sur les feux, puis les traite grâce aux technologies les plus récentes de vision par ordinateur. Les algorithmes se basent sur de l’apprentissage supervisé (images labellisées) pour classifier et compter chaque type d’usager. Ce traitement automatique des données vidéo aide à prendre des décisions sur le rythme des feux, et cela porte ses fruits : la solution de Wintics permet de réduire d’environ 20% les temps de parcours en ville. Sans parler des bénéfices écologiques qui s’ensuivent.

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Bleckwen | Détecter les fraudes bancaires

Les transactions bancaires sont une source de données en continu, et parmi cette masse, certaines sont frauduleuses. L’application mise au point par Bleckwen permet de détecter ce type d’opération. Connectée en temps réel aux terminaux de paiement des clients, elle se base sur des algorithmes de machine learning pour la détection d’anomalies (montants inhabituels, provenances exotiques…). Concrètement, à chaque transaction est associé un score de fraude plus ou moins critique ; la transaction sera rejetée s’il est trop important. Le système traite les flux de données via des frameworks en langage Scala (Flink, Kafka, Spark) pour gérer les contraintes en temps réel et le calcul distribué. C’est ce qui permet de répondre très rapidement s’il y a suspicion. L’entreprise travaille avec des professionnels de la fraude bancaire et adapte sa solution à chaque client. Plusieurs banques historiques ont été séduites en France, comme la BNP et le Crédit Agricole.

Compte rendu du DataJob

Meilleurs Agents | Estimer chaque bien immobilier

La France compte plus de 35 millions de logements en 2019. Pourtant « il n’existe pas deux biens qui se ressemblent » souligne Thomas Lefebvre, directeur scientifique de Meilleurs Agents. Et il n’est pas toujours facile de prendre une décision pour les acheteurs, tant le marché est opaque. La start-up propose donc son outil d’estimation en ligne afin d’apporter des clés de lecture, fournies par un modèle d’évaluation automatisé. Les données brutes proviennent de plusieurs sources (annonces, données publiques…) et viennent nourrir le modèle, notamment via des techniques de traitement automatique du langage naturel et de reconnaissance d’images. L’entreprise veut représenter l’influence des ventes à proximité pour un bien immobilier. Il s’agit d’une modélisation spatiale qui fait appel à des notions de géostatistique, comme le krigeage et les cartes de Kohonen. L’objectif est d’obtenir une carte des prix « ultra locale ». On peut dire que les résultats de Meilleurs Agents sont probants, avec 6% d’erreur d’estimation médiane à Paris, contre 5% pour un agent immobilier.

Compte rendu du DataJob

Finalement, de belles choses à voir pour l’édition de cette année, hâte d’assister au data job santé !

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