Syntell : Contrôle qualité automatique de grains

L'agriculture est un domaine important pour la societe. En ce sens, l'intelligence artificielle vient de plus en plus aider les agriculteurs avant, pendant ou apres les recoltes, notamment pour le controle des grains qui est une etape importante apres la recolte pour assurer un grain de qualite. Le projet de stage propose par Syntell, en partenariat avec Agri-Marche, a comme objectif d'effectuer un controle qualite automatique des grains lors de leurs passages sur un convoyeur.

Extraction automatique d’informations à partir de publications scientifiques en chimie et science des matériaux

Le nombre d’articles scientifiques a grandement augmenté ces dernières années dans la plupart des disciplines et notamment en chimie. Ce flux grandissant d'informations complique le suivi des innovations techniques issues de la recherche et leur intégration dans le processus de production par les entreprises du secteur de la chimie. Ce projet vise donc à développer un outil d’intelligence artificielle permettant d’automatiser la lecture d’articles scientifiques et d'accélérer la phase de recherche de l’information pour les sociétés et industriels de la chimie.

A DevOps framework for developing, operating, and evolving SDN infrastructure and applications

Software-defined networking (SDN) leverages software to virtualize networking resources and make them more customizable and versatile. SDN is at the core of many ground-breaking advances and a key enabler for major technologies (e.g., 5G, IoT, Industry 4.0, and Smart Cities) that promise to have far-reaching economic and societal impact. To maximize SDN benefits, DevOps, an approach used in the software industry to increase productivity and quality, is ideally suited to support the development and evolution of SDN software.

Toxplainer : Bias identification and explanation in a toxicity detection language model

Online multiplayer games continue to see an increase in their popularity and their playerbase is becoming increasingly diverse. At the same time, there is a concerning amount of harm and harassment found in text chat which prevents games from being safe and inclusive online spaces. Current detection solutions and moderation systems falls short of addressing this issue at scale.

Deep Neural Networks for Local Editing of Facial Polygon Meshes

Artists in the industry are eager for tools to simplify the modeling of faces for 3D characters. For a while, researchers, including ourselves, used blend shape style models for reconstructing and modeling faces. More recently, researchers investigated using Artificial Intelligence (AI) models, again mostly for face reconstruction from images. AI is more able to properly model faces than blend shape models, yet using AI for modeling is an area that has not yet received much attention.

Du concept théorique à la démonstration de technologies et pratiques de gestion novatrices de l’Industrie 4.0 dans une usine-laboratoire

Le projet s’intéresse à l’adaptation de certaines technologies et pratiques de gestion issues de l’Industrie 4.0 avec pour objectif de rendre leur implantation et utilisation possible et profitable pour les PME manufacturières. Plus particulièrement, cinq sous-projets seront étudiés : 1) la gestion intégrée intelligente des opérations, 2) le magasin automatisé, 3) le jumeau numérique, 4) les tableaux de bord de gestion connectés et 5) la plateforme virtuelle de modélisation et de formation sur les enjeux de la transformation numérique des manufacturiers.

Alfred Technologies : Plongements vinicoles

Alfred Technologies propose une solution de gestion de cave à vin et de sommellerie en agrégeant différentes informations sur les multiples produits de la viticulture. Ainsi, pour permettre une meilleure recommandation des produits, ce stage vise à appliquer des techniques de traitement automatique de la langue naturelle afin de tirer profit des données sur la production vinicole dont dispose Alfred.

EXFO : Utilisation des réseaux neuronaux pour l’identification et la classification d’anomalies dans les fibres optiques

Ce projet proposé par EXFO vise à améliorer la performance des Optical Time-Domain Reflectometer (OTDR) pour l’évaluation de la qualité d’un lien de fibre optique utilisé pour la télécommunication. L’objectif principal est d’améliorer l’identification des événements et leur classification en utilisant des réseaux neuronaux.Les méthodes actuelles peinent à identifier des événements successifs rapprochés, particulièrement lorsqu’ils sont loin de l’extrémité de la fibre optique où l’OTDR est branché.

Goal-based Wealth Management by Reinforcement Learning

Investors always face the dilemma of risk and return: risky investments offer better returns on average, but also dismal returns once in a while. Goal-based Wealth management is a rather natural way of communicating the “risk vs return” to an investor. Essentially, he or she is asked to define a financial goal over a time horizon (for example, having 1M$ in 10 years), and the probability of attaining this goal is optimized on the basis of historical data, yielding for example an 83% chance of success. If the investor is unhappy with this probability, the goal can be downsized.

Affectation des opérateurs aux machines CNC

JITbase offre une solution de “machine monitoring” intelligente pour l’Industrie 4.0. Spécialisée dans les machines CNC (“Computer Numerical Control”) dans les usines aéronautiques, JITbase trouve le chemin optimal pour l’opérateur et le guide vers la machine qui nécessitera bientôt de l’attention grâce aux données collectées des machines et à des algorithmes de recherche opérationnelle. Il gère ainsi jusqu’à six machines au lieu de deux, avec un taux d’utilisation maximum des machines.

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