Theoretically sound and industry-robust software measures are necessary in industry and research. Functional sizing measures of software, such as COSMIC Function Points – ISO 19761 - are useful for the quantitative planning, monitoring, control, and objective assessment of software projects and organizations. Through this project, the COSMIC Group will adapt this international measurement method to Artificial Intelligence applications, the sizing of non-functional requirements (NFR), and integrates its usage into the measurement of DevOps products and porfolios.
Theoretically sound and industry-robust software measures are necessary to identify and select the most productive software development organizations (internal and external) and avoid significant overspending on software investments. Functional sizing measures, such as COSMIC Function Points – ISO 19761 - are necessary for the quantitative planning, monitoring, control, and objective assessment of software projects.
Product lifecycle management has always been promising. But achieving fully connected data, people, and processes may seem daunting for most SMEs. Spiri Robotics is a vibrant company with strong software engineering roots. They run distributed, remote operation in parallel in several North American cities using state-of-the-art versioning, testing and deployment tools for their code. However, their mechanical design files (CAD) are centralised and manually managed. With their academic and commercial collaborations expending, this a limiting factor and a risk they would prefer to avoid.
Ce projet de recherche vise à étudier la performance environnementale et économique de certaines activités de La Centrale Agricole. Cette coopérative regroupe des entreprises œuvrant dans le domaine de l’agriculture urbaine. Cette évaluation permettra de comprendre si la gestion des matières résiduelles dans un site décentralisé, c'est-à-dire à l’endroit où est générée la matière permet de réduire les émissions de gaz à effet de serre liés à la gestion des matières résiduelles et est viable économiquement.
Le but de ce projet est la création d’un outil permettant d’évaluer automatiquement le niveau de maitrise d’une deuxième langue via l’utilisation de l’intelligence artificielle. L’intégration de l’intelligence artificielle dans un pro-cessus d’évaluation permet de réduire les aspects humains de la prise de décision. En effet, le jugement d’une personne peut être affecté par différent facteur comme son état émotionnel ou son niveau de fatigue mais aussi, de manière inconsciente dû par exemple des biais cognitifs.
La vente en ligne est devenue une composante importante pour les entreprises de vente au détail. En tant que leader mondial dans la vente d’équipement de sport, Décathlon utilise abondamment l’intelligence artificielle pour rendre son contenu web plus attrayant pour les clients. L’objectif de ce projet consiste à utiliser des techniques récentes d’apprentissage profond pour suggérer des produits pertinents sur des pages webs qui contiennent des conseils sportifs.
Les modèles d’apprentissage profonds ont révolutionné la vision par ordinateur. Cependant, ils requièrent une forte quantité de données annotées avec précision afin de pouvoir convenablement « apprendre » à résoudre une tâche donnée. En particulier, la segmentation sémantique, consistant à prédire la classe sémantique de chacun des pixels présents dans une image, est une tâche centrale en vision par ordinateur et est utilisée dans plusieurs industries critiques (incluant l’imagerie médicale, les voitures autonomes etc..).
Companies in the energy sector are increasingly considering the use of liquid metals in their operations (e.g. for cooling). This presents new challenges related to the inspection and monitoring of these infrastructures. Indeed, these industries often operate in very harsh environments (e.g. ionizing radiation) and under very high pressure and temperature conditions. Thus, the ultrasonic inspection methods normally used must be adapted to these new conditions. Moreover, methods based on machine learning can be used to optimize the processing of the received signals.
L’inspection ultrasonore multiéléments (traduction de Phased Array Ultrasonic Testing – PAUT) est couramment utilisée dans diverses industries pour la détection de défauts tels que des inclusions, des porosités ou des fissures. Dans la méthode PAUT, les éléments de la sonde sont utilisés pour transmettre des ondes ultrasonores à l’intérieur d’une pièce. La géométrie de la pièce et les défauts qu’elle peut contenir produisent des réflexions qui sont captées par la sonde. La méthode PAUT est bien adaptée à l’inspection de pièces dont la surface en contact avec la sonde est plane.
Concerning global warming and depletion of fossil fuel reserves, the integration of distributed energy generators into grids is rapidly increasing in the last decades. However, the distributed generators degrade power quality and may damage loads when islanding occurs in a part of the grid. To overcome these issues, all distributed generators must be equipped with anti-islanding detection and protection systems to shut down the distributed generator units in the islanded zones.
