2019
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Marie Blanc |
| Responsable commerciale |
Humantodata a été sélectionnée pour présenter ses solutions innovantes « Industrie du futur » sur le pavillon régional « Auvergne Rhône Alpes » situé sur l’espace Smart Industries du salon Global Industrie qui se déroulera du 5 au 8 mars 2019 à Lyon EUREXPO.
L’offre Humantodata allie accompagnement stratégique et mise en œuvre de solutions techniques sans être éditeur de solutions, ce qui garantit l’interopérabilité avec les systèmes déjà existants.
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2018
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Marie Blanc |
| Responsable commerciale |
Pfeiffer Vacuum, fabriquant de pompes à vide installé en Haute-Savoie (700 employés), vient d’expérimenter la méthode Humantodata.
C’est très prometteur, explique Jean-Loup Monbeig, directeur de la prospective industrielle. Cela peut donner des algorithmes permettant de prédire la performance de nos produits et donc de simplifier nos procédures de tests, ce qui représente des gains industriels tout en garantissant la qualité .(1)
Mieux utiliser, dans l’industrie, des données déjà omniprésentes, cela signifie mieux les ordonner, mieux les interpréter, étant entendu qu’aucune de ces données n’est fiable à 100 %.
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Big Data, Intelligence Artificielle et plus généralement Data Science se préparent à faire une entrée remarquée dans l’industrie. D’un monde de croyance (Opinion driven), le Big Data permet de redécouvrir toute l’activité industrielle, de la conception à la mise en service, sous un angle nouveau : les faits, (Fact driven).
Sur le thème de la Data Science au service de l’Industrie dans le cadre de la Clermont Innovation Week, les 4 membres fondateurs du consortium Humantodata ont animé une conférence-débat qui s’est tenue le 27 avril dans les locaux de Sigma Clermont.
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2018
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Jean-Michel Pou |
| Président Fondateur Deltamu |
Programme
De la donnée à la prise de décision : Fondamentaux, outils et mise en application
- Jean-Michel POU – Deltamu, Ambassadeur AURA pour l’Alliance Industrie du Futur : Les enjeux de la Data Science dans l’entreprise 4.0
- Thierry YALAMAS- Phimeca : Un exemple industriel de traitement de données de production dans le cadre de l’amélioration de la performance
- Nicolas ROUX – Agaetis : Quelques mots de vulgarisation sur les technologies informatiques utilisées
- Eric FERNANDEZ – Pyramis Consulting : Rien de tout cela n’est possible sans l’Homme !
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Véracité des données
La métrologie au service de la Data Science
Toutes les mesures sont fausses et cette journée est consacrée à comprendre pourquoi et savoir comment il est possible d’améliorer les choses. Les outils statistiques nécessaires à l’évaluation des incertitudes de mesure sont rappelés et les techniques d’évaluation de l’incertitude sont passées en revue : GUM, GUM S1 et ISO 5725.
Intervenant : J-M Pou (Deltamu)
La métrologie n’est pas perçue à sa juste valeur dans l’entreprise.
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Deep Learning (Apprentissage profond)
Les modèles fondamentaux et applications pratiques
Dans cette intervention, nous proposons de revenir sur quelques modèles fondamentaux en apprentissage profond, d’esquisser quelques applications, et de rapidement mettre en pratique des modèles simples de classification, de régression et de prévision, à l’aide de la librairie TensorFlow de Google.
Intervenant : V Barra (ISIMA)
L’avènement de l’apprentissage profond (Deep Learning) au début des années 2000, couplé à la mise à disposition toujours plus importante de données expertes et la performance sans cesse croissante des matériels, change complètement le paysage de l’apprentissage automatique tel qu’il était connu jusqu’à lors, et ouvre des perspectives immenses et captivantes.
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Approche pragmatique de la Data Science
Le point sur les démarches de traitement des données
La journée sera articulée autour du rappel de quelques concepts théoriques importants et d’application à des exemples simples et concrets à l’aide du langage Python.
Intervenant : Th Yalamas (Phimeca Engineering)
Après l’avènement des DataSciences d’abord dans les domaines de la vente et du marketing, les activités de l’industrie – de la conception à la fabrication – doivent aujourd’hui savoir prendre en compte un élément nouveau très important : collecte et mise à disposition de plus en plus faciles de données de natures variées (mais pas toujours en très grand nombre au sens du Big Data).
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Formation Data Science pour l’ingénieur #2 – SIGMA Clermont
Formation gratuite ouverte aux industriels – 21, 28 novembre et 5 décembre
Parce que la Data Science est devenue un enjeu immédiat et incontournable pour les entreprises industrielles, les écoles Sigma et Isima se sont associés à des partenaires experts du e-cluster Auvergne Efficience Industrielle pour créer un module de formation de Data Science à destination des industriels. Au printemps de cette année, la première édition avait rassemblé plus d’une vingtaine de participants, élèves ingénieurs et salariés d’entreprises.
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