Ne Nuous Trompons PAS：Nous Sommes AuDébut，Seulement，De L'Exploration desPleinessmintitésde l'Ia Dans L'Industrie。数据科学，机器学习，Réseauxde neurones工人，文本挖掘，CES技术，Déjàenpartere Matures Dans Le Monde Du Web，Du Marketing Ou Encore de La Finance，OntBeaucoupàApporteren Particulieràl'lautomobile。
De La Phase de Conceptionetdéveloppementàla商业化，en Passant Par Les Essais et La Brabrication，L'Ia Trupe Aujourd'hui de Nombreuses应用Sur L'Ensemble du Cycle de Vie Automobile。LESDonnéessdes倍数CapteursDésormaisIntégrésouxvéhicules，Teartess des Lignes de Production Dans Les Les Les Les Les Les Les Les Les Les Les Les eu Encore de l'Expérience客户端Sont Un Formixable Gisement D'信息。Leur Analyze et LeurInterprétationoffrent des Leviersd'AméliorationTantpleeSsais，埃斯卡斯，埃斯卡伊斯，埃斯卡斯，埃拉维斯Que La Connaissance des Pertentes des Uniterisateurs。A PlusLongueÉchéance，L'Enjeu，AussiDélicatQue兴奋剂，EstNaturellesteLeéveloppementde la Conduite Autonome et ladélégationsthometthètetauvéhiculededécisionsàCractèreSécuritaire。
De nouvelles fonctionnalités pour De nouveaux用法
关于développement的智能和véhicule的方向的研究是关于对环境的感知的问题-基础设施，其他的véhicules, piétons你想要的东西être considéré在这里遇到的障碍。雷达，捕捉者，caméras, mais aussi météorologie, zone de travaux et autres événements extraordinaires: la machine doit pouvoir reconnaître l 'ensemble des éléments extérieurs et évaluer leur incidence éventuelle sur sa trajecturepour adapter en temps réel sa conduite。Expleo travement sur ce sujet， à travers le développement d 'une solution de station station autonomous baptisée AVP (Automated Vallet Parking)。Grâce à一个连接空间，基础设施和指挥的应用程序，在véhicule入口的解决方案，在南部地区停车。这个创新是通过图像特征技术basées通过深度学习和两个算法Yolo和分割sémantique实现的。Leur association permet au véhicule de reconnaître son environment, détecter les obstacle et adopter le comportement adéquat en mode autonomous。
Prévenir我是功能性障碍患者
爱的阶段，multiplicité des données disponibles donne accès à des信息précieuses描述异常的特征。再来一次。在détectant的功能异常项à部分的重要数据，算法渗透到ingénieurs的中心'interprétation和résolution plutôt的信息来源的研究。les méthodes说的是聚类和分类，être utilisées pour分析器和qualifier les réactions du véhicule。部分的données recueillies les capteurs de la voiture, il devient possible，例如，标识les scénarios de freinage intempestifs, connaître leurs causes, et in fine, les corriger。没有算法，我要用données的算法。我，看，这不是我的最佳选择。相反的，她的专业知识。
资本公司的客户
这是一个域名où大数据的影响很好，这是对客户的最终了解。对同窗姐妹的données的应用分析，以及它们的成熟和渗透的标记和细胞的注意。该方法répond à要求产品和服务的个性化。Dans l ' industrial automobile, la connrenaissance client peut être exploitée pour l 'amélioration de la fiabilité des pièces。Grâce au文本挖掘，在est en capacité上，例如，d’analyser les données内容为sous forme de Text libre dans les commentaires客户(网站、论坛……)。在这些异常情况下的信息récurrentes, le design de确定pièces peut être réorienté，渗透ainsi d ' éviter les campagnes de绳索。
等明天吗?
L'UN Des Grands Enjeux Sera La Validation desDécisionsàCractèreSécuritairePrises ParUnvéhiculeAutonome。AutuperallentementalféhiculeStendingnéeParladémorité，Au，La Mise，La Mise EnServiceNéeParladémonstrationdeafédécurité。Dans Le Cas de La Voiture AutoNome，LaSécuritéSeraSssurée帕尔UNE IA。或Siàsejjréseauxde neurones Artificiels Montrent desRésultatsintéressants - Sont Capables，Par Exemple，De laRéactionAdéquateDansUne局势De Freeinage D'Urgence - ，CESRésultatsNePeuventêtredémontréset donc garantis。FAUDRA-T-IL ENHANDÉQUENCEFAIREÉVOLUERLES标准dedémonstrationdesécuritéactuels？La问题EstPosée。
Expleo数据科学主管David RENAUD说
IA et design mécanique: une symbiose en développement
L’Intelligence Artificielle, en dépit de ses très nombreux succès récents dans ses usages traditionnels – traitement d’image, de la parole et de texte naturel – n’a pas encore pleinement investi le champ du Design Mécanique et plus généralement de la Simulation Numérique. Les raisons sont à la fois liées à leurs outils– données vs. équations physiques – et aux savoir-faire difficilement mathématisable du designer et de l’ingénieur mécanicien. Il existe néanmoins de nombreuses applications de l’IA et notamment du Machine Learning à la conception mécanique ; par exemple, pour construire une approximation peu coûteuse et rapide des calculs à réaliser dans le process de design. Des techniques de détection d’anomalies basées sur du Machine Learning sont désormais utilisées pour déceler des endommagements ou contrôler les structures. L’optimisation globale couplée à du Machine Learning permet de concevoir de meilleures structures plus rapidement que l’approche essai-erreur traditionnelle, en explorant un plus large espace de design. Au-delà de ces applications connues, l’IA va libérer le potentiel créatif de l’ingénieur mécanicien en assistant et en facilitant certaines tâches coûteuses en temps, telles que la construction ou reconstruction de modèles de CAO paramétrique. Les réseaux antagonistes génératifs généreront automatiquement des design 3D de plus en plus réalistes et performants. Enfin, grâce aux capacités de stockage et de traitement distribué de données volumineuses, il sera possible de lier entre eux les nombreux calculs nécessaires au design d’une pièce. De belles perspectives donc !
数据科学家Dimitri BETTEBGHOR在Expleo
联合国Chatbot industriel
Fort de son数据科学专家，Expleo a développé un chatbot industriel qui pourrait demain être utilisé sur les lignes de production automobile pour assister les opérateurs。这个创新，grâce à是深度学习和机器学习的技术，不是用来衡量理解和répondre à是关于自然和非standardisées的问题。
