Date / Heure
Date(s) - 16/07/2019
19h00 - 21h00
Emplacement
Openclassrooms
Catégories
Bonjour à tous,
C’est avec un grand plaisir que nous annonçons cette nouvelle session !
Cette fois, nous serons les invité(e)s de OpenClassrooms dans ses supers locaux situés au 7 Cité Paradis , 75010 Paris.
Programme (résumés ci-dessous):
18h45 – 19h : Accueil
19h – 19h40 : Premier talk
“Rendons les caméras intelligentes pour le péage de demain” par Marion Tormento (AI Solution Architect) et Alexandre Moreau (Software Engineer) @Deepomatic
19h40 – 20h20 : Deuxième talk
“IA ARCHITECTURE (Build, Deploy and Monitor)” par Hugo Hamad (Head of Data Engineering chez Groupe Crédit Agricole)
20h20 – 20h35 : Programme de mentorat de OpenClassrooms par Joelle Salou (Mentor Recruiter @OpenClassrooms)
20h35 – 21h15 : Échanges informels et collation.
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Abstract 1
L’entreprise Abertis est le leader mondial de la gestion de routes et d’infrastructures avec péages. Pour lutter contre la congestion grandissante, elle cherche aujourd’hui à concevoir des péages « free flow », capables d’encaisser des véhicules lancés à 130km/h. Plusieurs technologies sont explorées à cette fin et notamment la reconnaissance d’images à partir de caméras thermiques.
Chez Deepomatic, nous aidons les industriels à automatiser leur processus visuel et à déployer leurs applications de reconnaissance vidéos sur le terrain. Les applications conçues par nos clients sont parmi les cas d’usage les plus avancées dans le monde.
Venez découvrir comment nous avons aidé l’entreprise Abertis à intégrer sur leurs péages un système de reconnaissance vidéo alliant deep learning et tracking, tout en surmontant les contraintes d’intégration, de ressources limitées, et de qualité d’image incertaine.
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Abstract 2
Le passage en production d’une solution IA nécessite une architecture spécifique et modulaire ainsi que des composants indispensables pour une intégration complète.
Dans ce talk, venez découvrir une architecture IA de référence pour concevoir , déployer et monitorer des solutions IA en production :
comment produire des modèles dans un environnement de RUN ?
comment stocker les modèles et les versionner ?
comment les déployer et les exposer en API ?
comment les monitorer ?
https://www.meetup.com/fr-FR/Big-Data-et-Machine-Learning/events/261514241/
