De plus en plus utilisés dans l’industrie pour des applications variées (véhicules autonomes, traitement d’images, langues…), les réseaux de neurones sont parfois impliqués dans des fonctions nécessitant un haut niveau de fiabilité.
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Chaque année, près de 87 000 accords collectifs d’entreprise sont déposés au Ministère du Travail par l’intermédiaire de son service en ligne TéléAccords.
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Un an après le lancement du projet « Jumeaux d’enseignement numériques immersifs et interactifs (JENII) », et à l’occasion de sa première assemblée générale, le CEA-List et ses partenaires ont présenté leurs avancées les plus marquantes.
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Comment programmer un réseau de neurones de classification sans disposer de compétences sur le sujet ni d’un volume de données suffisant pour l’entraîner ? En réutilisant un réseau opérationnel, sélectionné grâce à un critère spécifiquement établi par le CEA-List, et en l’adaptant à l’application ciblée.
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Avec l’émergence et la démocratisation des scanners 3D, outils d’acquisition et de numérisation tridimensionnels, de nouveaux défis scientifiques et techniques ont émergé : comment gérer la sauvegarde, la visualisation et le traitement de ces données massives, souvent plusieurs milliards de points (!), voire les coupler à la CAO ?
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Le CEA-List a mis au point une nouvelle méthode de contrôle multimodal pour vérifier la qualité des encres conductrices utilisées en électronique imprimée et
garantir le bon fonctionnement sur une longue durée des produits finis.
Le CEA (Commissariat à l’Energie Atomique et aux Energies Alternatives), organisme de recherche public, intervient dans quatre domaines majeurs : la défense et la sécurité, les énergies bas carbone (nucléaire et non renouvelable), la recherche fondamentale (sciences de la matière et de la vie), et la recherche technologique pour l’industrie. C’est dans ce dernier domaine que s’inscrivent les activités de l’institut CEA-LIST, dédié aux systèmes numériques intelligents.
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Un système de suivi et d’identification en temps réel des animaux d’un troupeau et de leurs comportements par analyse de flux vidéo : c’est le système mis au point par le CEA-List pour permettre aux éleveurs de déceler facilement certaines pathologies ainsi que des comportements spécifiques (chaleurs, etc.)
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