• LumeNews

    #3

    Du machine learning, un peu de café et beaucoup de news

  • La parole à...

    Notre équipe éditoriale à repéré pour vous...

    Charles Bouveyron

    Professeur Chercheur en statistiques à l'université Côte d'Azur

    " La recherche en Statistique est particulièrement riche du fait des très nombreuses interactions que l’on peut avoir, par exemple avec la médecine, l’astrophysique, la biologie et même les sciences humaines et sociales. Les interactions avec les entreprises sont aussi très enrichissantes."

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  • IAPau 2018

    28 > 30 septembre - Pau

    Avec Helioparc et Aquinetic nous organisons IAPau, le RV DATA et Machine Learning où chercheurs industriels entreprises et startups vont se rencontrer et vous présenter divers projets sous formes de conférences & tables rondes le 28 septembre.
    Cette journée riche sera suivie du'n WE Data Challenge durant lequel des étudiants vont se confronter à de réelles problématiques data, ML au bénéfice d'entreprises ou d'institutions.

    On vous attend nombreux à l'Université de PAU !

  • Ze Business Case

    Zoom sur un projet client

    LumenAI vient de recevoir le soutien de la DGA (Direction Générale de l'Armement) pour conduire son projet Real Time Network Analysis – RETINA.
     

    Ce projet à pour objectif de concevoir des briques technologiques d’analyse temps réel de graphes dynamiques pour une aide à la décision instantanée. Ceci intéresse entre autres les secteurs de la Sécurité, l’Intelligence et les Renseignements.
     

    En effet, aujourd’hui leurs analystes doivent tenter d’identifier des menaces inconnues par la détection de thèmes singuliers de discussions ou par l’observation de comportements atypiques sur des réseaux sociaux. Par exemple un utilisateur ferme son compte sur un média et le réouvre sous une autre identité afin d’éviter d’être décelé, ou parce que ce media l’a désactivé.

    Démêler « manuellement » l’information et prioriser les investigations est nécessaire et chronophage. Il est pourtant facile de passer à côté d’indices importants tant la combinaison de possibilités recherchées est vaste.

    En cela le projet RETINA vise à mettre au point une solution qui pourra fortement améliorer le confort de l’analyste en explorant pour lui des critères de recherche variés ou en détectant des réapparitions de phénomènes pertinents.

  • On the Blog Again Again !

    Découvrez le dernier article de notre BLOG, à la plume Julien PEYRAS :

    L'IA et le Renard

    Je suis concentré sur ma tâche. Pourtant du coin de l’oeil je ne m’y trompe pas, j’ai reconnu mon amie au loin, sa silhouette et surtout sa démarche si significative, la manière qu’elle a de s’approcher des gens et de leur parler. Tout cela fait d’elle quelqu’un d’unique, que je pourrais reconnaitre sans me tromper parmi tant d’autres.

    Pourquoi est-ce que je raconte cela? Parce que chez LumenAI, c’est exactement ce que peuvent faire les solutions d’intelligence artificielle (l’IA) que nous développons: l'observation de vos systèmes pour pouvoir les reconnaitre sans équivoque. L’ observation d’un comportement permet d’en distinguer des particularités propres qu’il est difficile d’observer ailleurs.

  • L'intervIA

    Retrouvez à chaque LumeNews
    le portrait d'un membre de l'équipe LumenAI :)

    Camille SAUMARD

    Statisticienne
    Data Miner Expert

    Camille est une experte pour extraire de vos données les informations les plus utiles pour résoudre vos problématiques, toujours en veille et recherche en math appliquée et ML.

     

    bière ou vin ?

    Tout dépend du moment, de l'occasion; mais une certitude, il faut qu'il/elle soit bon(ne) ... très bon(ne)

    voyageuse ou casanière ?

    Une voyageuse casanière: j'adore voyager là où quelqu'un m'attend (des amis, de la famille, des collègues de travail).

    une passion ?

    La danse et la data science. J'ai toujours partagé mes journées entre les études et la danse. Maintenant, outre la famille, elles sont partagées entre les données, les algorithmes, les articles de recherche et la danse.

    Ta plus belle expérience pro ?

    LumenAI sans hésiter. Je travaille avec une équipe haute en expertise, complémentaire dans ses compétences comme dans ses personnalités; ce qui donne de l'énergie au quotidien, crée du challenge et de la dynamique.

    Tes convictions quant à l'IA, la data, le machine learning... ?

    Ma conviction est qu'aujourd'hui, l'apprentissage automatique peut permettre d'apporter des améliorations pour les salariés et les citoyens. Cela peut se traduire par l'amelioration des diagnostics (qu'ils soient médicaux (diagnostic d'une maladie) ou matériels (d'états des machines pour prévenir des pannes par exemple)) et ainsi détecter en amont des problèmes et ainsi contribuer à" prévenir" plutôt qu'à "guérir". Et c'est en ce sens que je travaille pour ces effets bénéfiques. Cependant, il faut être conscient que comme toute nouvelle technologie, elle peut tout aussi bien être utilisée à mauvais escient.

    Tes missions chez LumenAI ?

    Research and data mining...

    Je recherche les dernières avancées scientifiques en ML et je les teste ; je "fouille" les données afin d'en extraire une information pertinente pour résumer, détecter, prédire ou modéliser un ou plusieurs phénomènes.

  • Pourquoi sommes-nous membre de Valorial ?

    Interview de Romain Cuculi,

    responsable partenaire chez Valorial.

     

    Valorial, qu'est-ce que c'est exactement ?

    Une association de professionnels, qui a pour vocation d'optimiser les chances de succès des projets d'innovation sur le Grand OUEST ( Bretagne, Normandie, Pays de Loire)

     

    Pourquoi VALORIAL existe, et grandit chaque année ?

    Parce que l'innovation est par nature incertaine, risquée, complexe. A titre d'exemple, 90 % des produits lancés en grandes surfaces alimentaires ne tiennent pas plus de 12 mois en rayon.

    Il est indispensable d'avoir la bonne stratégie, les bonnes ressources, et le bon état d'esprit pour manager efficacement son portefeuille de projets

     

    Ambition ?

    Devenir le 1er réseau dédié à l'innovation agroalimentaire, au coeur du 1er bassin agroalimentaire d'Europe !

     

    La valeur ajoutée de VALORIAL ?

    Mettre en relation tout au long de l'année les expertises du territoire au service de nos adhérents.

    Les valeurs qui guident nos actions au quotidien :

    compétitivité - innovation - écoute - ouverture - convivialité

     

    Pourquoi LumenAi a adhéré à Valorial ?

    Augmenter notre visibilité auprès des 330 membres et de l'écosytème de l'innovation en agro-alimentaire. Mais aussi, essayer d'apporter une vision simple et didactique, notre expertise au coeur d'un secteur en pleine mutation.

     

  • Post Doc proposal/Research fellowship:
    Graph Mining /Text Mining


    DESCRIPTION
    ==========================
    Are you :
    Passionate about applied maths, ML and computer science ?
    Interested in discovering a frenchy startup environment ?
    Ready to contribute to solve end-to-end business problems and directly impact the profitability of the company ?
    Excited about building learning algorithms that solve real-world tasks ?

    If your answer is “yes”, then you may be a great fit to join the LumenAI Core Algorithm team for a Post-doc in 2018 or 2019.


    CONTEXT
    ==========================
    LumenAI is a french startup that works on exciting problems in online learning. We've just began a 3-years research project in the security field, dealing with graph mining, text mining and unsupervised online learning. A successful candidate should have a solid background in graph mining and/or text processing for machine learning as well as programming experience.


    Major Responsibilities
    ==========================
    · Research, design, and test learning algorithms in the field of graph + text mining
    · Interact with software/data engineer, researcher and integrate an ambitious research program
    · Collaborate to open source development around ML package that can lead to publishable research
    · Collaborate with teams spread in France (Paris, Rennes, Pau)
    · Participate to general business activity (training session or consulting)
    · Participate to intern communication (seminar, monthly meeting, blog, training or event organization)
    · Represent LumenAI in academic community through publications and scientific presentations


    BASIC QUALIFICATIONS
    ==========================
    · PhD in Machine Learning, Computer Science, Applied Maths, or related fields
    · Experience in machine learning and manipulation problems with Graphs and Text,
    · Publications record at major ML/stats conferences and/or journals (ICML, NIPS, COLT, ECML, CVPR, ICCV, JMLR, Machine Learning, IEEE, Pattern Recognition...)
    · Ability to write proper scientific Python/R code
    · Knowledge of fundamentals in stochastic algorithms, Markov Chains Monte Carlo, unsupervised and online learning,
    · Demonstrated ability to work with different skills (engineers, business, ...),
    · Strong verbal and written communication skills,
    · Excellent problem solving ability.


    PREFERRED QUALIFICATIONS
    ==========================
    · Strong knowledge of classical as well as state of the art techniques in Graph Mining and/or Text Mining
    · Demonstrated ability to do research project in autonomy and identify fruitful research directions,
    · Practical experience with ML experiments and projects working with relevant softwares and frameworks,
    · Strong coding skills in two or more programming languages such as Python, R, C/C++, Scala, ...

    The focus at LumenAI is to reduce the gap between academic leading research in Machine Learning, Computer Science and Industry. We are slowly building processes to transfer faster research results to end-to-end business solutions. We deliver innovative products that will impact different sectors ranging from Industry, Security, Retail and Media. We also have a strong emphasis on communication around our research and conduct project that can lead to publishable research. We have new scientific processes for scientists and engineers in order to transfer algorithms to the market. So far, 4 stacks of algorithms have gone through this transfer process, leading to innovative solutions to address predictive maintenance, marketing automation and anomaly detection.