Vos données prêtes pour l’IA générative Matinale 2 avril - Cercle d’Aumale Paris

Gouverner, intégrer et fiabiliser vos données dans le Cloud pour l'IA

Sans les bonnes données, les initiatives d’IA sont vouées à l’échec ! Le 2 avril, la matinale Good Morning Data d’Informatica présentera comment gouverner, intégrer et fiabiliser vos données dans le Cloud.

Cet évènement met l’accent sur les pièges courants de l’IA, les impératifs pour préparer vos données à l’IA, des exemples concrets et les solutions de gouvernance ad hoc.

Cet événement est destiné aux utilisateurs en entreprise.


Une dose d’IA pour fiabiliser les portiques de passage aux frontières

IN Groupe, institution de l’Etat français chargée de fabriquer les passeports et les cartes d’identité, fait appel à la startup Datakalab spécialisée en intelligence artificielle appliquée à la vision par ordinateur, afin de fiabiliser les portiques de passage aux frontières.

Vérification de la présence d’une seule personne dans le sas de passage

La technologie mise au point permet de vérifier qu’une seule personne est présente à la fois dans le sas tels que les dispositifs Parafe européens. Jusqu’à maintenant, la vérification de présence d’une personne reposait sur des capteurs de volume qui ne permettent plus de prendre en compte les nouveaux niveaux d’exigences. Par cette offre, IN Groupe et Dataklab renforcent ces systèmes en offrant une solution plus pour des niveaux plus élevés de contrôle.



L’innovation détecte la fraude à l’unicité de passage, en s’appuyant sur les technologies de « edge computing », c’est à dire de calcul en local, appliquées à l’analyse d’image pour permettre un fonctionnement avec une technologie de réseaux neuronaux locaux. L’analyse d’images en temps réel distingue le nombre de personnes présentes dans le sas pour garantir qu’un seul individu se trouve présent.

Des performances plus élevées qu’avec l’usage de capteurs de volume

Les résultats montrent des niveaux de performance beaucoup plus élevés que les méthodes traditionnelles de détection d’unicité réalisées avec des capteurs de volume. Par ailleurs, grâce à un mécanisme d’apprentissage itératif intégré, les équipements sont appelés à devenir plus performants au fil du temps. La technologie est conforme aux réglementations actuelles telles que le RGPD.

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