fbpx

Set : Machine Learning





#PI²4 Application de recherche sur les sites d’appels d’offres
30 Sep 2022 /
Par Carmina Marcarian /
fbk twt

PI²4 2021-2022 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV ► https://bit.ly/2NtRKuL Le projet s’est décomposé en 3 grandes parties: – Algorithme de scraping: Cet algorithme permet de récupérer les données des différents appels d’offre sur les différents sites qui les recense. Pour cette partie nous avons utilisé les différentes API existantes […]


Lire la suite →


#PI²4 Interface de monitoring et surveillance de la consommation carbone d’une usine
29 Sep 2022 /
Par Carmina Marcarian /
fbk twt

PI²4 2021-2022 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV ► https://bit.ly/2NtRKuL Dans le cadre de notre projet PI² avec Ynergie, nous avons travaillé à l’élaboration et au développement d’une interface de monitoring et de surveillance des installations et de la consommation carbone d’une usine. Cela inclut l’estimation de capteurs, la proposition […]


Lire la suite →


#PI²5 Prédiction de churn à l’aide de Deep Reinforcement Learning
04 Avr 2022 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2021-2022 PI²5 2021-2022 Notre projet dannée 5 a été réalisé en collaboration avec Louis Amon, ancien élève de l’ESILV et co-fondateur de la startup Nuage qui propose des solutions data aux particuliers et entreprises. Le sujet principal était l’étude de l’utilisation du Reinforcement Learning dans […]


Lire la suite →



#PI²5 Extraction de signaux prédictifs à partir de divers documents avec NLP
04 Avr 2022 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2021-2022 En partenariat avec Hong Kong Machine Learning, notre projet a pour objectif l’extraction de signaux prédictifs à partir de divers documents résumant les performances financières d’une entreprise américaine, le tout avec une approche basée sur le NLP. Les documents sur lesquels nous nous basons […]


Lire la suite →


#PI²5 AUTO FALC (Facile A Lire et à Comprendre)
31 Mar 2022 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2021-2022 PI²5 2021-2022 Notre projet était développé en collaboration avec Microsoft et la Sécurité Sociale dans le but d’accompagner les gens qui rédigent du « FALC » avec un outil ergonomique. Le FALC  signifie « facile à lire et à comprendre » : c’est un ensemble de règles utilisées […]


Lire la suite →


#PI²4 Application IA dans le provisionnement des accidents automobiles
30 Sep 2021 /
Par Carmina Marcarian /
fbk twt

PI²4 2020-2021 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV ► https://bit.ly/2NtRKuL Le cout des dommages corporels lors de sinistres sont durs à prédire, notamment à cause de la difficulté d’estimer les couts finaux après sinistre. Le but de notre projet est donc d’utiliser des méthodes en IA afin de faciliter la […]


Lire la suite →



#PI²4 Assurance santé analytics fondée sur une meilleure connaissance client
28 Sep 2021 /
Par Carmina Marcarian /
fbk twt

PI²4 2020-2021 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV ► https://bit.ly/2NtRKuL Dans un contexte sanitaire marqué par le Covid-19 et avec une quête de rentabilité en assurance santé grandissante, il est important que l’assurance se transforme, en s’adaptant au mieux à ses clients et avec une meilleure connaissance de leur risque. […]


Lire la suite →


Moteur de recherche juridique
11 Mai 2021 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet de 5e année 2020-2021 • ESILV • PI²5 ►https://bit.ly/2L323US​ Notre projet est en partenariat avec Oussama AYOUB, ingénieur travaillant pour la start-up « Seville More Helory » spécialisée dans le domaine juridique. Il répond à un besoin grandissant de digitaliser le monde juridique. En effet, les documents juridiques sont en général très volumineux et donc complexes […]


Lire la suite →


Mini-voiture autonome actionnée par une caméra
10 Mai 2021 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet de 5e année 2020-2021 • ESILV • PI²5 ►https://bit.ly/2L323US​ Ce projet en partenariat avec l’entreprise Axionable consiste à la réalisation d’une voiture autonome modèle réduit dans l’objectif de participer à la course RoboRacingLeague organisée par Renault Digital. Il s’agit de courses mensuelles où les voitures doivent effectuer des tours de pistes délimités par des […]


Lire la suite →



Machine learning techniques for credit risk
07 Mai 2021 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Au cours des dernières années, en raison des progrès technologiques et de la quantité croissante dedonnées, l’application d’apprentissage automatique pour le risque de crédit est devenue une pratique courante pour la plupart des établissements de crédit. Le risque de crédit est la possibilité d’une perte résultant du défaut d’un emprunteur de rembourser un prêt ou […]


Lire la suite →


#PI²4 Economic analysis through the application of few shot learning
18 Fév 2021 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

PI²4 2020-2021 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV ► https://bit.ly/2NtRKuL Notre projet consiste à créer un modèle grâce au Machine Learning et au Few Shot Learning. Ce modèle avait pour but de prédire l’état économique futur d’une ville. Nous avons donc eu l’idée de créer un modèle qui permettrait de […]


Lire la suite →


Construction de portefeuille agnostique
29 Sep 2020 /
Par Jonathan Riquier /
fbk twt

Projet de 5e année 2019-2020 • ESILV • PI²5 ►https://bit.ly/2L323US ? Les banques sont des acteurs essentiels au bon fonctionnement de notre économie. Les établissements de crédits assurent à la fois la stabilité et la croissance économique en soutenant les particuliers et les entreprises. Les banques interviennent pour soulager le budget des entreprises et des […]


Lire la suite →





Brochure
Candidature

En savoir plus ?

Demandez-nous une documentation !

Les champs marqués d'un astérisque (*) sont à remplir obligatoirement et correctement.


En validant ce formulaire, vous acceptez que l’Association Léonard de Vinci traite vos données à caractère personnel pour répondre à votre demande de contact et ainsi recevoir la documentation demandée. Si vous y avez consenti, vous êtes également susceptible de recevoir la newsletter du Groupe Léonard de Vinci. Vos données sont transmises aux collaborateurs de notre direction marketing ayant besoin d’en connaître et sont conservées pour une durée de deux ans à compter de votre dernière demande. Vous disposez des droits suivants sur vos données : droit d’accès, droit de rectification, droit à l’effacement (droit à l’oubli), droit d’opposition, droit à la limitation du traitement, droit à la portabilité et du droit de retirer votre consentement. Vous pouvez également définir des directives générales ou particulières relatives au sort de vos données à caractère personnel après votre décès. Pour les exercer, merci d’adresser votre demande à Association Léonard de Vinci - Pôle Universitaire Léonard De Vinci - 92916 Paris La Défense Cedex ou à webmaster@devinci.fr. En cas de réclamation, vous pouvez choisir de saisir la CNIL. Pour en savoir plus, consultez la politique de protection des données personnelles.