Publications de Paul De Nonancourt

Big Data

L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 3)

Dans cette série d’article, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurones performant à l’aide du framework Keras. Le second article porte sur le déploiement maîtrisé du modèle dans un environnement de production. Il ne nous reste plus qu’à…

Lire la suite
Big Data

L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 2)

Dans cette série d’articles, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un Raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un Raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurones performant à l’aide du framework Keras. Le résultat est un objet Python - le modèle - sauvegardé en format .h5. Comment faire pour l’utiliser sur un Raspberry…

Lire la suite
Big Data

L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 1)

Pour la deuxième année consécutive, OCTO Technology prend part à la course Iron Car avec son équipage Octonomous. Pour rappel, le but de la compétition est de réaliser trois tours de circuit avec une voiture de taille réduite le plus rapidement possible. Bien entendu, la voiture n’est pas radiocommandée ; une des règles de la compétition est précisément d’utiliser un réseau de neurones pour le pilotage de la voiture ! Le matériel autorisé, outre la voiture, est composé d’un Raspberry Pi et de sa caméra…

Lire la suite
Data Science

L’optimisation bayésienne par l’exemple : à quoi ça sert et comment ça marche ?

“Si j’ai une valeur y qui est fonction de x, comment faire pour déterminer la valeur de x minimisant ou maximisant la valeur de y ?” tel est le problème de base du domaine de l’optimisation, qui se décline à de très nombreux cas d’usage allant de “comment fixer le prix pour maximiser un profit” à “quelle stratégie mon robot doit-il adopter pour rester en équilibre”. Nous vous proposons dans cet article une introduction aux stratégies d’optimisation bayésienne, un sous-domaine regroupant des techniques très puissantes…

Lire la suite