L2.png
l2.png

L'Intelligence Artificielle au service de la transformation

 

Ce que nous faisons (bien!)

Disaitek est spécialisée dans le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images.

Disaitek a été labellisée Jeune Entreprise Innovante par l'administration française. C'est une reconnaissance de notre programme de R&D et de l'innovation que nous voulons mettre sur le marché.

Expertise Traitement du langage (NLP)

Disaitek développe des technologies de pointe sur le traitement du langage naturel pour aider les entreprises à tirer parti de leurs flux conversationnels et à accélérer leur transformation.

Le domaine d'expertise de Disaitek est l'utilisation de méthodes d'apprentissage approfondi pour les tâches de traitement du langage. Plus précisément, nous utilisons des réseaux de neurones qui ont été formés de manière non supervisée sur un énorme corpus de documents et transférons leurs connaissances à d'autres problèmes. Pour ce faire, nous utilisons des algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à la pointe pour tirer le meilleur parti possible de nos données.

Disaitek a contribué à l'implémentation dans PyTorch de GPT et BERT, modèles performant qui capturent la syntaxe et la sémantique profonde des langues.

Expertise en reconnaissance d'image (CV)

Dans le domaine de la reconnaissance d'images, nos compétences initiales ont été renforcées par une expérience remarquable que nous avons menée en 2020 avec l'Université de Genève afin de développer de nouvelles méthodologies pour détecter les exoplanètes. Le Deep Learning appliqué à la détection d’exoplanètes a déjà été mis en œuvre depuis quelques années, mais uniquement pour le transit orbital uniforme. En utilisant les données du télescope spatial Keppler & TESS, notre défi était de détecter les exoplanètes ayant des transits non linéaires. Pour pouvoir réaliser cette tâche, nous avons mis en œuvre une technologie d'analyse d'images de pointe dans un contexte de ratio signal / bruit très faible.

Cette expérience est entièrement transférable à des tâches en rapport avec la détection d'objets, la reconnaissance d'objets, la prédiction de trajectoires, la détection d'anomalies et la détection de formes dans le champs des ondes électromagnétiques.

Ce que nous proposons

​Nous proposons des services en Intelligence Artificielle qui exploitent les outils et la méthodologie que nous avons conçu et développé depuis 2018. Afin de répondre à vos défis commerciaux, vos défis sur la production qui peuvent bénéficier d’optimisations importantes grâce à la reconnaissance d'images et au traitement du langage naturel, parfois par la combinaison des deux.

 

Notre principale préoccupation en matière de traitement du langage concerne le champ de la transformation digitale des entreprises. Nous exploitons les conversations naturelles qui ont lieu dans les courriels, les chats et les réunions afin d'automatiser le suivi des actions et la détection des connaissances.

 

En reconnaissance d’image, en particulier dans le domaine de l'observation spatiale et terrestre, nous entrainons des modèles à apprendre des relations complexes entre les données radiométriques et polarimétriques fournies par les capteurs afin d'élaborer une classification fine au niveau des pixels et détecter des changements dans les images observées

 

Enfin, notre expérience est utile chaque fois que vous avez besoin de comprendre et de maîtriser votre système de ML. L'IA devient un rouage essentiel dans la plupart des environnements informatiques tout en étant encore considérée comme un système de boîte noire. Comment pouvons-nous faire confiance à ce qui n'est pas compris ? C'est pourquoi nous développons une expertise pour comprendre l'IA en action, expliquer leur décision, analyser leurs biais et tester leur robustesse dans un cadre contradictoire.

Traçabilité des actions et gestion du savoir

Tirer parti de l'IA pour automatiser la collecte et la structuration des actions et du savoir.

Comment relever le niveau d’engagement des ressources pour réaliser votre transformation ?

Comment mieux capturer la connaissance structurante de l'entreprise et en faciliter l'accès

Reconnaissance d'image

Exploiter les images recueillies par les capteurs des vaisseaux spatiaux, des avions, des drones et des stations au sol

​Comment mieux automatiser l'activité, prévenir les risques et se conformer à la réglementation ?

Machine Learning
Audit

Analyser et fournir des solutions pour sécuriser vos systèmes d’IA

 
 

Partenaires

logo_footer.jpg

LEFEBVRE SARRUT

2ème éditeur juridique européen

 

Disaitek a signé un partenariat avec le groupe Lefebvre Sarrut

Ce partenariat nous permet de développer et de former nos modèles de deep learning sur un énorme volume de données réelles produites en 5 langues différentes (anglais, français, néerlandais, espagnol et italien). Au-delà de cela, ELS a hébergé le prototype Disaitek afin de recueillir des commentaires précieux des utilisateurs finaux.

LogoEnsiie.jpg

ENSIIE

Membre associé Paris Saclay

 

Disaitek a annoncé la signature d'un partenariat de recherche majeur avec @ENSIEE, une école d'ingénieurs associée à Paris Saclay. Cet accord, l'un des tout premiers de ce type en France, portera sur la recherche de vulnérabilités des systèmes d'apprentissage automatique aux attaques malveillantes.

Clients

0.jpg
Anthony GRAVELINE
Founder, CEO
Master of Civil Engineering
  • White LinkedIn Icon

20 ans d'expérience en conseil et gestion de projets.
Auparavant co fondateur d'une Fintech fusionné avec une ETI depuis.
Soucieux de la conformité et de la réglementation, il a également été président du conseil de surveillance d'une institution financière sous réglementation FCA.

Passionné d'intelligence artificielle et de neurosciences computationnelles. Anthony a passé cinq certifications avec l'université de Stanford et l'université de Washington.
Il est en charge de la feuille de route produit et du développement commercial.

0 (1).jpg
Gregory CHATEL
Associate, CSO
PhD Comp. Science
  • White LinkedIn Icon

Passionné par l'intelligence artificielle, il a écrit plusieurs articles de blog pour expliquer le fonctionnement du deep learning et sensibiliser aux problèmes de sécurité. Il est membre du programme Intel Innovator et a été invité à participer à 3 réunions en Europe pour présenter les problèmes de confidentialité et de sécurité sur l'apprentissage automatique. Il est également spécialisé en NLP et CV et contribue activement à plusieurs projets open source tels que les modèles GPT / BERT.
Il est en charge de la recherche et développement sur la stack Deep Learning.

Fondateurs / Associés

 

We’re Hiring!

PhD Computer Sciences, Mathematics or Physics:

Doing research on unsolved NLP tasks or Computer vision

Data Scientists:

We want to leverage continuous learning from users to optimize our deep learning stask and to personalize the way the systems act regarding the user habits

Developpers:

We want to build great experiences for our users and let them feel comfortable with our solutions. Great user experience for great people (technology .js)

Let’s Meet UP!

Disaitek has developed strong expertise while driving R&D works….We propose to share it!

Meet UP has become a nice way to gather people and expert pleased to explain and share insights on lots of discipline.

Traditionally this meeting takes place in a remote place, gathering people from different horizons (employees, independent, founders, VC, academics…). Usually these people act outside of their work hour and independently from their company or others.

We think company must leverage this kind of activity and bring it inside your company

Why: It creates condition to innovation: Giving new insights to employees, they can imagine applicable solution on their work and in the process they are involved in

  • It creates conditions to remove silos inside the company. The time of the event, people can meet people from other services, create new internal links, and find new way to collaborate towards customer,

  • It’s also an opportunity to identify specific talents, and imagine new opportunities for internal mobility,

  • Finally, it can help building an innovative and positive image of the company to the employees, which in the current period of talent shortage is valuable.

Disaitek offers to bring valuable meet up inside your company. Depending on the level of the attendants you program to invite, several agendas are possible.

If you are interested in bringing information to your employees on breakthrough technology, if you want to experiment new engagement forms with them, contact us. You just have to provide snacks and refreshment and we handle the presentation for free!

Meetups can be done either in English or French.

 

Which Meet up’s better for you

1.png
Introduction to fundamentals of Machine Learning
Ok, what’s really behind the scene?

Who ?

All kind of employees curious about this phenomenon and who try to find new tools to increase productivity in their work.

Agenda

  • Give better intuition about what covers Machine learning

  • Categories of machine learning

  • How to train a machine learning model

  • When it comes to evaluate the precision of your model

  • Relevant frameworks of machine learning and AutoML

  • Bias in machine learning

  • Machine learning for NLP

  • Recognize context in your day to day job where machine learning can apply

Takeaway

Help to come up with relevant use cases suitable for your company

2.png
Unlock the potential of your Data
Hard to have enough labelled data?

Who ?

Data scientist, people involved in machine learning development and concerned by the low quantity of labeled data.

Agenda

  • How to train deep learning models on language modeling helps capturing syntax and semantic of languages

  • How to use to transfer this knowledge to other tasks

  • Multi-task learning: principles

  • How multi-task learning help models generalize better

  • Principles of semi supervised learning

  • Example of Virtual Adversarial Training to reduce the need of labeled data

Takeaway

New ideas to tackle existing problems

3.png
Machine Learning privacy and security
How really secure and ensure your models respect customer privacy?

Who ?

All people involved in machine learning development

Agenda

  • Key dates for this discipline

  • Principles of security and privacy of machine learning

  • State of the art in machine learning security and privacy

  • Backdooring

  • Poisonning

  • Model stealing

  • Data stealing

  • Principles of prevention. security and privacy by design

  • Watermarking

  • Differential privacy

Takeaway

First evaluation of the risks of currently deployed models or systems

Join our mailing list