Nos Technologies 

Découvrir l’intérieur de notre service R&D

En fonction des problématiques et sous-problèmes rencontrés, nous avons recours à diverses technologies pour traiter les données concernées.

Analyses statistiques multivariées

Les analyses multivariées ont pour caractéristiques de s’intéresser à des lois de probabilité à plusieurs variables.

Modélisation probabiliste

Un modèle probabiliste permet de reproduire la réalité en prenant en compte les paramètres définis que l’on souhaite faire varier et les variables aléatoires.

Analyses en composantes principales

Cette méthode consiste à transformer des variables corrélées en nouvelles variables décorrélées appelées composantes principales, ce qui permet de réduire le nombre de variables et de rendre l’information moins redondante.

SGBD

SGBD ou aussi Système de gestion de base de données est un logiciel système pour stocker, manipuler, gérer des informations dans une base de données.

Analyse exploratoire des données (AED)

L’analyse exploratoire des données permet d’identifier les relations systématiques entre des variables lorsqu’il n’existe aucune hypothèse a priori quant à la nature de ces relations.

Clusters hiérarchiques

Le cluster hiérarchique est une méthode de classification supervisée, qui permet de lier les individus entre eux, deux par deux, pour forme un diagramme en arbre, appelé dendrogramme.

Data clustering

Le data clustering ou partitionnement de données est une méthode d’analyse de données permettant de diviser des données en différents paquets homogènes.

Web sémantique

Le web sémantique consiste à faciliter l’exploitation des données structurées pour donner du sens au contenu des pages web, pour ainsi permettre leur interprétation par des machines.

Ontologies

Une ontologie est un ensemble structuré de termes et concepts, constituant un modèle de données structuré représentant un ensemble de concepts et des relations entre eux.

Data mining

Le data mining ou l’exploration de données / fouille de données, permet l’extraction d’un savoir d’une connaissance à partir de grandes quantités de données via des méthodes automatiques.

Algorithmes complexes

Les algorithmes complexes relèvent de l’intelligence artificielle et relèvent de algorithmes de recherche par force brute ou recherche heuristique.

Méthodes en apprentissage supervisé-non supervisé

Ces méthodes consistent à apprendre une fonction de prédiction à une machine à partir d’exemples annotés (supervisé) ou à partir de données non étiquetées (non supervisées).

Systèmes experts

Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d’un expert et constitue l’une des voies pour aboutir à l’intelligence artificielle.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive couvre une large palette de techniques de statistiques, d’extraction de connaissances et de la théorie des jeux qui permettent de faire des hyptohèses prédictives sur des événements futurs.

Réseau de neurones artificiels

Ce système informatique comporte un fonctionnement inspirée des neurones biologiques.

Présentation DE la DIRECTION R&D

Passionné de l’Oenologie et des Nouvelles Technologies, Alexandre BASTARD est convaincu que le 21ème siècle est le siècle de la donnée.

Seules les entreprises qui seront en capacité de maîtriser leur données pourront alors franchir le cap des outils d’aide à la décision basés sur l’intelligence artificielle.

C’est son pari : aider la filière vin, bière et spiritueux à puiser dans le potentiel de la data pour anticiper les enjeux de demain. Car demain est un monde incertain : changement climatique, pression écologique, changement des modes de consommation.

Les nouvelles technologies de la data, de l’intelligence artificielle et du machine learning peuvent permettre de prendre en compte ces multiples variables qui évoluent en temps réel.

Alexandre Bastard EtOH Science

L’innovation ne vient pas de l’argent que vous dépensez en R&D.[…] Le succès ne vient pas de l’argent mais des personnes que vous embauchez, comment vous les managez et ce que vous voulez obtenir.

Steve Jobs