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INNOVATION EN ACTION

La start-up, fondée en 2016, ambitionne d’extraire 100 % des algorithmes d’un code existant pour les représenter dans un format compréhensible. De quoi faciliter la vie des développeurs… et la communication avec les métiers non techniques.
 
ET TOUJOURS...
On dit parfois que la voiture autonome sera un ordinateur avec des roues. On peut ajouter que ce sera surtout un labyrinthe logiciel d’une rare complexité. À elle seule, la perception de l’environnement repose sur une batterie d’algorithmes divers et variés, plus ou moins spécialisés, coopérants, voire en concurrence…

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Pour devenir toujours plus autonome, la voiture doit mieux percevoir son environnement. Afin de détecter et interpréter de manière fiable la route, les autres véhicules, les piétons, la signalisation… elle doit se doter d’une panoplie de capteurs complémentaires, reposant sur des technologies ayant chacune leurs avantages et leurs inconvénients.
 
 
À l’heure où les réseaux de neurones sont adulés et considérées comme le fondement naturel de nombreux développements d’intelligence artificielle, Dominique Cardon, Jean-Philippe Cointet, chercheurs au Medialab de Science Po, et Antoine Mazières, post-doctorant au Centre Marc-Bloch (CMB), à Berlin, rappellent que ces techniques d’apprentissage ont pourtant longtemps été moquées.
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