Conversations scientifiques avec Dr Mazen Alamir Partie 1

Le langage des séries temporelles

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Un algorithme de décision n’est que l’énoncé d’un ensemble de règles avec un vocabulaire approprié.

Dans une décision de recrutement, les mots pertinents du dictionnaire sont (compétence, ouverture d’esprit, capacité de travailler en équipe). S’il s’agit de choisir un vélo électrique, les propriétés pertinentes sont (prix, autonomie, temps de charge), etc.

Dans une décision de maintenance industrielle sur la base de séries temporelles issues de capteurs physique, la question de savoir quels sont les mots/propriétés/adjectifs pertinents pour décrire ces séries temporelles et permettre donc d’élaborer les règles de décision efficaces est une question ouverte, difficile et reconnu comme tel.

L’innovation issue du laboratoire GIPSA-lab du CNRS et qui a conduit à la création d’Amiral Technologies est précisément un gros dictionnaire de mots/adjectifs pertinents pour décrire spécifiquement les séries temporelles industrielles.

Pour l’analogie litéraire, je dirais que, dans cette affaire, les outils de Machine Learning ne sont que des stylos pour écrire les règles, c’est important mais n’importe qui peut les avoir, par contre ce sont les mots: riches, subtiles et incisifs qui font la beauté d’une oeuvre … Ils font la différence entre Amiral Technologies et les autres.

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