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LA RECHERCHE ET LE DEVELOPPEMENT A QUANTMETRY
L’activité de R&D constitue un élément structurant de Quantmetry depuis sa création.
Elle établit des passerelles entre une activité de conseil à flux permanent, et des valorisations multiples de l’idéation et l’amélioration de la connaissance dans l’entreprise.
Success stories
La R&D permet, par des travaux bibliographiques et exploratoires, de rester à l'état de l'art dans le domaine très dynamique du machine learning et de l’intelligence artificielle, en testant des solutions nouvelles et en développant des méthodologies adaptées à l’évolution des besoins clients. Elle traite en particulier des problématiques d’intelligibilité et de transparence des algorithmes et en ce sens, elle joue un rôle actif pour nourrir et enrichir les offres commerciales.
La R&D permet de faire maturer certaines de ces idées, perçues comme prometteuses, afin d’aboutir à un produit, qui pourra être valorisé différemment d’un conseil. Elle joue donc le rôle d’une courroie de transmission entre la démarche de consulting et le studio de start-up ANOVA, dont l’objectif est d’achever la valorisation de ce produit, par exemple par le biais d’une joint-venture avec un acteur du marché-cible.
ANOVA
Artificial Intelligence Startup Studio
LA RECHERCHE ET LE DEVELOPPEMENT A QUANTMETRY
L’activité de R&D constitue un élément structurant de Quantmetry depuis sa création.
Elle établit des passerelles entre une activité de conseil à flux permanent, et des valorisations multiples de l’idéation et l’amélioration de la connaissance dans l’entreprise.
Collaborations
La R&D permet de faire maturer certaines de ces idées, perçues comme prometteuses, afin d’aboutir à un produit, qui pourra être valorisé différemment d’un conseil. Elle joue donc le rôle d’une courroie de transmission entre la démarche de consulting et le studio de start-up ANOVA, dont l’objectif est d’achever la valorisation de ce produit, par exemple par le biais d’une joint-venture avec un acteur du marché-cible.
La R&D permet, par des travaux bibliographiques et exploratoires, de rester à l'état de l'art dans le domaine très dynamique du machine learning et de l’intelligence artificielle, en testant des solutions nouvelles et en développant des méthodologies adaptées à l’évolution des besoins clients. Elle traite en particulier des problématiques d’intelligibilité et de transparence des algorithmes et en ce sens, elle joue un rôle actif pour nourrir et enrichir les offres commerciales.
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Traduction française de Deep Learning
(MIT Press, 2016)
Disponible à partir d'octobre 2018
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