Contact

Daniel Nicollet

daniel.nicollet@capgemini.com

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Vocation

Nous accompagnons nos clients dans l'implémentation de leurs initiatives IA, de l'idéation, à la création de valeur métier et stratégique (études data science, proof-of-concepts, développement du socle de données et des infrastructures nécessaires aux programme IA, industrialisation des modèles, développement ou implémentation d'applications utilisants des modèles IA).

Expériences du terrain

Capgemini est engagé sur le front de l'IA depuis son apparition grâce à sa présence à travers toutes les industries clientes qui sont déjà investies dans cette technologie (retail, logistique, recherche médicale, gouvernement, transports, industrie, produits de consommation, technologie, aéronautique, etc.) et dans tous les grands marchés mondiaux de la technologie (Europe, USA, Asie, etc.)

 

Valeur ajoutée

Insights & Data est une practice globale crée au sein de Capgemini qui compte 300.000 employés distribués dans 40 pays du monde, pour répondre à la croissance des besoins client autour de la valorisation des données, de leur analyse et de la transformation des métier l'approche IA.  Nous offrons une palette complète de services qui vont de l'accompagnement des dirigeants dans les phases initiales des initiatives IA jusqu'à la réalisation de projets utilisant toutes les expertises nécessaires pour le succès de l'IA (data science, data engineering, conseil stratégique, informatique décisionnelle, infrastructure, cloud, outils d'analyse, change management, etc.)

 

Quelques réalisations

En collaborant avec SEeMAx et Capgemini, Rica Granja, industriel dans l’agroalimentaire portugais, utilise l’Intelligence Artificielle et l’apprentissage automatique pour contrôler et classer les oeufs en fonction de leur qualité : 1,8 million d’oeufs sont ainsi revalorisés chaque année.

Les oeufs sont des produits instables et hétérogènes, ils présentent une variabilité naturelle, liée principalement à l’âge de la poule pondeuse. Des méthodes de production planifiées et des procédures efficaces de contrôle de la qualité permettent de limiter la variation des oeufs en triant les oeufs qui seront proposés au consommateur de ceux qui seront utilisés par l’industrie agro-alimentaire ou la pharmacie.

En 2018, une équipe Capgemini spécialisée dans le domaine de l’intelligence artificielle a réussi à implémenter des algorithmes de deep learning dans les systèmes SEeMAx, introduisant une plus grande souplesse dans les critères de tri. Depuis, la machine a appris à distinguer une fissure d’une rayure pour apporter une réponse et une solution au problème des fausses fissures et des oeufs rejetés par erreur.

Avec ces nouveaux systèmes, un oeuf n’est plus bon ou mauvais comme sur les premières versions : il est réparti dans 20 classes différentes issues de l’apprentissage sur des milliers d’oeufs. Dès l’installation de ce module d’intelligence artificielle, Rica Granja a pu conserver 1,8 million d’oeufs (1% de sa production annuelle de 180 millions d’oeufs) qui auparavant étaient déclassés vers l’industrie agro-alimentaire au lieu d’être consommés.

Résultat
Grâce au deep learning (méthode d’apprentissage) et aux algorithmes développés par les data scientists de Capgemini, la solution SEeMAx augmente le taux de détection des oeufs, permet de réduire les faux-rejets et garantit la sécurité sanitaire. Ainsi, le producteur valorise au mieux sa production tout en garantissant une sécurité sanitaire accrue.
Plus d'études de cas ici : https://www.capgemini.com/fr-fr/service/perform-ai/

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