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Catalogue des Propulseurs de l’ATIR

Bien que le programme ATIR n’accepte plus les demandes pour les ressources en nuage, vous avez toujours accès aux Propulseurs et à leur documentation, qui seront préservés et bénéficieront d’un soutien jusqu’au 17 janvier 2025. 

Après le 17 janvier 2025: 

  • Les saisies d’écran devraient rester fidèles, mais au lieu de vous connecter à votre compte ATIR dans AWS quand on vous le demande, vous devrez vous connecter à un compte AWS personnel. 
  • Les liens vers les scripts CloudFormation d’AWS permettant le déploiement automatique de l’application type devraient rester les mêmes et être fonctionnels.
  • Les liens vers les dépôts GitHub permettant de télécharger le code source du Propulseur resteront valables puisque c’est le créateur du Propulseur (celui qui a élaboré les applications de source ouverte servant d’exemple) qui en est le propriétaire et en assure le maintien. 

AI Starter App, une plateforme web alimentée par un robot conversationnel

Faites connaissance avec le bâtisseur – 1280 Labs

Ce Propulseur propose l’application simple de divers GML ce qui permet de comparer la performance et le coût de différents modèles. Un grand modèle de langage (GML) est un système d’intelligence artificielle (IA) évolué conçu pour comprendre et reproduire le langage humain. Créé avec des techniques d’apprentissage profond, principalement des réseaux neuronaux formés de multiples couches (d’où le qualificatif « grand »), on l’entraîne au moyen d’une quantité volumineuse de données textuelles.

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Détection des anomalies dans les séries chronologiques par l’IA

Faites connaissance avec le bâtisseur – Chillwall AI

Les applications de détection des anomalies sont des logiciels qui identifient les irrégularités ou les variations dans les données. Elles décèlent automatiquement les pics, les creux et les autres aberrations qui surviennent dans le temps et entraînent des conséquences directes (défectuosités, blessures, vols, pannes, pertes d’argent et le reste). Quand ces anomalies sont détectées rapidement, l’organisation peut prendre des mesures pour y remédier avant que leurs effets se répercutent sur les modèles en aval, sur les fonctionnalités des systèmes et sur la production de rapports.

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Classification et recherche automatiques de documents

Faites connaissance avec le bâtisseur : FormKiQ

Une application qui automatise la classification et la recherche de documents est une sorte de logiciel qui recourt au traitement du langage naturel (TLN), à l’intelligence artificielle (IA) et aux algorithmes de l’apprentissage automatique (AA) pour étiqueter automatiquement les documents et les regrouper par catégorie en fonction de leur contenu. L’utilisateur trouve et récupère plus rapidement les documents grâce aux mots-clés ou aux balises créés par l’application.

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Le Propulseur GAIT (Geospatial-AI lnformation Toolbox)

Faites connaissance avec le bâtisseur : Ecosystem Infomatics 

Ce BoosterPack fournit une boîte à outils d’information Geospatial-AI (GAIT) qui combine l’intelligence géospatiale et l’apprentissage automatique. Nous vous montrerons comment construire une plateforme modulaire, évolutive et basée sur le cloud qui offre une alternative aux suites logicielles propriétaires plus coûteuses.

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Pipeline de données automatisé (ADP)

Faites connaissance avec le bâtisseur : Intelius

Comme son nom le laisse entendre, le pipeline de données automatisé (ADP) est une solution complète qui automatise l’ingestion, la transformation, le stockage et la présentation des données sur une plateforme évolutive. Dans ce Propulseur, nous vous montrerons comment combiner des outils de source ouverte pour créer un ADP.

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Analyse statique et dynamique automatisée de la sécurité des applications

Faites connaissance avec le bâtisseur : Parabellyx

Ce Propulseur propose des outils de source ouverte qui vous permettront de vérifier automatiquement les vulnérabilités dans le code source de vos applications grâce à des essais statiques (SAST) ou dynamiques (DAST).

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Créer un réseau à chaînes de blocs privé avec Hyperledger Fabric

Faites connaissance avec le Bâtisseur : Senofi

Ce Propulseur montre comment Hyperledger Fabric, plateforme DLT à architecture modulaire, permet de bâtir un réseau de chaînes de blocs avec permissions. Pareil réseau utilise des contrats intelligents pour sécuriser les transactions en temps réel entre les partenaires d’un réseau d’affaires.

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Automatisation de l’orchestration en nuage avec Kubernetes

Bâtisseur : BigBitBus

Ce Propulseur est destiné à vous permettre de commercialiser plus rapidement et de réduire le temps d’arrêt des applications développées et déployées selon les bonnes pratiques de Kubernetes.

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A venir.

IdO – Numériser l’espace physique

Bâtisseur : reelyActive

Ce Propulseur fournit une solution échantillon déployable qui permet aux utilisateurs d’observer et d’étudier l’application des systèmes de localisation en temps réel à faible consommation d’énergie Bluetooth (BLE RTLS) et de Kibana pour résoudre le problème de la collecte et du reporting automatiques des données sur qui/quoi est où/ comment dans les espaces physiques des activités d’une entreprise.

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Prévision de séries chronologiques par apprentissage automatique

Bâtisseur :  BluWave-ai

Ce Propulseur démontre l’application de l’apprentissage machine pour développer des modèles qui fournissent de bonnes prédictions pour les données de séries temporelles.

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L’apprentissage machine appliqué à un système de recommandation automatique

Bâtisseur : Carla Margalef Bentabol

Ce Propulseur montre comment un modèle de filtrage collaboratif en profondeur est utilisé pour fournir des recommandations aux utilisateurs en fonction de leurs préférences passées et des similitudes avec d’autres utilisateurs. Ceci est très utile pour les développeurs de logiciels qui ont besoin d’un système de recommandation automatique.

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Outil d’évaluation des données Apption

Bâtisseur : Apption

Ce Propulseur présente une solution conviviale pour l’analyse de données non structurées, l’identification automatique des types de données et la création dynamique d’un schéma de base de données optimal. La solution peut reconnaître plus de 30 types de données et signaler les données sensibles telles que les prénoms et les noms de famille qui sont inclus dans un rapport sommaire.

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