L’innovation et la R&D

Notre LAB’INNO est un organisme de R&D bénéficiant de l’agrément CIR. Nous vous aidons à faire de l’innovation un levier d’activation et d’accélération de votre cas d’usage conceptuel.

L’innovation est dans l’ADN du groupe

« Au cœur de la stratégie de transformation digitale menée chez nos clients, notre laboratoire d’innovation, agréé CIR, conçoit des solutions disruptives à partir des résultats de nos travaux de recherche et de notre veille technologique active.

Notre R&D est ouverte à des partenariats externes afin d’être au plus proche d’organisations créatives et de pouvoir éprouver des programmes nationaux et internationaux. L’innovation est dans l’ADN de Datavalue Consulting. »

Rostand Nya Djiki – Directeur Innovation et R&D de DataValue Consulting

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Les activités du LAB’INNO

Une approche disruptive pour faire émerger le business model de l’innovation

Organisme agréé CIR

DataValue Consulting est un organisme de R&D bénéficiant de l’agrément CIR pouvant réaliser des opérations de recherche en tant que prestataire agrée.

Participation aux programmes R&D

Contribution aux initiatives de coopération pour la consolidation de l’écosystème français et européen en matière d’outils technologiques.​

Centre Deep Tech

Un Centre d’Excellence des Deep Tech ​alliant les expertises du groupe DataValue Consulting et​ celles d’un réseau d’organisations créatives​.

Nos domaines de compétences

Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle

Nous concevons des modèles et solutions basés sur des technologies d’Intelligences artificielles hybrides, distribuées et explicables. Nous menons nos recherches à travers des approches cognitiviste et connexionnistes.

Nos IA sont issues d’une combinaison entre modèles connexionnistes, modèles symboliques et modèles multi-agents.

Connaissance et Ontologie Informatique

Connaissance et Ontologie Informatique​

Nous initions des projets ambitieux de recherche et d’innovation reposant sur une interopérabilité sémantique. Nous concevons et optimisons des modèles sémantiques évolutifs et formels assurant un bon équilibre entre expressivité et décidabilité.

Connaissance et Ontologie Informatique
Méthodes formelles

Méthodes formelles​

Nous menons également des initiatives afin d’améliorer l’excellence technologique de nos équipes et de nos clients. Nous développons des vérificateurs d’outils de production de codes à des fins de certification et de mise en conformité.

Nos projets

PROJET PREDIRH+

LA SURVEILLANCE PRÉDICTIVE DES RISQUES RH !

Afin d’accompagner la digitalisation des entreprises, les DRH se trouvent dans l’obligation de s’adapter à cette révolution afin de répondre aux besoins grandissants des collaborateurs. Digitaliser le processus RH c’est gagner en agilité, en visibilité et en efficacité. C’est avec cette ambition que le projet PREDIRH+ s’inscrit pour proposer un socle de solutions qui permettent d’améliorer la gestion des effectifs.

A travers le croisement de l’ensemble des données de la DSN (Déclaration Sociale Nominative) couplée à d’autres données hétérogènes (météorologie, environnement, géolocalisation, smartphones, badgeuses, équipements, fichiers RH internes à l’entreprise, etc.) nous établissons une Suite Applicative dédiée à la Surveillance Prédictive des Risques RH. Cette Suite permet de mieux comprendre les comportements des collaborateurs au sein des entreprises et d’améliorer la gestion du capital humain, la recherche des talents, le on boarding, l’accompagnement et le off boarding du salarié

PROJET LORIA

LA PLATE-FORME D’ANALYSE ET SYNTHESE DE LA LITTERATURE SCIENTIFIQUE MULTI-DOMAINE.

Comment exposer des informations intelligibles à partir du brassage de la littérature scientifique relevant d’un domaine d’activité, la santé par exemple, dans le but d’accélérer la recherche médicale et de permettre une prise de décision stratégique ? telle est l’ambition du projet LORIA. Ce projet s’inspire de l’actualité autour du COVID-19, plus précisément sur le débat porté par la communauté scientifique relative à la littérature scientifique relevant du domaine de la connaissance des maladies infectieuses.

La technologie LORIA implémente un algorithme d’Intelligence Artificielle (IA) qui permet l’analyse automatique de réseaux de communication, caractérisés par du texte sur leurs arêtes. Grâce à la plateforme LORIA, la technologie est vouée à être utilisée par un public très large, allant des chercheurs et chercheuses aux entreprises, et sur des thématiques variées. Outre l’usage évident pour la surveillance des réseaux de communication, Linkage s’avère également un très bon outil pour l’analyse et la synthèse de publications scientifiques au travers des réseaux de co-publications et de citations.

PROJET SYNAPSE

L’ATELIER LOGICIEL DE MATURATION DES BIG DATA POUR LES SYSTEMES EMBARQUES.

L’ambition est de faciliter le développement logiciel des systèmes temps réel critiques dédiés au traitement de grands volumes de données en s’appuyant sur l’ingénierie orientée modèle. Ce programme de recherche vise précisément à concevoir un atelier logiciel doté d’un ordonnanceur d’architectures type Big Data multi-domaines sous licence libre, basé sur des standards d’interopérabilité ouverts : Sachant traiter de façon cohérente des sous-ensembles pertinents des langages de modélisation comportementaux et architecturaux conformes au modèle de calcul « Globalement Asynchrone, Localement Synchrone » (GALS ), Exposant une librairie de composants logiciels génériques préconfigurés pour la collecte et l’analyse de données multi-sources en flux continu provenant de sources hétérogènes, Mettant à disposition de briques génériques de visualisation interactive et/ou auto-adaptative pour l’édition de rapports ad hoc, Fourni avec un kit de qualification contenant les exigences, les plans de développement et de vérification, les cas de test, la traçabilité, etc pour permettre l’utilisation de l’atelier logiciel dans un contexte de certification compatible avec des normes.  

La technologie SYNAPSE a vocation d’une part, à aider les DSI, les BE (Bureaux D’Etudes)… dans la construction d’architectures Big Data « Lean » basée sur des modèles sémantiques sous contraintes élaborées ; et d’autre part, à contribuer aux initiatives d’interopérabilité et coopération telles que CESAR, INTERESTED et OPEES pour la consolidation de l’écosystème français et européen en matière d’outils.

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