Nos clients

Ils nous font confiance : les entreprises qui font appel à nous.

SNCF

SNCF

Développement d’un environnement de simulation ferroviaire complet, afin de lancer des approches de Machine Learning / Deep Reinforcement Learning permettant de trouver de nouvelles manières de gérer et réguler la circulation des trains et les situations de crise.

General Electric Healthcare

General Electric Healthcare

Nous effectuons pour GE Healthcare des formations sur-mesure sur l’état de l’art et les problématiques du deep learning pour l’imagerie médicale. Nous intervenons également sur des projets de R&D.

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Conseil de l'Europe

Datalchemy vient de remporter un accord-cadre avec le Conseil de l’Europe pour accompagner leurs équipes sur des sujets IA.

Institut Louis Bachelier

Institut Louis Bachelier

Nous accompagnons l’ILB dans le cadre de missions de conseil en Deep Learning.

DILA

DILA

Nous avons réalisé pour le site Légifrance un projet de Deep learning pour la consolidation automatisée de textes juridiques (lois, décrets et ordonnances).

Airbus

Airbus

Nous effectuons pour Airbus des formations sur-mesure.

Medicall

Medicall

Nous avons développé pour Medicall dans le cadre d’un projet de R&D un algorithme de machine learning pour détecter la criticité de situations d’urgence en analysant le signal voix de l’appelant.

Groupe Up

Groupe Up

Nous travaillons pour le groupe Up sur un projet de deep learning dans le domaine des services d’aide à la personne, ainsi que l’anonymisation des données associées.

Direction Générale de l'Aviation Civile

Direction Générale de l'Aviation Civile

Nous avons effecté pour l’Aviation Civile des formations en deep learning et intervenons en expertise sur un projet ayant pour objectif la reconnaissance automatique des dialogues dans les tours de contrôle.

Editions Lefebvre Sarrut

Éditions Lefebvre Sarrut

Nous avons développé pour ELS un outil de génération automatisée de contrats à destination des avocats.

IMT

IMT

Nous réalisons pour l’IMT de l’implémentation de projets de recherche en deep learning et data visualisation.

Logo École 42

Ecole 42

Pour l’Ecole 42, nous avons conçu une architecture data permettant des traitements de données performants et innovants.

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Aplim, Charlemagne et Ecole Directe

Nous contribuons à déployer des outils data inédits dans la suite logicielle développée par Aplim pour les établissements scolaires.

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CPAM

Nous travaillons avec la CPAM à un projet d’amélioration de l’efficacité de campagnes de dépistage.

Kickmaker

Kickmaker

Datalchemy travaille en partenariat avec Kickmaker pour développer l’offre deep et machine learning proposée à leurs clients. Dans ce cadre, nous intervenons également sur des projets de data science, deep et machine learning embarqués en collaboration avec leurs équipes.

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VINCI Energies

Nous travaillons pour VINCI Energies sur des problématiques de RAG et de classification documentaire.

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Bureau Veritas

Nous travaillons avec BV à des sujets de reconnaissance d’éléments sur des photographies.

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Valeo

Nous accompagnons Valeo dans la mise en place de projets IA, notamment en optimisation de la production.