Nos clients

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.

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.

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

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

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

Nous effectuons pour Airbus des formations sur-mesure.

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.

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.

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.

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

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

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

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

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

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.

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

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