Airbus

Airbus souhaite fiabiliser les décisions de leur logiciel de classification en masse des données

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Problèmatique

La grande masse de données rend la classification manuelle irréaliste.
Les règles de décisions définies par des ingénieurs produisent des décisions moins fiables que celles d’un expert humain.

La réponse apportée

  • Optimiser l’utilisation de plusieurs descriptions des objets
  • Accélérer massivement l’apprentissage par les techniques HPC
  • Améliore la parcimonie: mieux généraliser, classer plus vite
  • Améliorer la gestion de description locales des objets

Les résultats

  • Automatisation des tâches répétitives mais difficilement modélisable d’un expert. L’expert n’a pas besoin de modéliser sa connaissance, le logiciel apprends en observant l’expert
  • Détection/reconnaissance de cible sur imagerie aérienne
  • Reconnaissance de véhicule sur photos
  • Classification de pièces d’avions (~10M pièces) pour accélération de la simulation – 97% de précision, accélération ~x1000 par rapport à l’expert

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