Scorelab est un expert en Machine Learning et en data science

illustration data

L’automatisation est aujourd’hui essentielle pour toutes les industries et l’apprentissage automatique ouvre de nouvelles perspectives dans ce domaine. Les entreprises doivent rester à jour et leur dépendance à la science des données devient plus importante que jamais.

Les techniques d’apprentissage automatique permettent aux machines d’apprendre des expériences passées et de découvrir des modèles. Des algorithmes d’apprentissage sophistiqués sont utilisés pour permettre aux modèles prédictifs de prédire les résultats. Permettant ainsi aux entreprises de mieux agir (de manière préventive avant une défaillance, par exemple).

Scorelab est une entreprise de l’ère numérique, combinant les connaissances issues de la recherche universitaire la plus récente en matière d’apprentissage automatique, d’expertise industrielle et d’expérience entrepreneuriale pour innover.

Notre équipe, composée de mathématiciens, d’informaticiens et de statisticiens, développe des algorithmes personnalisés pour répondre aux besoins de chaque projet. Le Machine Learning est au cœur de notre développement, que ce soit pour des projets internes ou ceux développés avec nos partenaires et clients.

Projets actuels

Agrégation de score

Global Wine Score

Le Global Wine Score a été le premier projet développé par notre équipe. C’est un classement mondial qui évalue les vins avec un score unique, fournissant des informations complètes et comparables pour tous les acteurs de l’industrie.

C’est un score moyen ajusté agrégeant les principaux critiques de vin. Il prend en compte leurs modes de notation et leurs échelles respectives pour fournir un indicateur minimisant la subjectivité des experts.

Un site web a été développé globalwinescore.com et il est déjà en production utilisé quotidiennement par les utilisateurs du monde entier.

Algo Trading

Recherche quantitative et apprentissage automatique appliqués au marché des matières premières

Nous développons des algorithmes prédictifs et des stratégies d’investissement innovantes pour nos clients.

Nous trouvons des signaux faibles et modèles en utilisant des techniques de pointe en apprentissage automatique et en analyse statistique robuste, afin de prédire les marchés financiers des matières premières.

Notre méthodologie rigoureuse et notre approche innovante aident nos clients à prendre de meilleures décisions sur les marchés.

Credit Scoring

Preacor

Scorelab développe pour Ashler & Manson la solution preacor.fr.

Basé sur l’expérience des courtiers de ASHLER & MANSON, associé à l’algorithme d’apprentissage automatique développé par notre équipe, PREACOR s’enrichit de nouvelles applications ajoutées quotidiennement.

Des milliers de demandes de prêt anonymisées sont utilisées pour la formation et le développement du modèle PREACOR. Des dizaines de critères ont été ajoutés au calcul des scores pour rendre le modèle PREACOR robuste et innovant.

Autres projets

Analyse de corrélation

Génomique

Scorelab collabore avec IECB (Institut Européen de Chimie et Biologie) sur une étude génomique. C'est une large méta-analyse de multiples expériences en génomique sur le nématode Caenorhabditis elegans. Cette analyse regroupe 1600 séries d’expériences utilisant les technologies de séquençage de l’ARN. Les données utilisées proviennent d’études publiées sur NCBI (Centre National Américain de Biotechnologie).

Le but de ce travail est de comprendre les fonctions des gènes et les types de cellules dans lesquelles les gènes sont actifs. Nos outils statistiques permettent de comparer les expériences avec différents degrés de sensibilité. Ce travail vise à révéler des corrélations inattendues entre gènes ou expériences. Ce projet est encore en développement.

System de recommandation

Recommandation du vin

Scorelab développe des algorithmes pour une recommandation personnalisée des vins. Nous regroupons nos expériences en matière de collecte et d’analyse de données sur le vin, ainsi que nos compétences en matière d’apprentissage automatique et de systèmes de recommandation. Cela nous permet de développer des modèles de Machine Learning spécifiquement pour les goûts du vin. Nous apprenons le goût des individus et les caractéristiques des vins pour générer un score de vin personnalisé.

Ce score reflète les vins que vous aimerez probablement et ceux que vous n’appréciez pas. Il est ensuite appliqué à votre profil d’utilisateur pour vous recommander des vins. Un prototype a été développé pour tester sa pertinence auprès de client test. Des développements supplémentaires sont en cours pour un usage commercial.

System de recommandation / Modélisation

Articles scientifiques

Scorelab collabore avec ICML 2017 (Conférence internationale sur le Machine Learning) et NIPS , dans le développement d'une application pour recommander des articles scientifiques aux participants

Nous travaillons sur le moteur de recommandation personnalisé de cette application. Le modèle est une extension de la régression par sujet collaboratif.

Il est basé à la fois sur la modélisation du contenu textuel des articles et les préférences des utilisateurs sur les articles. L’application est un projet open source et une première version beta à vu le jour en août 2017.


L'équipe

Guillaume Forcade

Guillaume est le CEO et fondateur de Scorelab. Son rôle est de prendre en charge la stratégie produit.

Jean-Baptiste Pautrizel

Docteur en physique, Jean-Baptiste est co-fondateur et chef scientifique.

Adrien Todeschini

Docteur en mathématiques, Adrien est expert en systèmes d’apprentissage automatique et de recommandation. C’est le lead data scientist de l’équipe.

Kevin Baudin

Titulaire d’un master en mathématiques et en statistiques, le rôle de Kevin est de générer un système de notation innovant.

Wassek Al Chahid

Wassek est le développeur Full Stack. Il travaille avec des technologies de pointe et front-end.

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