
Détection en temps réel des quilles de bowling
Un système complet de vision par ordinateur embarquée qui détecte un lancer et compte les quilles encore debout sur deux pistes.
Lire l’étude de cas ↗AI / ML
Recherche publiée, systèmes livrés à des clients et prototypes en cours.
Applications client
02
Un système complet de vision par ordinateur embarquée qui détecte un lancer et compte les quilles encore debout sur deux pistes.
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Implémentation d’une méthode split-and-merge qui subdivise récursivement une image selon la variance locale afin d’en faire apparaître les régions homogènes.
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03
Un framework neuro-symbolique qui apprend des modèles d’actions PDDL exécutables à partir de traces visuelles, même bruitées ou incomplètes.
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Un pipeline expérimental transparent pour isoler l’impact de grands ordres sur les prix et découvrir les équations différentielles qui le décrivent.
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Un framework neuro-symbolique pour les tâches de reinforcement learning non markoviennes, capable d’apprendre conjointement l’ancrage des symboles dans les images et la structure temporelle des récompenses.
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