Open position

Les Echos Entrepreneurs: L'IA et le Big Data révolutionnent l'efficacité énergétique

Gemma Thomas — Wed, 29 May 2019 09:33:22 +0000

BRUNO ASKENAZI

Les start-up de l'IA s'engouffrent sur ce marché, comme Metron, DCbrain, Kayrros, Likewatt… L'analyse des data permet des recommandations opérationnelles pour limiter les dépenses en énergie.

L'analyse des masses de données ne sert pas seulement à cibler des consommateurs sur le Web. Voilà qu'elles contribuent maintenant à réduire la consommation en énergie des usines, bureaux et réseaux d'électricité et de gaz. Le début d'une révolution ? Dans une étude de 2018, le cabinet Precepta estimait que le marché des solutions d'efficacité énergétique était encore loin d'avoir exprimé tout son potentiel.

Fondé dès 2013 par Vincent Sciandra, Metron fait partie des start-upà avoir anticipé la tendance. Destinée aux industries, sa plate-forme collecte, via des capteurs, des données dans les usines et, grâce à l'IA, met en évidence des leviers d'économies d'énergie. En pleine croissance, l'entreprise de 85 personnes compte une centaine de clients industriels générant 6,5 millions d'euros de chiffre d'affaires en 2018 dont les trois quarts réalisés à l'étranger. En 2019, les ventes devraient dépasser les 8 millions, boostées par le partenariat signé récemment avec le groupe de services énergétiques Dalkia, qui gère plus de 2.000 sites industriels.

Des outils d'aide à la décision

Metron n'est pas un cas isolé. Les solutions mettant les data au service des économies d'énergie suscitent un intérêt croissant de la part d'industriels ou de sociétés de services cherchant à réduire leurs coûts. La progression phénoménale des capacités de calcul a changé la donne. « C'est ce qui nous permet d'aller beaucoup plus loin dans l'analyse des données », estime Benjamin de Buttet, cofondateur de DCbrain. Créée en octobre 2014, la start-up francilienne récupère les data générées par les réseaux physiques d'énergie (électricité, gaz, vapeur…), visualise leur activité en temps réel et surtout tire pour chaque cas des recommandations opérationnelles. « C'est ce qui intéresse le plus nos clients, une quinzaine actuellement dont Dalkia, GRDF, Enedis, Orano. Grâce au machine learning et au deep learning, on peut simuler des scénarios et proposer de nouveaux modes de réglage », poursuit Benjamin de Buttet. DCbrain, qui emploie 30 personnes, s'attend à multiplier par trois le nombre de clients en 2019 avant d'attaquer l'international en 2020.

En tirant parti du Big Data, ces solutions mettent aussi en lumière des anomalies jusque-là indétectables. « C'est là où nous faisons la différence : la capacité à repérer de nouveaux projets d'intervention qui vont générer des économies de 10 à 20 % en moyenne », ajoute Vincent Sciandra (Metron). Les dernières avancées technologiques en matière de traitement des données fournissent des informations actualisées qui vont servir à établir des modèles prédictifs. C'est la raison d'être de Kayrros, une société française cofondée en 2016 par Antoine Rostand, ex-Schlumberger. « Jusqu'à présent, les informations dont disposaient les compagnies pétrolières ou les traders arrivaient avec beaucoup de retard », explique le dirigeant, qui ambitionne d'apporter plus de transparence au secteur et surtout des outils à la prise de décision. A partir d'images satellite et de données collectées sur le Web et les réseaux sociaux, Kayrros fournit des prévisions fiables jusqu'à six mois aux acteurs des marchés pétroliers et gaziers. L'entreprise de 150 personnes, qui a levé 35 millions d'euros depuis sa création, revendique maintenant une soixantaine de clients dans le monde.

Le potentiel du marché de l'efficacité énergétique encourage la création récente de start-up dans l'analyse des data. L'une des plus prometteuses, Likewatt, développe depuis un an une plate-forme permettant à des sites industriels ou du tertiaire de réduire leur consommation électrique et d'optimiser leur solution de stockage d'énergie. Basée à Lyon, la jeune pousse fondée par Chady Kharrat, ancien ingénieur chercheur chez EDF, passé par le CEA, a entamé un proof of concept avec Serfim ENR, une filiale du groupe de travaux publics Serfim. Elle prévoit des tests avec Intermarché à la rentrée 2019.

Generación de Datos Lingüísticos para la Prevención del Ciberbullying

antonio — Fri, 15 Jun 2018 09:28:20 +0000

Se ofrecen contratos en prácticas para etiquetar mensajes de texto.

Para prevenir el ciberbullying a través de las tecnologías móviles utilizamos la inteligencia artificial para identificar y bloquear automáticamente los mensajes y el contenido dañino antes de que se vea y se produzca el daño. Para el desarrollo de estos sistemas se debe analizar y etiquetar un gran número de mensajes presentes en las redes sociales para determinar si su contenido puede ser nocivo desde distintos puntos de vista.

Se ofrecen contratos en prácticas para etiquetar mensajes de texto:

Fechas estimadas: De Julio a Octubre de 2018.
Dedicación: Media jornada, 4h/día
Perfil: Estudiante universitario, bilingüe catalán/castellano. Se valorará si cursa estudios de psicología o similar.
Lugar de trabajo: teletrabajo, con excepción de días de formación en Barcelona.
Remuneración: 575 EUR/mes

d-LAB es un programa de la Fundación Mobile World Capital Barcelona que tiene por objetivo acelerar la transformación digital de la sociedad para mejorar la vida de los ciudadanos y difundir el impacto de los casos de éxito. Uno de los retos recientemente planteados consiste en combatir el ciberbullying a través de las tecnologías móviles. Actualmente, el Centro de Investigación TALP-UPC (Centro de Tecnologías del Lenguaje y el Habla, de la Universitat Politècnica de Catalunya) colabora en el desarrollo de un piloto utilizando SafeToNet, una tecnología innovadora que utiliza la inteligencia artificial para identificar y bloquear automáticamente los mensajes y el contenido dañino antes de que se vea y se produzca el daño.

Para el desarrollo de estos sistemas se debe analizar y etiquetar un gran número de mensajes presentes en las redes sociales para determinar si su contenido puede ser nocivo desde distintos puntos de vista. El trabajo consiste en etiquetar mensajes cortos siguiendo unas directrices que se centran en aspectos tales como depresión, agresividad, violencia, etc., indicando su intensidad. Los sistemas de aprendizaje automático se entrenarán y testearán con esta información para que, una vez finalizado el prototipo, sean capaces de predecir los niveles de riesgo de ciberbullying de las personas usuarias.

Si estás interesada/o envía una solicitud a talp.ciberbullying@gmail.com indicando:

Nombre y Apellidos:
Estudios cursados:
Email:
Teléfono:
Breve Curriculum Vitae.

Upcoming call for postdoctoral positions in Spain

mfuentes — Thu, 07 Dec 2017 13:58:37 +0000

Upcoming call for postdoctoral positions in Spain: 2-year postdoctoral contracts within the "Juan de la Cierva" program of the Spanish Ministry

Upcoming call for postdoctoral positions in Spain, in the Center for Language and Speech Technologies and Applications (TALP). TALP is a specific interdepartmental research center at the Technical University of Catalunya (UPC).

The TALP Research Center at UPC would like to draw the attention of young postdoctoral researchers in Speech and Language Processing to the imminent opening of two different calls for a number of 2-year postdoctoral contracts within the "Juan de la Cierva" program of the Spanish Ministry for Economy, Industry, and Competitiveness (MINEICO).

1) "Ayudas para contratos Juan de la Cierva-formación": For early stage researchers who were awarded their PhD between 1 January 2016 and 31 December 2017. The application period will start on 21 December 2017 and will end on 11 January 2018. The currently available information about the call be found here (in Spanish): http://www.idi.mineco.gob.es/portal/site/MICINN/menuitem.dbc68b34d11ccbd...

2) "Ayudas para contratos Juan de la Cierva-incorporación": For researchers who were awarded their PhD between 1 January 2013 and 31 December 2015 The application period will start on 20 December 2017 and will end on 10 January 2018. The currently available information about the call be found here (in Spanish): http://www.idi.mineco.gob.es/portal/site/MICINN/menuitem.dbc68b34d11ccbd...

TALP encourages qualified candidates, working in areas within the research scope of the center, to send a short expression of interest and a 2-page cv to info@talp.upc.edu. Please, add as a subject **Juan de la Cierva Application**

Research areas of interest to the group include:

audio analysis and enhancement,

construction and use of multilingual lexical resources,

development of speech databases,

information extraction,

information retrieval,

machine learning methods,

machine translation,

multilingual robust speech recognition,

multilingual text-to-speech conversion,

natural language interfaces,

natural language processing tools,

speaker and emotions recognition.

Postdoctoral position

Open PhD position on Unsupervised evaluation for Machine Translation using deep learning

admin — Tue, 28 Nov 2017 08:42:32 +0000

MT Open PhD Postion

At the TALP Research Center from Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) we are looking for a PhD student to work in automatic unsupervised evaluation for machine translation using deep learning techniques. The PhD position is a MINECO contract in the context of the CHISTERA Project: ALLIES: Autonomous Lifelong Learning IntelligEnt Systems. The ALLIES project will lay the foundation for development of autonomous intelligent systems sustaining their performance across time.

The PhD position is funded including salary, tuition, travel and equipment for students of any nationality. We offer a 3-year contract (expected start date is December 2017/January 2018). The gross salary of a PhD student is 25,000 €/year aprox. The TALP research group provides excellent opportunities for professional and personal development, research stays at the most competitive international research labs, participation in top international conferences.

MT, Deep Learning

PhD scholarship on Deep Learning applied to Speech Technologies

Super User-2 — Mon, 30 May 2016 08:19:22 +0000

At the TALP Research Center from Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) we are looking for a PhD student to work in Deep Learning in Speech Technologies. The PhD position is a FPI-MINECO contract in the context of the Project: DeepVoice: Deep Learning Technologies for Speech and Audio Processing. This project proposes the development of new deep learning methods for speech and audio processing including machine translation, exploring new applications and continuing the initial work of the research team and the international community.

The PhD position is funded including salary, tuition, travel and equipment for students of any nationality. We offer a 4-year contract (expected start date is third trimester 2016). The gross salary of a PhD student, in accordance with the agreement for Spanish official PhD contracts is 16,422 €/year. Additionally, the TALP research group provides excellent opportunities for professional and personal development, research stays at the most competitive international research labs, participation in top international conferences.

The applicants must have a MS degree in Electrical Engineering, Mathematics, Computer Science, or Computational Linguistic, or equivalent (300 ECTS including the BS degree). We encourage candidates with strong computer science foundation, natural language processing and/or deep learning experience.

You should apply by sending a brief CV (2-pages) and an application letter to marta.ruiz@upc.edu, by 15th June 2016. Subject of email should be **PhD Application**

Deep Learning, MT