Présentation de Probayes

Forts de plus de 15 ans d’existence, ProbaYes est devenu un des leaders français en Intelligence Artificielle. Nous accompagnons ainsi nos clients sur toute la chaîne de valeur de la Data Science, depuis la preuve de concept (POC) jusqu’à la mise en œuvre de solutions pérennes et évolutives, tout en assurant le transfert des compétences auprès des équipes métiers, seules à même d’exploiter la valeur produite.

Dotés d’une équipe de 50 employés, majoritairement des docteurs-ingénieurs, nous assurons le pont entre la recherche et les applications industrielles, grâce à notre ancrage dans un écosystème pointu, à la pointe des dernières techniques et technologies d’une part et à de nombreux clients métiers qui nous plongent dans la réalité des besoins et des usages d’autre part.

Dans notre domaine, réaliser des applications performantes, fiables, ergonomiques et innovantes nécessite de la part des équipes ProbaYes une triple maîtrise : maîtrise scientifique et mathématique des technologies algorithmiques les plus innovantes ; maîtrise informatique des outils, des architectures matérielles et logicielles le long de toute la chaîne de traitement et enfin, maîtrise des méthodologies et des processus qui permettent de garantir un résultat en adéquation avec le besoin et à forte valeur ajoutée tout en maîtrisant les coûts et délais de réalisation.

De par la formation de ces ingénieurs-docteurs, et aussi de par son organisation et la capitalisation méthodologique opérée depuis 13 ans, ProbaYes possède cette triple compétence.

Le projet RECO

L’objectif est de classifier en temps réel  les comportements  d’un avion ou d’un groupe d’avions ennemis à partir de leurs trajectoires et de fournir des faisceaux de trajectoires probables correspondant à ces comportements. La Figure 1 montre graphiquement le type de résultats attendus.

Figure 1 : Un système de classification de manœuvre et de prédiction de trajectoire pour un (1) avion ennemi. En haut à gauche : la probabilité (10%) de prédire correctement un point d’interception, puis un histogramme indiquant la probabilité du comportement (ici « attaque à 98%, manœuvre de support de missile à gauche et à droite à 0% ainsi qu’évasive à 0% ». Au milieu : Un « chevelu » de trajectoires correspondant à un tirage selon la distribution de probabilité sur les trajectoires futures de l’avion ennemi.

L’objectif du projet RECO est de remplacer les techniques classiques de classification de trajectoires par des techniques basée sur les réseaux de neurones profonds récurrents.

Les bénéfices attendus sont :

  • L’augmentation de la fiabilité des prédictions
  • La rapidité de calcul pour une utilisation opérationnelle
  • L’augmentation significative du nombre de comportements reconnaissables
  • L’extension de l’analyse au cas de plusieurs avions attaquants.