Ci-contre les projets pré-sélectionnés pour le Sprint du hackAtech :
Projets « Challenge Libre »
Diptai
Porteur :
Achille Leplat
Le projet :
Diptai est une solution connectée permettant de maîtriser la densité d’une biomasse (insectes), mesurer en temps réel son activité et d’anticiper les variations.
Secteur d’activité :
Entomoculture (élevage d’insectes)
Technologie envisagée :
Deep learning
S-ean
Porteur :
Pierre Galerneau
Le projet :
Génération d’indicateurs de qualité des produits périssables comme les fruits et légumes, les poissons, les viandes, etc. : DLC (date limite de consommation) dynamique, indicateur de fraîcheur.
Secteur d’activité :
Agroalimentaire, retail
Technologie envisagée :
Mixtcomp
Streamlift
Porteur :
Adrien Willot
Le projet :
Abonnement aux créateurs de contenus vidéos en direct pour flouter des personnes via une interface sur un site web et une application mobile.
Secteur d’activité :
Divertissement / média
Technologie envisagée :
À définir
Coollab
Porteur :
Eric-Marcel Leroy
Le projet :
Utiliser la captation vidéo des gestes professionnels afin de réduire les risques professionnels et améliorer la santé au travail.
Secteur d’activité :
Industrie
Technologie envisagée :
IA
Axiome
Porteur :
Yassine Esmili
Le projet :
Assistant mathématique destiné aux élèves de collèges et lycées. Il s’agit d’un chatbot doué d’une intelligence artificielle, muni d’un outil de diagnostic et contenant une vaste banque d’exercices corrigés.
Secteur d’activité :
Enseignement
Technologie envisagée :
Systèmes de recommandation
Kresnik
Porteur :
Jérémie Delbart
Le projet :
Prédiction et détection des feux de forêts via flotte de drones.
Secteur d’activité :
Sécurité et protection civile
Technologies envisagées :
Mixtcomp
Optimisation
Deep learning
ZEOPY
Porteur :
Denis Louvegies
Le projet :
Réinventer l’expérience publicitaire en donnant le contrôle de son « jumeau numérique » qui va valoriser ses données personnelles et proposer les bonnes offres.
Secteur d’activité :
Publicité en ligne, recherches personnalisées
Technologies envisagées :
Fingerprinting
Systèmes de recommandation
StudentRecommender
Porteur :
Adamoli Colina Diégo
Le projet :
Exploiter des profils ciblés d’étudiants pour lancer des campagnes de promotion d’activités culturelles ou sportives.
Secteur d’activité :
Éducation
Technologie envisagée :
Deep Blockcluster
IOT Oiseaux
Porteur :
Harry Nguyen
Le projet :
Compter et classer les oiseaux sur base de vidéos.
Secteur d’activité :
Environnement
Technologie envisagée :
Deep Learning
IA Med Evol
Porteur :
Loïc Vansnick
Le projet :
Prévenir l’évolution d’une maladie grâce à l’analyse par IA d’imagerie médicale.
Secteur d’activité :
Santé
Technologie envisagée :
Deep Learning
IA Douane
Porteur :
Thomas Dupiereux-Fettweis
Le projet :
Contrôle de bagages par reconnaissance d’objets suspects via vidéo.
Secteur d’activité :
Transports, portiques d’entrées
Technologie envisagée :
Deep Learning
ItOpiVo
Porteur :
Guillaume Parisot
Le projet :
Générer automatiquement des synthèses de contributions (démocratie participative, enquêtes d’opinion, enquêtes internes, expérience usagers/clients, etc.) par l’analyse automatique de texte.
Secteur d’activité :
SHS
Technologie envisagée :
IA
Beezz
Porteur :
Jean-Baptiste Duquesnoy
Le projet :
Création d’un système d’aide à la décision écoresponsable pour la conception et le design de cabines modulables en entreprise.
Secteur d’activité :
Aménagement / mobilier
Technologie envisagée :
Big optimization
Projets « Partenaires »
Décathlon
Porteur :
Lola
Le projet :
#1 Une IA capable de contextualiser, personnaliser, individualiser la discussion avec un utilisateur
Secteur d’activité :
Sport
Technologie envisagée :
Deep learning
Décathlon
Porteur :
Lola
Le projet :
#2 Personnalisation de plans d’entrainements sportifs
Secteur d’activité :
Sport
Technologie envisagée :
Deep learning
Décathlon
Porteur :
Lola
Le projet :
#3 Analyse en temps réel de l’état de forme du sportif et création du programme sportif parfait, adapté en temps réel à sa forme et aux résultats qu’il obtient
Secteur d’activité :
Sport
Technologie envisagée :
Deep learning
OVH
Porteur :
Le projet :
#1 Détection de sentiments sur texte
Secteur d’activité :
Sport
Technologie envisagée :
Deep learning
OVH
Porteur :
Le projet :
#2 Classification de TimeSeries pour la gestion de la consommation d’énergie
Secteur d’activité :
Sport
Technologie envisagée :
Deep learning
Projets « Hors catégorie »
Optimisation deep learning
Géolocalisation
Préhenseur polyvalent : tri d’objets hétérogènes
Bras manipulateur