Nicolas Meric a fait naître l’idée de DreamQuark durant sa thèse en physique des particules à l’université de Paris-Diderot. Ses travaux l’amènent à investiguer et expérimenter de nouvelles approches basées sur l’apprentissage profond (Deep Learning) qui lui permettent de résoudre les problèmes qu’il rencontre avec des résultats remarquables. Nicolas réalise alors que cette technologie pourrait révolutionner la façon dont les entreprises traitent leurs données au quotidien s’il parvenait à la sortir du monde académique et la rendre accessible aux experts métiers dépourvus de formation en Data Science.
C’est sur cette idée qu’il crée DreamQuark en 2014. Il s’entoure alors des meilleurs collaborateurs dans le domaine avec pour objectif le développement de Brain, une plateforme prédictive qui permet de déployer simplement et rapidement des applications d’Intelligence Artificielle capables de répondre aux problématiques quotidiennes des entreprises avec des résultats sans précédent.
DreamQuark est aujourd’hui régulièrement primée pour son innovation et Nicolas Meric a été reconnu en 2017 comme l’un des « 10 cerveaux français qui fascinent » dans le domaine de l’Intelligence Artificielle :
https://www.alliancy.fr/a-laffiche/intelligence-artificielle/2017/06/06/ia-les-cerveaux-francais-fascinent
Une vidéo en ligne ?
Vos produits et services
- Brain : plateforme clé en main de traitement des données structurées
- Analyse d’image : technologie aboutie et performante
- Analyse audio : technologie de détection d’émotions dans la voix
Vos facteurs de réussite
Brain est déployée chez les banques et les assurances pour générer de la valeur à partir de leurs données et pour créer rapidement et simplement des applications métiers puissantes basées sur l’apprentissage profond (Deep Learning). La solution couvre l’ensemble des activités telles que la segmentation client, le ciblage produit, la souscription de polices, l’octroi de crédit, la gestion d’actifs, la conformité, l’anti-blanchiment, la fraude, le recouvrement, la satisfaction et la rétention client. Pour parvenir à automatiser la création de ces applications métiers, DreamQuark a concentré ses développements sur la performance de ses modèles, l’identification des données biaisées à écarter, la capacité à expliquer les décisions et la facilitation de la mise en production.
L’avantage concurrentiel de DreamQuark réside également dans la capacité de nos solutions à traiter toutes sortes de données: nous extrayons des informations issues de l’analyse d’images et d’enregistrements vocaux pour enrichir les modèles.
Vos facteurs différenciants et disruptifs par rapport à l’existant
- Explicabilité des décisions
DreamQuark se distingue de sa concurrence en proposant une solution transparente, avec des résultats lisibles par tous ses utilisateurs et une plateforme accessible. C’est la connaissance métier de nos clients sur leurs données qui donne leur valeur finale aux résultats obtenus.
- Performance du Deep Learning
Les algorithmes de Deep Learning obtiennent des résultats avec beaucoup plus de précision, quelle que soit la quantité de données disponibles. Nos algorithmes sont conçus pour fournir de bons résultats avec de plus petits ensembles de données. En identifiant les phénomènes rares dans les bases de données invisibles par d’autres technologies, nous sommes en mesure d’obtenir de meilleurs résultats de ciblage, classification et prédiction.
- Simplicité d’usage et de déploiement
La mise en œuvre d’une solution de Deep Learning est habituellement fastidieuse. Pour résoudre ce problème, nous avons automatisé une grande partie du processus: nos solutions formatent les données, identifient les transformations à effectuer sur les variables, entrainent les algorithmes, sélectionnent le meilleur modèle et le déploient dans les infrastructures de nos clients.
Votre business model
La plateforme « Brain », ainsi que l’analyse d’image et l’analyse audio, sont disponibles en SaaS.
Votre site web
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