Subventions et contributions gouvernementales

Un projet visant à développer un système expert avancé, axé sur les GML, conçu pour évaluer les risques des entreprises par rapport aux certifications standard de l’industrie.

PEJ : embauche pour assister l’équipe de recherche et développement

Automatiser et améliorer les processus pour rationaliser l’intégration des bâtiments et des actifs pertinents sur le plan énergétique en améliorant la collecte des données et l’expérience utilisateur pour plus d’efficacité et d’efficience.

Le projet soutiendra le développement de la capacité de l’entreprise en matière de propriété intellectuelle.

Le projet soutiendra les essais pilotes de stratégies d’IA, déterminera l’architecture cible et les objectifs techniques quantitatifs pour la mise en œuvre d’une solution d’IA.

L’objectif de ce projet est de connecter les données de l’application IronSight à un transformateur génératif pré-entraîné (GPT) afin d’exposer facilement des aperçus opérationnels pour les intervenants internes et externes.

Le projet se concentre sur les interactions en RV par des groupes et des individus avec AIGenCI, un scénario d’intelligence générative dynamique et configurable. Les cas d’utilisation incluent un présentateur en direct qui facilite l’interaction avec les participants et un animateur qui guide les groupes à travers un exercice partagé et interactif en salle de réunion. Les innovations techniques permettent les interactions du scénario AIGenCI via des expériences utilisateur de RV dans un navigateur Web ou une application de bureau, intégrées par des interfaces de service à des serveurs dans le nuage, pour permettre des expériences IAGen/RV partagées dynamiques et interactives basées sur des données, la meilleure recherche disponible et des analyses.

Intégrer les sources de données existantes avec application à l’ensemencement des nuages
(données météorologiques, radar, détection de la foudre, modèles de risque d’incendie, zones de protection prioritaires des services de lutte contre les incendies de forêt, etc.) dans un modèle permettant de prédire et de classer les systèmes de tempête par ordre de priorité. Développer des algorithmes de prévision intelligents pour guider l’organisation et le déploiement de la lutte contre la foudre, en maximisant l’utilisation des actifs, la zone de protection et l’efficacité.

Ce projet vise à établir une infrastructure de données fiable qui consolide les ordres de travail et les données de maintenance des systèmes de gestion immobilière (PMS) pour une génération proactive d’idées. Il jettera les bases de l’outil « one-shot insights » de Leni, qui permet aux gestionnaires de biens immobiliers de prendre rapidement des décisions fondées sur des données afin d’optimiser l’efficacité de la maintenance, de hiérarchiser les ordres de travail et de réduire les coûts d’exploitation.

Le projet soutiendra les essais pilotes des stratégies d’IA, déterminera l’architecture cible et les objectifs techniques quantitatifs pour la mise en œuvre d’une solution d’IA pour l’automatisation de la segmentation de la ligne de démarcation dans les fichiers d’empreintes dentaires numériques.