Des volumes de données considérables maîtrisés
Des algorithmes traitent de façon détaillée et efficace le flux de données reçu par les stations au sol, au lieu de reposer sur un examen manuel.
Secteurs · Spatial et observation de la Terre
L’IA dans le secteur spatial des données satellite aux enseignements utiles
Les satellites d’observation de la Terre produisent d’énormes volumes de données que les stations au sol doivent collecter et analyser rapidement. Nous construisons des systèmes de deep learning qui traitent en détail les images satellite et hyperspectrales, pour des usages civils comme la surveillance environnementale, l’analyse urbaine et l’inspection des infrastructures.
- Des images satellite analysées en détail et à grande échelle
- De petits objets détectés depuis l’orbite
- Surveillance de l’environnement et des infrastructures
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change dans le secteur spatial
Les données orbitales ne sont utiles que si elles sont traitées vite et avec précision. C’est là qu’intervient l’IA.
Voir plus que l’œil humain
Le deep learning exploite tous les canaux de l’imagerie hyperspectrale et peut ainsi détecter des substances comme les nappes de pétrole ou les fuites de méthane, invisibles en rouge, vert et bleu.
Surveillance des satellites eux-mêmes
L’IA peut soutenir les systèmes de surveillance des satellites et aider les opérateurs à suivre l’état des engins spatiaux.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour le spatial et l’observation de la Terre
Les applications civiles de l’IA sur les données satellite et de télédétection.
- 01
Détection d’objets sur images satellite
Un modèle de deep learning qui reconnaît des objets de seulement 10 × 8 pixels, comme des bâtiments, voitures, trains, routes, autoroutes et voies ferrées.
- 02
Surveillance de l’environnement et de la pollution
Détection des débris plastiques côtiers et marins, des nappes de pétrole et des fuites de méthane, avec analyse de gravité.
- 03
Analyse de la chaleur urbaine
Études de la chaleur produite dans les zones urbaines à partir de données satellite.
- 04
Estimation du vent à partir de données satellite et météorologiques
Combinaison de données météorologiques et d’images satellite pour estimer les caractéristiques du vent.
- 05
Surveillance des infrastructures et de l’occupation des sols
État des routes et des voies ferrées, recouvrement par le sable ou la neige, parkings, chantiers et constructions illégales.
- 06
Surveillance de l’état des satellites
Des systèmes de surveillance conçus pour les satellites eux-mêmes.
- 07
Analyse de la végétation et de la dégradation des sols
Analyse à long terme d’indices de végétation comme le NDVI pour suivre la dégradation et la régénération des sols.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Spatial · Vision par ordinateur
Détection d’objets sur images satellite hyperspectrales
10 x 8 pxtaille minimale des objets reconnus
Une solution de surveillance environnementale, développée dans le cadre de notre programme de responsabilité sociétale, qui détecte de petits objets sur des images satellite hyperspectrales avec une très grande précision.
Lire l’étude de cas
Recherche sur la dégradation des terres et les conflits pour une ONG
74 % de précision dans la prédiction des conflits à 6 mois
Une recherche en data science menée avec l’ONG humanitaire World Vision, qui analyse des données satellitaires de végétation (NDVI) et l’historique des conflits pour étudier le lien entre dégradation des terres et prévalence des conflits.
Détection de déchets par drone et planification de la collecte
25x plus rapide pour détecter les déchets, avec des coûts globaux divisés par deux
Un système de vision par ordinateur qui détecte les déchets sur des images de drone couvrant environ mille kilomètres carrés de littoral, avec une application SIG pour planifier et suivre la collecte.
Segmentation de cartes pour évaluer le prix des zones urbaines sur une plateforme immobilière
5 classes d’occupation du sol cartographiées pixel par pixel
Un système de deep learning qui segmente les cartes d’une ville, les compare à des cartes historiques et suit l’évolution des terrains disponibles pour aider à évaluer le prix des zones urbaines.
Détection et segmentation de toitures pour une entreprise d’énergie solaire
Automatisé détection des toits et segmentation des pans de toiture
Des modèles de deep learning qui détectent les toits résidentiels sur des images satellite, les segmentent en pans distincts et estiment la surface et les dimensions de chacun, pour planifier efficacement les installations de panneaux solaires.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
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Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
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Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“AI Superior a répondu avec beaucoup d’attention à tous nos besoins et les a pris en compte dans le projet.”
Développement de modèles d’IA et d’un tableau de bord pour un programme pilote de détection de déchets sur des images de drones.
“Ils ont mené à bien chaque volet du projet et ont dépassé nos attentes.”
Développement d’un modèle d’IA qui analyse les toitures de bâtiments résidentiels et commerciaux, collecte et annotation des données comprises. Tous les livrables clés ont été remis dans les délais.
“Ils ont livré un module supplémentaire que nous n’attendions pas, mais qui s’est révélé très utile.”
Recherche et développement logiciel sur mesure fondés sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), pour une entreprise pharmaceutique de plus de 5 000 salariés.
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Que peut détecter l’IA sur les images satellite ?
Notre approche de deep learning détecte bâtiments résidentiels et commerciaux, voitures, trains, routes, autoroutes et voies ferrées, ainsi que les débris côtiers et marins et les nappes de pétrole. Elle fonctionne sur de très petits objets, jusqu’à environ 10 × 8 pixels.
Pourquoi utiliser l’imagerie hyperspectrale ?
L’œil humain ne perçoit que le rouge, le vert et le bleu. L’imagerie hyperspectrale compte bien plus de canaux, et les modèles qui les exploitent tous peuvent détecter des substances autrement invisibles, comme les fuites de méthane ou les nappes de pétrole.
Votre technologie satellite a-t-elle fait ses preuves ?
Elle repose sur une solution primée, distinguée par l’IEEE. Nous l’avons appliquée dans un projet de surveillance environnementale mené dans le cadre de notre programme de responsabilité sociale.
Quelles organisations utilisent ce type d’analyse ?
Contrôle de l’environnement et de la pollution, autorités de contrôle des constructions, gestionnaires de routes et de voies ferrées, aménagement urbain, logistique, immobilier et finance peuvent tous utiliser la détection d’objets sur images satellite.
Peut-on combiner les images satellite avec d’autres données ?
Oui. Des données météorologiques peuvent être couplées aux images satellite pour estimer les caractéristiques du vent, et des indices de végétation à long terme comme le NDVI peuvent être combinés à d’autres historiques pour identifier des corrélations et construire des modèles prédictifs.
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Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.
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