Centre de recherche Saclay - Île-de-France

Développons ensemble les innovations numériques de demain

Intelligence artificielle, big data, blockchain, Internet des objets…
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DOMAINES D’APPLICATION

Nos logiciels répondent à vos défis sectoriels

TECHNOLOGIES

Nos logiciels au service des ruptures technologiques

Preuve & vérification

La place des logiciels ne cesse de croître dans les systèmes critiques (transports, médecine, énergie…).
Les failles logicielles peuvent avoir…

Optimisation & contrôle

Caractérisées par des objets physiques connectés qui ont leur propre identité numérique et qui sont capables de communiquer entre eux…

Internet des objets

Caractérisées par des objets physiques connectés qui ont leur propre identité numérique et qui sont capables de communiquer entre eux…

  • Lorsque nous avons cherché en 2010 à moderniser notre outil d’analyse formelle de programmes, nous nous sommes naturellement tourné vers l’équipe Toccata qui développait déjà l’outil Why et qui avait montré son avance scientifique et sa maturité technologique lors d’expériences d’adoption industrielle réussies. Le choix fait de développer des logiciels sous licence libre et leur soutien continu aux utilisateurs industriels ont été déterminants dans le succès de cette aventure commune.

    Cyrille Comar
    Président d’AdaCore

  • En combinant nos domaines d’expertise respectifs dans une approche de co-création, nous visons à améliorer la technologie disponible pour répondre aux besoins actuels des clients.

    Axel Mery
    CTO – Fujitsu France

  • Scikit-learn est l’un des outils que nous utilisons lorsque nous intégrons des algorithmes standard pour les tâches de prédiction. Son API et ses documentations sont excellentes et le rendent facile à utiliser. Les développeurs de scikit-learn font un excellent travail en incorporant des développements de pointe et de nouveaux algorithmes dans l’outil. Ainsi, scikit-learn offre un accès pratique à un large éventail d’algorithmes et nous permet de trouver facilement le bon outil pour le bon travail.

    Melanie Mueller
    Data Scientist – Booking.com

  • Pour une start-up comme Safety Line, la collaboration avec un institut de recherche tel qu’Inria est une véritable opportunité. En effet, elle permet d’exploiter une technologie innovante, adaptée à notre société, en accélérant son intégration opérationnelle

    Pierre Jouniaux,
    Président et fondateur de Safety Line

  • Scikit-learn fournit une boîte à outils avec des implémentations solides d’un ensemble de modèles de pointe et permet de les connecter facilement aux applications existantes. Nous l’utilisons beaucoup pour nos recommandations musicales sur Spotify et je pense que c’est le package machine learning le mieux conçu que j’ai vu jusqu’à présent.

    Erik Bernhardsson,
    Engineering Manager Music Discovery & Machine Learning, Spotify

  • L’ingénierie de THALES profite d’un ensemble d’outils d’optimisation « boite noire » générique pouvant s’appliquer à plusieurs problèmes de conception et de paramétrisation. CMA-ES est un excellent candidat pour figurer parmi ces outils et permettre de gagner à la fois en temps de développement et en qualité des solutions.

    Le responsable Etudes Amont
    Algorithmie Radar chez Thalès