Data Science Strasbourg: Grands fonds marins / Détection d’innovations technologiques
Data Science Strasbourg propose des évènements autour de la science des données, du Machine Learning et du Big Data. Le groupe organise ses rencontres via la plateforme Meetup. Pour nous faciliter l’organisation, nous vous prions de vous inscrire sur le site de l’évènement.
Programme :
- 18h45 : Accueil.
- 19h00 : Deux retours d’expérience (voir résumés ci-dessous).
- 20h00 : Échange autour d’un apéritif offert.
- 21h00 : fin de l’événement à la Plage Digitale, poursuite des échanges dans un bar à proximité.
Les présentations auront lieu en français.
Data en zones inexplorées : De la compréhension des grands fonds marins à la Valorisation de la recherche
par Benjamin Wheeler, docteur en géophysique et chargé d’affaire détection au Pôle Universitaire d’Innovation d’Alsace, Strasbourg.
Les grands fonds marins, encore largement inexplorés à plus de 70 %, représentent un patrimoine naturel d’une valeur inestimable, nécessitant une acquisition constante de données pour une meilleure compréhension. Parmi ces environnements, les systèmes hydrothermaux, issus de l’interaction entre les roches magmatiques et les eaux océaniques, abritent des formes de vie uniques sur Terre dans des conditions extrêmes dont l’étude est nécessaire. Benjamin partagera dans cette présentation son travail de collecte, d’analyse et de partage de données en temps réel effectué lors de sa thèse sur le volcan sous-marin Lucky Strike, situé à plus de 1700 mètres sous les eaux de l’Atlantique Nord, tout en mettant en avant l’importance de valoriser ses recherches au-delà du milieu académique. Il présentera également les dispositifs de transfert technologique disponibles à Strasbourg, favorisant l’innovation issue de la recherche académique et sa collaboration avec les entreprises encore trop peu explorée, grâce au Pôle Universitaire d’Innovation Alsace (PUI-A).
Détection des domaines technologiques, des produits et des noms d’entreprises dans les énergies renouvelables par Connor MacLean, étudiant en thèse à l’INSA Strasbourg.
Dans un contexte où les énergies renouvelables sont devenues un pilier essentiel de la transition énergétique mondiale, trouver et soutenir les startups innovantes dans ce domaine et d’une importance cruciale. Avec la croissance rapide de ce secteur, les parties prenantes sont confrontées à un défi de taille : repérer rapidement les entreprises émergentes et les domaines technologiques prometteurs. Dans cette optique, l’utilisation du traitement automatique du langage (TAL/NLP) peut jouer un rôle déterminant en automatisant la détection de ces acteurs clés, facilitant ainsi une analyse ciblée et une anticipation efficace du succès de l’innovation technologique dans les énergies renouvelables. Afin de diriger nos recherches, la première étape dans ce processus consiste à retrouver quelles entreprises, domaines technologiques et produits sont actuellement discutées dans les actualités. Je propose une approche de fine-tuning de cinq modèles de reconnaissance d’entités nommées (REN/NER) pour voir comment automatiser ce processus avec une faible quantité de données annotées.
En Savoir+ : https://www.meetup.com/data-science-strasbourg/events/300992758/
Intervenants
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Benjamin Wheeler
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Connor MacLean