Solution fonctionelle, valide, représentative et fiable

Semaxone a développé une expertise dans le développement de solution d’analyse en partenariat les acteurs de l’aviation et de la recherche académique. Nos technologies s’appuient sur des méthodologies de recueil et d'analyse de données spécifiques qui permettent d’entraîner les algorithmes à reconnaître les variations d’état opérationnel en situation. Afin de croiser les types de mesure, nous avons construit une démarche s’appuyant sur des données dédiées issues d’expérimentations sur le terrain et des retours des personnels opérationnels. Ces partenariats permettent d’obtenir des données de qualité qui s’appuient sur des situations réelles et de créer une solution matérielle et logicielle adapté aux contraintes opérationnelles.

Phase 1 : Traduction des mesures

La transformation du signal en sortie des capteurs en données exploitables est opéré par une étape de traduction qui consiste à convertir le signal optique en un ensemble de variables physiologiques objectives. De la même manière, le signal de parole est traduit en un ensemble de descripteurs acoustiques définis en fonction de la situation, de la problématique ainsi que des besoins opérationnels.

Phase 2 : Validation du matériel

Pour répondre aux besoins opérationnels, il est nécessaire de developper un appareil de mesure spécifique. Le choix des éléments matériels qui composent notre dispositif est le fruit d'une validation scientifique réalisée en laboratoire en comparaison avec du matériel certifié.

Phase 3 : Fiabilisation des mesures en
environnement contraint

Les domaines d'application que nous ciblons font l'objet d'un certain nombre de contraintes (accélérations, pression, mouvement, etc.). Nous les prenons en compte pour adapter nos dispositifs et méthodes d'analyse ainsi que nos algorithmes de mesures afin de les rendre plus robustes à ces différentes conditions.

Phase 4 : Identification des marqueurs caractéristiques

La collecte de données continues en situation réelle requiert des analyses poussées. L'utilisation de méthodes statistiques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle associées à une masse de données permet de définir une représentation de l'information orientée sur l'état opérationnel.

Phase 5 : Explicitation de l'information

Les signatures de l'état opérationnel obtenues grâces aux modèles d'intelligence artificielle sont optimisées pour distinguer les changements d'états, et doivent être intelligibles. Pour celà nous mettons en place des méthodes d'explicabilité et nous nous appuyons sur un outil qui favorise l'interaction entre les experts et le système automatique à travers la recommandation de segments d'intérets issus des données.

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