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Algorithmes d’IA

Algorithmes d’IA pour les signaux complexes

Ezako développe des algorithmes d’IA spécialisés pour détecter, classer et interpréter des signaux complexes : données acoustiques, DAS, radioélectriques et séries temporelles. Nos algorithmes traitent de grands volumes d’enregistrements et pré-labélisent les évènements d’intérêt, des passages de navires et des signatures acoustiques aux sources biologiques et aux anomalies. Les résultats sont soumis à la validation des analystes, et chaque décision est enregistrée et traçable.

Capacités de détection et d’analyse

  • Recherche de signatures

    Recherche d’une signature de référence dans l’ensemble d’une archive, à partir de labels existants ou d’un motif défini directement dans Upalgo. Les résultats sont vérifiés sur un échantillon, les fausses détections écartées, et les résultats validés convertis en tâches de labélisation.

  • Détection des passages de navires

    Détection et caractérisation des passages de navires : point de plus proche approche, vitesse et indice de confiance. Lorsqu’elles sont disponibles, les données AIS peuvent être corrélées aux détections. La position du capteur, la bathymétrie et le profil de célérité peuvent aussi être associés à chaque évènement.

  • Classification des sources acoustiques

    Identification et classification des régions qui émergent du bruit de fond, d’origine biologique ou anthropique, y compris pour des sources et des environnements absents des données d’entraînement.

  • Détection acoustique en temps réel

    Dans Upalgo Labeling Sound, les évènements sont détectés directement sur le spectrogramme pendant la lecture et soumis à la validation de l’analyste.

  • Suivi de navires sur fibre

    À partir des signatures de navires enregistrées le long d’un câble DAS, estimation de leur vitesse, de leur route et de leur position, avec ou sans données AIS.

  • Recherche d’évènements similaires

    À partir d’un seul évènement labélisé, Upalgo Labeling Timeseries retrouve les évènements similaires dans l’ensemble des données et aide les analystes à repérer les motifs récurrents à grande échelle.

Des données aux algorithmes déployés

  • Développement d’algorithmes sur mesure

    Lorsqu’un algorithme existant ne répond pas au besoin, Ezako développe un modèle spécialisé avec les experts du client, de la préparation des données et de l’entraînement jusqu’à la validation et au déploiement dans Upalgo.

  • Algorithmes du client

    Les scripts Python du client s’exécutent directement sur les données sélectionnées. Leurs détections reviennent comme des évènements à valider par l’analyste et s’affichent à côté des signaux d’origine. Les modèles entraînés sur les jeux de données du client peuvent aussi être intégrés à UpalgoDB.

  • Exécution sur site

    Tous les traitements s’exécutent sur l’infrastructure du client, y compris hors ligne et sur des réseaux isolés. Aucune donnée n’est transmise à Ezako.

Éprouvés dans des projets opérationnels

Les algorithmes d’Ezako ont été développés et évalués dans des projets de télémesure de satellites, d’essais moteurs, de détection sous-marine et d’apprentissage automatique embarqué.

2020Télémesure de satellites pour le CNES, à côté des méthodes de surveillance classiques ; ordonnancement des contrôles de plus de 76 000 sites radio, pour l’ANFR.
2021Observations anormales dans les séries de capteurs à haute fréquence des essais de développement de moteurs, avec Safran Aircraft Engines.
2022 et 2025Détection en temps réel d’anomalies sous-marines sur des plateformes autonomes, avec le soutien de la DGA.
2023Détection de défauts par apprentissage automatique sur un microcontrôleur, au sein de DeepGreen, le projet piloté par le CEA qui construit la plateforme Aidge.

Les démonstrations de ce site tournent sur des données publiques : des enregistrements d’hydrophones du projet SanctSound de la NOAA, les simulations de moteurs C-MAPSS de la NASA (Saxena et al., 2008), et une acquisition DAS dans le Trondheimsfjord (Thiem et al., J. Acoust. Soc. Am., 2026, CC BY 4.0).

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