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Découvrez nos témoignages, démonstrations, cas d’usage et tutoriels en vidéo

À travers les vidéos ci-dessous, découvrez nos solutions, des témoignages de clients, des cas d’utilisation, des démonstrations et des tutoriels. N’hésitez pas à nous contacter pour savoir comment les solutions ProActive peuvent vous aider à relever vos défis actuels en matière d’automatisation de la charge de travail.

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Orchestration de Pipeline & Workflow : Edge, Core, Cloud pour l’IA et le HPC

Voir le pipeline AI/HPC complet traitant les données acquises à partir des périphériques, calcul avec le gpu, le travail collaboratif avec jupyter et python, AutoML, modèles en tant que service, la détection d’anomalies de données et plus encore


AutoML avec Machine Learning Open Studio

Optimiser de manière distribuée les workflows d’IA avec Machine Learning Open Studio (MLOS)


Modèle en tant que Service avec Machine Learning Open Studio

Exposer un modèle d’apprentissage automatique en tant que service à l’aide du Machine Learning Open Studio (MLOS)


Explicabilité de l’apprentissage machine avec Machine Learning Open Studio

L’explication des modèles d’apprentissage machine et des décisions algorithmiques est facilitée avec le logiciel MLOS (Machine Learning Open Studio)


Commencer avec ProActive Jupyter kernel

Migrer d’un environnement local à un environnement distribué facilement avec ProActive Jupyter kernel


Tableaux de bord et rapports avec Proactive Job Analytics

Créer des visualisations, tableaux de bord et rapports avec ProActive Job Analytics


Visualisation des prédictions de l’apprentissage machine avec le serveur Tableau

Visualiser les prédictions d’un modèle d’apprentissage machine avec Tableau Server et ProActive Machine Learning Open Studio


Visualisation des données avec Tensorboard

Visualiser les données avec Tensorboard sur la plate-forme ProActive Workflows & Scheduling


Analyse du streaming Twitter avec ProActive et ELK

Effectuer l’analyse du flux Twitter et la visualisation des données en temps réel à l’aide de ProActive et ELK (Elasticsearch, Logstash, et Kibana).


Analyse distribuée de données d’échantillons de microbiomes à l’INRAE MetaGenoPolis

Industries : Biotechnologie, biologie, génétique, statistiques
Avantages : Accélération de l’analyse métagénomique sur un ensemble de ressources dynamiques jusqu’à 1000 coeurs


Témoignage de l’INRAE sur la collaboration avec Activeeon

Industries : Biotechnologie, biologie, génétique, statistiques
Avantages : Ordonnancement et distribution de l’analyse génomique du microbiote intestinal sur le cloud Azure, réduction des coûts opérationnels


ProActive Job Planner avec le vue Gantt

Industries : toutes
Avantages : Ordonnancement de travaux informatiques et visualisation de l’état d’exécution avec intégration de Gantt


Commencer avec le logiciel ProActive

Industries : toutes
Avantages : Essayez le logiciel d’automatisation et de planification de la charge de travail informatique sur la plate-forme en ligne


L’élasticité cloud pour l’analyse de l’imagerie satellite

Industries : aérospatiale, orthorectification
Avantages : Traitement distribué sur le cloud hybride avec scalabilité automatisée en fonction de la charge et réduction de capacité automatique en cas d’inactivité


Analyse des réseaux électriques avec l’ELK et l’apprentissage machine

Industries : analyse de données, apprentissage machine, fusion de données, regroupement, visualisation, détection d’anomalies, données ouvertes, réseaux électriques britanniques, consommation d’électricité, réseau intelligent
Avantages : analyse des données sans code, traitement et analyse efficaces des flux de données en temps réel, PaaS à la demande


Traitement d’images à l’échelle dans le cloud

Industries : aérospatiale, automobile
Avantages : paiement à l’utilisation, agnosticité des ressources, transformation digitale


Détection des défauts dans la fabrication de circuits hybrides de satellites avec Deep Learning

Industries : aérospatiale, automobile, industrie de production Avantages : réduction massive du nombre de faux positifs


Azure ScaleSet avec seuil de déclenchement de la charge de travail

Industries : toutes
Avantages : mise à l’échelle automatisée, paiement à l’utilisation


Orchestration de l’apprentissage machine prédéfini + personnalisé de Microsoft AI

Industries : toutes
Avantages : liberté d’utiliser et d’intégrer tous les frameworks d’IA de Microsoft, mise à l’échelle et industrialisation


Vérifications de télémétries de service avec l’apprentissage machine

Industries : aérospatiale, automobile
Avantages : vérification automatisée dans le contexte de la croissance rapide des données télémétriques


Démonstration de Machine Learning Open Studio

Industries : toutes
Avantages : IA accessible et rapide à mettre en place pour tous les développeurs d’applications, liberté d’utiliser tous les frameworks d’IA, scalabilité du machine learning, prédiction, industrialisation


Streaming : Kafka, Storm & Visdom - flux de données en temps réel

Secteurs d’activité : analyse de données, apprentissage machine
Avantages : traitement efficace des flux de données en temps réel, PaaS à la demande, visualisation


Accélérer les simulations financières (Monte Carlo, Solvabilité II)

Secteurs : finance, assurance, banque, conformité à la réglementation (Solvabilité II, Balle III, OPCVM)
Avantages : Accélération de 18 heures à 2 heures, économies massives, agilité


Scalabilité basée sur la charge de travail avec le gestionnaire de ressources ProActive sur les plateformes OpenShift

Avantages : Automatisation d’applications métiers à échelle sur Openshift grâce au gestionnaire de ressources ProActive


Transformation numérique pour la fabrication : optimisation du processus d’usinage

Industries : production, automobile, aérospatiale
Avantages : fabrication intelligente et production plus efficace


Comment installer et utiliser ProActive Workflows & Scheduling sur OpenShift

Industries : toutes
Avantages : Planification et orchestration de la charge de travail informatique et métier, intégration d’OpenShift, élasticité des ressources grâce à une augmentation et une diminution intelligentes de capacité