Lab

Data Lab R&D

Smartpoint, c’est un également un pôle de recherche et d’innovation inshore à Paris qui réalise une veille technologique en continu, qui expérimente de nouveaux outils et qui capitalise sur les retours d’expérience réalisés chez nos clients. Nous menons nos propres recherches dans de nombreux domaines pour être toujours à la pointe de l’innovation mais aussi être en capacités de proposer des solutions de rupture à nos clients.

La Data est notre cœur d’expertise historique, elle est gravée dans notre ADN. C’est un domaine technologique particulièrement riche et dynamique qui ne cesse d’innover. Nos chercheurs sont des explorateurs, avec une démarche scientifique, qui couvrent l’ensemble de nos domaines d’expertises pour identifier en phase précoce ce qui sera peut-être demain une véritable avancée technologique, en réponse aux enjeux métiers de nos clients.

Nos missions

  1. Innover : tester en amont les technologies émergentes pour éprouver leur viabilité et en être capacité de les mettre en oeuvre chez nos clients early adopters.
  2. Étudier : Mener des POC (Proof Of Concept) et des MVP (Minimum Viable Product) suite à nos ateliers d’idéation ou à la demande de nos clients.
  3. Former : Assurer la montée en compétences de nos collaborateurs et contribuer à la richesse collective de nos compétences Data.


Nos équipes de chercheurs travaillent actuellement plus particulièrement sur tous les nouveaux cas d’usages émergeants suite aux avancées technologiques rendues possible par l’intelligence artificielle et le machine e-learning.

Au-delà de la recherche fondamentale, Smartpoint vous propose des ateliers de co-création immersifs pour travailler sur vos problématiques Data et nous travaillons ensemble sur prototype (POC) par cas d’usages.

Programme de recherche en Deep Learning

Computer vision avec Pytorch : dans le cadre d’un workshop retail, nous avons réussi à générer des mannequins virtuels ultra réalistes en utilisant les réseaux antagonistes génératifs GANs.
Notre équipe de recherche a expérimenté de nouvelles solutions avec une base de données de photos de mode mettant en scène le port de vêtements de mannequins “réels” (des catalogues de produits utilisés dans l’e-commerce) dans l’objectif de voir comment les modèles génératifs GANs gèrent des géométries complexes et des données limitées.
Ces modèles viendront surement enrichir à court terme le catalogue des d’outils de promotion qu’utilisent les marques de prêt-à-porter, les acteurs du retail ou encore les agences de publicité. Il faut dire que les enjeux sont de taille en termes d’économies potentielles et de gains de temps (location de studio, frais de shooting photo, mannequins, essayages multiples de modèles en différentes couleurs, etc.).

Les travaux menés actuellement par nos chercheurs

Les news

ia molecules industrie pharma r&d innovation
14 mars 2021

L’IA part à la découverte de nouvelles molécules dans l’industrie pharmaceutique.

La découverte de nouvelles molécules, qui sont dotées de spécifications biochimiques bien particulières, représente toujours un processus très laborieux et coûteux dans la R&D pharmaceutique. En effet, cette découverte est traditionnellement menée par un tâtonnement au cas par cas sur un nombre astronomique de molécules candidates dont l’objectif est de trouver, ou mieux identifier, une […]

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moteurs recommandation algorithme grande distribution data
12 janvier 2020

Innovations dans les moteurs de recommandation pour le retail & la grande distribution.

Le croisement et l’analyse d’innombrables données, de type Big Data, a toujours été une problématique majeure dans la grande distribution. Depuis des années, les distributeurs collectent, enregistrent et analysent d’énormes quantités d’informations, depuis les sorties de caisses jusqu’aux stocks, en passant par les prix. De nos jours, la valorisation de ce type de données est […]

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deep learning mannequins virtuels catalogue e-commerce
12 octobre 2021

Le deep-learning s’invite dans les catalogues e-commerce

Les algorithmes de Deep Learning ne cessent d’ouvrir de nouveaux champs des possibles en termes d’applications ! Citons pour exemple le succès de sites comme « This Person Does Not Exist », « This Anime Does Not Exist », « This Automobile Does Not Exist ». Chez Smartpoint, nous avons réussi à générer – from scratch – des mannequins virtuels ultraréalistes en utilisant les réseaux antagonistes génératifs GANs, nous permettant ainsi de lancer bientôt notre « This Fashion Model Does Not Exist » 😉   Notre […]

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Les enjeux du traitement des données en temps réel

  • Amélioration de la prise de décision : Accès à des informations fraîches et précises pour des décisions rapides et pertinentes.
  • Détection d’anomalies et prévention des incidents : Identification en temps réel des problèmes potentiels et prise de mesures correctives immédiates.
  • Optimisation des processus et des opérations : Meilleure compréhension des performances et des contre-performances pour une optimisation continue.
  • Personnalisation de l’expérience client : Pour une expérience consommateur plus fluide et hypra ciblée en fonction des interactions en temps réel.
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