Notre Avance Technologique
Chez HasseTech, nous repoussons les frontières de l'intelligence artificielle en explorant et en implémentant des paradigmes et des infrastructures de pointe, garantissant une innovation disruptive et une performance inégalée.
Apprentissage Fédéré
Développement de modèles d'IA distribués qui s'entraînent sur des ensembles de données décentralisés sans jamais exposer les données brutes, garantissant une confidentialité maximale et une scalabilité accrue.
IA Explicable
Conception de systèmes d'IA où les décisions et prédictions sont compréhensibles par l'humain, en utilisant des techniques comme LIME, SHAP, ou des architectures intrinsèquement interprétables, crucial pour la confiance et la conformité.
Apprentissage Quantique
Exploration et implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique exécutés sur des ordinateurs quantiques, ouvrant des voies pour des optimisations et des résolutions de problèmes inaccessibles aux systèmes classiques.
Edge AI / TinyML
Déploiement de modèles d'IA optimisés et ultralégers directement sur des appareils périphériques (IoT, capteurs) pour un traitement en temps réel, une latence minimale et une réduction de la consommation énergétique.
Topologie Algébrique en IA
Application des concepts de topologie algébrique et d'analyse topologique des données (TDA) pour l'analyse de structures complexes et la réduction de dimensionnalité, permettant une compréhension profonde des espaces de données.
Optimisation Stochastique Avancée
Implémentation d'algorithmes d'optimisation stochastique de pointe, combinant théorie des probabilités avancée et méthodes de Monte Carlo pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes en grande dimension.
Réseaux de Neurones Différentiels
Architecture de réseaux de neurones basée sur les équations différentielles, permettant une modélisation continue du temps et une meilleure compréhension des dynamiques temporelles dans les données séquentielles.
Apprentissage par Renforcement Quantique
Fusion des principes de l'apprentissage par renforcement avec les capacités de calcul quantique, permettant la résolution de problèmes de décision complexes dans des espaces d'états exponentiellement grands.
Architecture Neuromorphique
Conception de systèmes informatiques inspirés du cerveau humain, utilisant des circuits analogiques et des architectures parallèles massives pour une efficacité énergétique et une vitesse de traitement inégalées.