Treensight

L’analyse de la données pour ceux qui ne sont spécialistes en machine learning et statistiques

Réf S163

Avantages concurentiels

  • Exploration autonome des données
  • Gestion intelligente et unifiée de données hétérogènes
  • Outil de présentation et de communication des résultats
  • Support à la rédaction d’articles, rapports, audits…

Opportunités de marché

Analyses de la donnée / Data sciences

Stade de développement

En phase de maturation technologique

TRL5

Partenariat recherché

  • Cas d’usage
  • Utilisateur potentiel

Propriété intellectuelle

Logiciels déposés à l’APP, Savoir-faire déposé sous enveloppe Soleau

Chercheur / Laboratoire

Gilles BISSON, Laboratoire d'Informatique de Grenoble

Présentation

Treensight est une interface utilisateur graphique générique et extensible qui permet de visualiser et de manipuler des arbres de regroupement tout en gardant un lien étroit avec les données. Treensight assure une collaboration utilisateur/machine efficace en offrant un meilleur contrôle sur les données analysées et un aperçu détaillé de chaque groupe.

Contrairement aux algorithmes des "boîtes noires" de Deep Learning, Treensight est un outil transparent qui permet d'obtenir un aperçu approfondi des données sans nécessité d’être un spécialiste de la donnée (data scientist).

La présentation du logiciel dans une fenêtre unique permet aux utilisateurs de gagner du temps en ayant : la visualisation de l'arbre, les différentes informations sur les clusters et la sélection des paramètres, le tout en un seul endroit et sans avoir besoin de passer d'un onglet à l'autre.

Treensight a quatre caractéristiques principales :

  • Contenu dynamique, affichage des informations
  • Répartition des instances, création de vue personnalisée
  • Comparaison de variables
  • Comparaison de clusters

Applications

Treensight est un logiciel de Data Science dont les objectifs, qu’il partage avec les autres représentants de cette famille, sont de permettre d’analyser les données à des fins exploratoires (constitution d’une base d’apprentissage, recherche d’individus ou de groupements remarquables …), décisionnelles (prédiction de valeur de variables, classification…) et informationnelles (visualisation, création d’éléments graphiques pour des rapports…). La généricité de l’approche mise en oeuvre dans le système et les possibilités d’extensibilité du produit permettent d’envisager un très vaste panel de domaines d’applications. Sur la base des expériences passées et actuelles ont peu citer :

  • Science et technique : identification de catégories, recherche d’indicateurs, prédictions de défauts, maintenance …
  • Domaine médical et santé : analyse de cohortes, comparaison de l’efficacité de traitements …
  • Marketing et économie : étude de l’impact d’une campagne, profilage d’utilisateurs …
  • Sociologie : étude de populations et de leur évolution, analyse de sondages …

Contacts

Philippe BELIARD

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