Esker : une thèse de recherche pour avancer dans l'IA

Esker : une thèse de recherche pour avancer dans l'IA©Boursier.com

Boursier.com, publié le lundi 19 novembre 2018 à 20h35

Esker accorde son soutien à une thèse CIFRE -Convention Industrielle de Formation par la Recherche- sur l'Intelligence Artificielle, un travail de recherche qui permettra au groupe d'aller plus loin dans le Deep Learning et le Machine Learning. L'enjeu est d'apporter les bénéfices de l'IA à la transformation digitale des services administratifs et financiers des entreprises.

Cette thèse de recherche intitulée "Extraction d'informations dans des documents numérisés, semi-structurés et multilingues" aura pour objectifs de :
- développer des algorithmes d'apprentissage automatique ou statistique, dits Machine Learning et apporter un éclairage à ce sujet,
- d'améliorer de manière significative les solutions de traitement automatique des documents.

"Grâce à cette thèse de recherche, nous allons pouvoir aller plus loin dans l'IA afin d'améliorer nos solutions et de développer de nouvelles fonctionnalités", indique Jean-Jacques Bérard, Vice-Président Recherche & Développement d'Esker.

D'une durée de 3 ans, ce travail de recherche sera réalisé par Clément Sage, ingénieur Machine Learning diplômé de l'Ecole Centrale de Lyon et encadré par Alexandre Aussem, Professeur des Universités au sein de l'Université de Lyon, co-animateur du groupe "Data Mining & Machine Learning" au sein du laboratoire LIRIS (LIRIS UMR 5205 CNRS) et responsable du Master Data Science de l'Université de Lyon 1.

Esker a développé, depuis plus de 10 ans, des algorithmes heuristiques permettant d'extraire les informations contenues dans les documents de gestion (adresses, montants, numéros de facture ou de commande...) afin d'en automatiser le traitement et de réduire les tâches manuelles associées.

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