INSI

034 72 896 32 – 032 96 640 09

contact@insi.mg

Lot VF 32 Ter Ankazotokana Ambanidia

Accueil

Université spécialisée
en Informatique

Institut National Supérieur d'Informatique est un établissement privée spécialisée en informatique et dans le domaine de l'IT à Madagascar .

INSI est un institut privé spécialisé  en informatique ,en intelligence artificielle , data science, cybersécurité  à Madagascar. C’est un institut supérieur en informatique de haut niveau qui vous propose des formations universitaires et professionnelles à Madagascar.

INSI UNIVERSITY, Offre de formations :

 INSI , propose de formation modulaire, professionnel    pour vous aidez à votre insertion professionnel dans le domaine du développement web, administration réseaux et systèmes, intelligence artificielle , data science, data analytics, data visualisation, data engineer, machine learning, deep learning, python et langage R .

Développement

Le développeur web s’occupe du développement informatique de sites, applications, plateformes web. Il développe de nouvelles fonctionnalités et/ou maintient les fonctionnalités existantes.

Maintenance de réseaux et systeme

L’Ingénieur en systèmes et réseaux est chargé d’assurer la maintenance du système informatique afin qu’il fonctionne correctement, ainsi que son amélioration. Sa fonction principale est de gérer les différents moyens informatiques, de veiller à surveiller les réseaux, ainsi que la sécurité des informations.

Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est entrée dans le courant dominant et a révolutionné notre façon de travailler. L’IA est de plus en plus adoptée pour automatiser de nombreux emplois avec une productivité beaucoup plus élevée, un coût plus faible et des solutions évolutives.

Machine Learning

Le métier de Machine Learning est centré sur la conception, le développement et le déploiement de systèmes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes. Il est notamment chargé du développement de modèles d’apprentissage automatique, de l’évaluation et de l’optimisation des modèles.

Data Science

Le data scientist occupe une place centrale au sein de l’entreprise dont il peut influer la politique grâce à ses analyses et recommandations. Selon le cas, il travaille sur la gestion des risques, la fidélisation des clients ou encore les campagnes marketing.

Data Analytics

A l’heure du big data et de l’augmentation croissante de données stratégiques à exploiter par les entreprises, les perspectives d’évolution du poste sont nombreuses, notamment dans les secteurs des services financiers, des nouvelles technologies, du conseil, de la santé ou de l’industrie.

Data visualization

Il s’agit d’un profil convoité par les entreprises spécialisées dans la data, les services publics, les marketers ou les entreprises de service numérique.  Le Data Visualist a pour rôle d’assurer la création de supports de communication qui représentent des informations, notamment sous forme de graphiques.

Data Engineer

Le/la data engineer est un développeur informatique qui a pour mission de mettre en place la collecte et la mise à disposition des données au sein de l’entreprise. Il/elle est également en charge d’industrialiser et mettre en production des traitements sur les données (par exemple : mise à disposition de tableaux de bord, intégration de modèles statistiques) en lien avec les équipes métiers et les équipes qui les analysent.

Deep Learning

Le rôle d’un ingénieur deep learning est d’être spécialiste en matière de développement et mise en place d’algorithmes d’apprentissage reposant sur les architectures de réseaux de neurones profonds et complexes. C’est une tâche plus technique que celle d’un ingénieur machine learning “classique”, car les outils utilisés sont plus poussés d’un point de vue théorique.

Python

Programmeur Python est amené à collaborer avec d’autres Développeurs spécialisés en Python, comme lui, ou bien sur d’autres langages. Au-delà, il collabore également avec de multiples professionnels : Scrum Master, CTO, Ingénieur DevOps, Architecte, etc.

Langage R

L’ingénieur en R est un expert en langage de programmation statistique R. Il sait programmer avec cet outil pour traiter des données et identifier les types d’objets de ce langage. Il utilise le langage de programmation R pour traiter de grandes quantités de données et les traduire en informations structurées.

Formation professionnelle

 INSI , propose de formation modulaire, professionnel    pour vous aidez à votre insertion professionnel dans le domaine du développement web, intelligence artificielle , data science, administration réseaux et systèmes, cybersécurité  .

Développement web
Savoir plus
Administrations réseaux et systèmes
Savoir plus
Diapositive précédente
Diapositive suivante

Développement web

Administrations réseaux et systèmes

Formation professionnelle

 INSI , propose de formation modulaire, professionnel    pour vous aidez à votre insertion professionnel dans le domaine du développement web, intelligence artificielle , data science, administration réseaux et systèmes, cybersécurité  .

Data science
DS
Savoir plus
Data Analytics
DA
Savoir plus
Data Engineer
DE
Savoir plus
Diapositive précédente
Diapositive suivante

Data Scientist Intensive

Cette formation vous ouvre les portes des métiers de l’intelligence artificielle et vous enseigne l’ensemble des techniques avancées de la data science et du traitement de big data.

 Entamez votre carrière d’expert des données en qualité de Data Scientist et/ou Data Analyst  (cours du jours).

Formation diplômante en vue d'obtention de DTS

L’université INSI est une école informatique basée à Madagascar qui vous propose de formation présentielle , formation de haut niveau, pratique . 

Intégration et Développement
IDEV
Savoir plus
Administrations réseaux et systèmes
ARS
Savoir plus
Diapositive précédente
Diapositive suivante

Formation diplômante en vue d'obtention de DTS

L’université INSI est une école informatique basée à Madagascar qui vous propose de formation présentielle , formation de haut niveau, pratique . 

Intégration et Développement

IDEV

Administration Réseaux et système

ARS
Génie logiciel
Savoir plus
Base de données et Réseaux systèmes
Savoir plus
Intéligence artificiel et data science
Cliquer ici
Diapositive précédente
Diapositive suivante

Licence

L’université INSI propose les formation suivant en vue d’obtention du diplôme licence 3 avec une qualification professionnelle et académique  délivré après trois années d’études de Licence .

Master

Une formation en vue de d’obtention de  diplôme de Master 2 avec une qualification professionnelle et académique  délivré après deux années d’études de Master . 

Management système d'information
MSI
Savoir plus
Ingénierie en intelligence artificielle
I2A
Savoir plus
Architecture et Cybersécurité Réseaux
ACR
Cliquer ici
Diapositive précédente
Diapositive suivante

Management système d'information

MSI

Ingénierie en intelligence artificielle

I2A

Architecture et Cybersécurité Réseaux

ACR

Master

Une formation en vue de d’obtention de  diplôme de Master 2 avec une qualification professionnelle et académique  délivré après deux années d’études de Master . 

Conditions d’admission

Le MASTER  est ouvert aux candidats titulaires d’un diplôme (Bac+4 ou plus) en Informatique ou équivalent. L’admission est prononcée à l’issue de l’examen du  dossier du candidat  par une commission mixte .

Contenu de la formation

Formation universitaire d’une année (incluant stage en entreprise) pour chaque niveau de Master.
Module « Intelligence artificielle et data science  » :
  • Mathématiques pour la data science
  • Statistiques pour la data science
  • Data Collection
  • Visualisation, Exploration, Analyse et traitement des données
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Engineering et Langage Scala
  • DevOps
  • Langage R
  • Langage Python
Module « Développement web et mobile   » :
  • Développement web front end : MERN, MEVN, MEAN
  • Développement web back end : symfony, laravel
  • Développement mobile ios et android : React Native, ionic, flutter, kootlin..
  • Développement et implémentation intelligence artificielle: Machine learning , Deep learning  , data science, Module « Infrastructures  et Bases de données avancées  » :
  • Les concepts de base et infrastructures en informatique d’entreprise
  • Bases de données avancées .
  • Administration avancée, optimisation (« tuning ») d’un serveur de données relationnelles/ objets »
  • Datawarehouse, Datamining et CRM »
  • Pentesting , Ethical Hacking
  • Sécurité réseaux , systèmes
Module « Serveurs d’applications et environnements de développement » :
  • Serveurs d’applications (y compris mobile) et environnement de développement J2EE »
  • Java avancé (EJB, JSP, J2EE, Java embarqué, java Multimedia,..), Apache jdevelopper, framework STRUTS, plateforme J2EE et serveur d’applications sans fils
  • Architecture N-tier et middleware objet : XML et services WEB (SOAP,UDDI ,WSDL)
  • Serveurs d’applications (y compris mobile) et environnement de développement .NET
Module «Systèmes d’Information »
  • Développement d’applications mobiles
  • Environnement de développement sur ANDROID
  • Environnement de développement sur IPhone/IOS
Module Conception avancée, gestion de projets et entreprenariat 
  • Conception avancée autour d’UML et Design pattern
  • Concepts progiciels et intégration d’applications : ERP et EAI
  • Gestion de projets et Conception AGILE

Enseignants

La formation est assurée par des enseignants de l’Université INSI. .

Nos actualités facebook

La  formation chez INSI . Il y a la Formation en présentielle et la formation à distance ou e-learning qui est composée de ces trois types de formation à savoir : La formation  professionnelle, formation universitaire pour l’obtention de diplôme   de technicien supérieur ( DTS) ou formation académique pour l’obtention de diplôme de Licence , Master .

Pour vous inscrire aux formation professionnel   , formation universitaire en vue de l’obtention de DTS ou Licence ou Master  envoyez-nous ici OU au contact@insi.mg OU à notre siège votre dossier de candidature comme dépôt de dossier .
🔸 4 photos récentes.
🔸 1 certificat de résidence de moins de 3 mois.
🔸 1 acte de naissance (pour les mineurs) OU photocopie CIN certifiée (pour les majeurs).
🔸 1 photocopie des bulletins de notes des trois trimestres de la Terminale si avant le BACC ou relevé de notes du BACC si après BACC .

Pour celui de la CFP

🔸 1 fiche de renseignement à télécharger sur https://bit.ly/3YrYZU7 ou à remplir au bureau.

Pour celui de la DTS

Par sélection de dossier

Les Listes des dossiers pour L1 :

Oe ! Oe ! La nouvelle vague pour la rentrée 2023-2024 sera prolongée jusqu’à 9 Décembe 2023 pour la rentrée 12 Décembre 2023
🗂️ Dépôt de dossier prolongé jusqu’au 09 Décembre 2023 !
Alors , n’attendez plus , c’est votre derniere chance , préparez votre dossier de candidature !
👩‍💻 Vous êtes prêts à faire de votre carrière une priorité et vous choisissez l’informatique ? Vous pouvez dès maintenant déposer votre dossier à l’INSI University . Que ce soit en parcours
🔵 Génie Logiciel
🟢 Administration réseaux systèmes et bases de données
🔵 intelligence artificielle et data.
Pour faciliter votre dossier de candidature, vous pouvez le déposer votre dossier.
Pour vous candidater , veuillez trouver ci-joint les dossiers à fournir
🔸 4 photos récentes
🔸 1 certificat de résidence de moins de 3 mois
🔸 1 acte de naissance (pour les mineurs) OU photocopie CIN certifiée (pour les majeurs)
🔸 1 relevé de notes du BACC ou attestation de réussite au baccalauréat
🔸 Droit de dépôt de dossier par Mvola ou orange money ou sur place dans notre siège : 30 000 MGA
🔸 1 fiche de renseignement à télécharger sur https://bit.ly/3BTVmvr ou à remplir au bureau.
🔸 1 CHEMISE CARTONEE VERT

Droit d’inscription 200 000 ar
Ecolage : 180 000 ar / mois
durée : 10 mois

Les Listes des dossiers pour L2:

🔸 4 photos d’identité récentes
🔸 1 photocopie de diplôme de baccalauréat
🔸 1 bulletin de naissance (pour les mineurs) ou photocopies
CIN certifiées (pour les majeurs)
🔸 1 Certificat de résidence (Moins de 3 Mois )
🔸 Frais de dossier : 30 000 ar
🔸 Photocopie attestation LICENCE L1 (DTS/WEB/RS)
et relevé de note L1
🔸 Chemise cartonnée rouge
🔸 1 fiche de renseignement à télécharger sur https://bit.ly/43YdujN ou à remplir au bureau.

Pour celui de la formation Académique Licence  

🔸 1 fiche de renseignement à télécharger sur https://bit.ly/3Qv1Xpa ou à remplir au bureau.
Pour celui de licence L1, il y  aura un test de niveau.

Pour celui de la formation Académique  Master 

🔸 1 fiche de renseignement à télécharger sur https://bit.ly/441FgvZ ou à remplir au bureau.
Pour celui de Master 1, il y  aura une sélection de Dossier et un  test de niveau en Mathématiques . 

Lire la vidéo

Pourquoi sommes-nous différents ?

Formations d’excellence

Equipe compétent

Expérimenté

Institut Numérique Supérieur d'Informatique est un établissement privée spécialisée en informatique ,intelligence artificielle, data science et dans le domaine de l'IT à Madagascar.

Que vous cherchiez une formation en continu, en alternance, que vous soyez étudiant ou en reconversion, nous avons la réponse pour vous !

À chacun son programme, à chacun son parcours

Que vous cherchiez une formation en continu, en alternance, que vous soyez étudiant ou en reconversion, nous avons la réponse pour vous !

Projet de fin de formation pour la formation professionnelle en CDA et CDS

Projet de fin de formation pour la formation professionnelle en CDA et CDS

Capstone – Campagne de marketing Segmentation de la clientèle

En utilisant des idées d’apprentissage non supervisé telles que la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, l’objectif est le suivant
d’obtenir les meilleurs segments de clientèle possibles à partir d’un ensemble de données client donné.
Outils et concepts : K-Means, DBSCAN, GMM, Clustering hiérarchique, K-Mediods, PCA, T-SNE

Capstone – Prévision des défauts de paiement

Construire un modèle de classification pour prédire les clients qui sont susceptibles de ne pas rembourser leur prêt et donner des recommandations à la banque sur les caractéristiques importantes à prendre en compte lors de l’approbation d’un prêt.

Recommandations à la banque sur les caractéristiques importantes à prendre en compte lors de l’approbation d’un prêt.

Outils et concepts : Régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, méthodes d’ensemble.

Capstone – Détection du paludisme

Construire un modèle de vision par ordinateur efficace pour détecter la malaria. Le modèle doit déterminer si l’image d’un
l’image d’un globule rouge est celle d’une personne infectée par le paludisme ou non, et la classer comme étant
parasité ou non infecté, respectivement.

Outils et concepts : Réseaux neuronaux artificiels, réseaux neuronaux à convolution, vision par ordinateur,
Apprentissage par transfert, Régularisation CNN

Capstone – Détection des émotions faciales – DL CNN

L’objectif de ce projet est d’utiliser des techniques d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle pour créer un modèle de vision par ordinateur capable de détecter avec précision les émotions faciales.
modèle de vision artificielle capable de détecter avec précision les émotions faciales. Le modèle devrait être capable de
d’effectuer une classification multi-classes sur des images d’expressions faciales, afin de classer les expressions selon l’émotion associée.
Selon l’émotion associée.

Outils et concepts : Réseaux neuronaux artificiels, réseaux neuronaux à convolution, vision par ordinateur,
Apprentissage par transfert, Régularisation CNN.

Capstone – Systèmes de recommandation musicale

Recommander 10 chansons à un utilisateur en fonction de sa probabilité d’aimer ces chansons.

Outils et concepts : Basé sur le rang, basé sur la similarité, filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu, modèles basés sur le SVD et système de recommandation basé sur la factorisation matricielle et système de recommandation basé sur la factorisation matricielle.

Explorer et visualiser l’ensemble des données. Construire un modèle pour prédire les prix des voitures d’occasion. Générer un ensemble de
d’informations et de recommandations qui aideront l’entreprise.

Outils et concepts : Régression linéaire, Lasso, et régression Ridge, MCO, Méthodes d’ensemble.

Système de recommandation de produits Amazon AI

Capstone – Prédiction du prix des cartes d’occasion

Ce projet consiste à recommander aux utilisateurs les meilleurs produits Amazon disponibles sur la base des données d’évaluation antérieures en utilisant des techniques de systèmes de recommandation pilotés par l’IA.

Outils et concepts : Basé sur le classement, basé sur la similarité, basé sur la factorisation de la matrice, basé sur le contenu
Systèmes de recommandation

Analyse du diabète

Ce projet consiste à analyser les différents aspects du diabète dans la tribu des Indiens Pima.

Outils et concepts : Analyse exploratoire des données, visualisation des données et statistiques

Ce projet consiste à prédire les prix de l’immobilier dans la région métropolitaine de Boston en se basant sur les caractéristiques de la propriété et de la localité à l’aide de techniques de régression de la propriété et de sa localité à l’aide de techniques de régression.

Outils et concepts : Régression linéaire, régression logistique et K-voisins les plus proches.

Prédiction du prix des maisons à Boston à l’aide de l’IA.

 

Prédire les clients potentiels

Ce projet consiste à identifier les prospects les plus susceptibles de se convertir en clients payants sur la base des
les attributs des prospects et les détails de leur interaction.

Outils et concepts : Arbres de décision et forêts aléatoires.

Génie Logiciel

Concevoir des logiciels, souvent à la demande d'un client.

Intégration web et développement

Maîtrise des nouvelles techniques du Web 2.0 à web3.0 et du développement Front-end, Back-end, tous les API.

webmarketing et Communication digitale

Communication et web marketing digitale à la pointe du métier du web.

Administration Réseaux Systèmes et base de données

Aélabore, optimise et supervise une ou plusieurs bases d'information internes à une entreprise.

Sécurité Réseaux et Hacking

La sécurité du réseau protège ces systèmes contre les logiciels malveillants/rançongiciels, les attaques par déni de service distribué (DDoS), les intrusions dans le réseau, etc.,

Intelligence artificielle et Data science

L'axe Science des données et intelligence artificielle s'intéresse aux fondations du management et de l'analyse des données sous toutes leurs formes (massives, complexes, hétérogènes, incertaines, etc.)

Data Analytics

L’analyse des données est une compétence suprême pour les grandes entreprises

Data Vizualisation

Savoir mettre en œuvre différentes techniques de visualisation graphique et de mise en récit pour valoriser les données

Deep learning

L’apprentissage profond est l’une des compétences les plus convoitées dans l’industrie technologique. Ce cours couvre les algorithmes populaires de Deep Learning : Réseaux convolutifs, BatchNorm, RNNs, etc.,

Machine Learning

Le programme Data science avec R couvre toutes les techniques d’analyse de données en utilisant les derniers outils comme R, Python, Tableau, Machine Learning et MiniTab.

Data Engineer

L’ingénierie des données est le processus de développement et de construction de systèmes de collecte, de stockage et d’analyse de données à grande échelle.

Python

En tant que langage polyvalent, Python est utilisé pour développer un large éventail d’applications et n’est pas adapté à un problème spécifique.

Langage R

Le langage Rest un ensemble parfait qui vous permet d’apprendre l’ensemble du cycle de vie des données et toutes les méthodes pour y parvenir.

Mlops

MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace.

file_type_docker

Docker

Les développeurs sont guidés par des recommandations contextuelles là où ils travaillent, exploitant les données collectées à partir d'un large éventail d'intégrations.

Nos partenaires

Marketing

Campagne de marketing Segmentation de la clientèle

En utilisant des idées d’apprentissage non supervisé telles que la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, l’objectif est d’obtenir les meilleurs segments de clientèle possibles en utilisant les données de la clientèle. l’objectif est d’obtenir les meilleurs segments de clientèle possibles à partir de l’ensemble de données données clients.

Outils et concepts : K-Means, DBSCAN, GMM, Clustering hiérarchique, K-Mediods, PCA, T- SNE

BFSI

Prévision des défauts de paiement

Construire un modèle de classification pour prédire les clients susceptibles de ne pas rembourser leur prêt et donner des recommandations à la banque sur les caractéristiques importantes à prendre en compte lors de l’approbation d’un prêt. recommandations à la banque sur les caractéristiques importantes à prendre en compte lors de l’approbation d’un prêt.

Outils et concepts : Régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, méthodes d’ensemble

SANTÉ

Détection du paludisme

Construire un modèle de vision par ordinateur efficace pour détecter la malaria. Le modèle doit permettre d’identifier si l’image d’un globule rouge est celle d’une personne infectée par le paludisme ou non, et la classer respectivement comme parasitée ou non infectée. comme étant parasité ou non infecté, respectivement.

Outils et concepts : Réseaux neuronaux artificiels, réseaux neuronaux à convolution, vision par ordinateur, apprentissage par transfert, régularisation CNN, etc. vision par ordinateur, apprentissage par transfert, régularisation CNN

https://hamoyehq.medium.com/hdsc-winter-22-capstone-project-presentation-malaria-detection-via-blood-sample-images-using-cnns-6f852b310b74

RECHERCHE

Détection des émotions faciales - DL CNN

L’objectif de ce projet est d’utiliser des techniques d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle pour créer un modèle de vision par ordinateur capable de détecter avec précision les émotions faciales. Le modèle devrait être capable d’effectuer une classification multi-classes sur des images d’expressions faciales, afin de classer les expressions selon l’émotion associée. expressions en fonction de l’émotion associée.

Outils et concepts : Réseaux neuronaux artificiels, réseaux neuronaux à convolution, vision par ordinateur, apprentissage par transfert, régularisation des réseaux neuronaux artificiels. Vision par ordinateur, apprentissage par transfert, régularisation CNN.

Divertissement

Systèmes de recommandation musicale

Recommander 10 chansons à un utilisateur en fonction de la probabilité qu’il aime ces chansons.

Tools & Concepts: Rank-based, Similarity-based, collaborative filtering, content-based filtering, SVD-based models, and Matrix Factorization based Recommendation System.

TRANSPORT

Explorer et visualiser l'ensemble des données

Construire un modèle pour prédire les prix des voitures d’occasion. Générer un ensemble ensemble d’informations et de recommandations qui aideront l’entreprise.

Outils et concepts : Régression linéaire, Lasso, et régression Ridge, MCO, Méthodes d’ensemble

Commerce de détail

Prévision du prix des cartes d'occasion

Système de recommandation de produits Amazon AI

Ce projet consiste à recommander aux utilisateurs les meilleurs produits Amazon disponibles sur la base des données d’évaluation antérieures à l’aide de techniques de systèmes de recommandation pilotés par l’IA. les données d’évaluation antérieures en utilisant des techniques de systèmes de recommandation pilotés par l’IA.

Outils et concepts : Systèmes de recommandation basés sur le rang, basés sur la similarité, basés sur la factorisation matricielle, basés sur le contenu

Santé

Analyse du diabète

Ce projet consiste à analyser les différents aspects du diabète dans la tribu des Indiens Pima.

Outils et concepts : Analyse exploratoire des données, visualisation des données et statistiques

Immobilier

Prédiction du prix des maisons à Boston grâce à l'IA.

Ce projet consiste à prédire les prix de l’immobilier dans la région métropolitaine de Boston en se basant sur les caractéristiques de la propriété et de la localité à l’aide de techniques de régression. caractéristiques du bien et de sa localité en utilisant des techniques de régression.

Tools & Concepts: Linear Regression, Logistic Regression, and K-Nearest Neighbors

éducation

Prévoir les clients potentiels

Ce projet consiste à identifier les prospects qui ont le plus de chances de se transformer en clients payants sur la base des attributs des prospects et des détails de leur interaction.

Outils et concepts : Arbres de décision et forêts aléatoires.

Agriculture

IA Coton : Détection Optimale

Création et la mise en place d’une plateforme basée sur l’intelligence artificielle et machine learning pour la détection des maladies du coton.

Cette plateforme utilisera des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des images de plantes de coton et identifier les signes de maladies, permettant ainsi une détectionprécoce et précise.

Elle offrira aux agriculteurs un outil de surveillance en temps réel, contribuant ainsi à une meilleure gestion des cultures, à la réduction des pertes de récolte et à l’amélioration de la durabilité de l’industrie cotonnière.

Santé

Détection Tuberculose Innovante

“Détection automatisée de la Tuberculose par Computer Vision”

Ce projet combine la puissance de la Computer Vision et du Deep Learning pour détecter précocement la tuberculose, un problème majeur de santé publique

Personnalisation

Recommandation Client Avancée

Application à l’approche des méthodes de filtrage collaboratif et de l’algorithme non supervisé Clustering dans l’étude de cas de mise en place d’un système de recommandation client”.

Plus spécifiquement, il s’agira d’explorer les profils de clients, la relation entre les types de produits PPN et les profils des clients afin d’établir des groupes homogènes de clients en vue de personnaliser et proposer des produits de l’entreprise.

#IA #InteligenciaArtificial

Santé

Détection Somnolence

“L’intelligence artificielle propose une approche plus objective et automatisée dans la détection de la somnolence, en utilisant une diversité de données, notamment des signaux biométriques, des informations issues de capteurs, ainsi que des données comportementales.”

Alimentation

IA Prix Alimentaires

Suivi des prix des marchés dans le cadre de la sécurité alimentaire à Madagascar ” qui consiste à cartographier les marchés avec le niveau courant des produits de base (principal produit du marché) grâce aux outils de l’IA.

Ce projet permettra d’analyser les tendances et les saisonnalités des prix afin de pouvoir créer un modèle de prévision des prix des denrées alimentaires.

Énergétique

Prévision Énergétique Avancée

Mise en place d’un modèle Deep-Learning pour la prédiction des demandes électriques à Madagascar

Il s’agit d’un modèle de l’algorithme automatique, Deep Learning avancé qui est capable d’apprendre et de traiter des données temporelles afin de prédire avec précision les demandes électriques futures dans les villages en villes ou lointaines à Madagascar . En utilisant des techniques de forcasting, le modèle est en mesure d’analyser les tendances passées et les schémas temporels pour estimer de manière fiable la demande énergétique future.

Cette prédiction précise des demandes électriques qui permettra aux entreprises et aux fournisseurs d’énergie de mieux planifier, d’optimiser leur production et leur distribution d’électricité, tout en garantissant une meilleure gestion des ressources et une satisfaction accrue des besoins énergétiques des utilisateurs.

Le modèle utilise des techniques telles que LSTM, Random Forest et la Régression Linéaire pour analyser et apprendre à partir des données historiques. L’objectif principal est de permettre à Madagascar de prévoir avec précision les demandes électriques pour les 6 , 12, 18 jusqu’à 36 mois prochains comme idée.

En anticipant les besoins en électricité, les autorités et entreprises responsables pourrons mieux planifier la production et la distribution d’électricité, réduisant ainsi les risques de pénurie et améliorant la satisfaction des clients.

Data Day

INSI vous présente Data Day En tant qu’entreprise ou organisation visionnaire, votre expertise et votre engagement sont essentiels pour façonner le paysage de l’IA dans notre pays.
Rejoignez-nous pour une journée immersive de partage de connaissances, de collaboration et d’exploration des dernières avancées dans le domaine de l’IA et de l’analyse de données