Accompagnement en intelligence artificielle

À la base de votre succès.
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Nos services

Nous offrons une variété de services pour accompagner les entreprises qui désirent développer des solutions à base d'IA. Que votre projet soit embryonnaire ou bien entamé, nos services répondront à vos besoins.

Évaluation exploratoire

Prenez rapidement connaissance des applications potentielles de l'IA dans votre entreprise.

Accompagnement personnalisé

Profitez périodiquement de conseils d’experts pour aiguiller votre projet IA dans la bonne direction.

Développement de solutions

Prise en charge ou accompagnement flexible de votre projet IA pour le mener à bien, de la preuve de concept à la mise en production.

Formation sur mesure

Session en compagnie de nos experts IA, adaptée à votre domaine d'affaires et au niveau de connaissances de votre personnel.

Nos spécialisations

Nos spécialisations diversifiées et complémentaires nous permettent d'avoir une approche multidisciplinaire pour résoudre les problèmes avec ingéniosité. Nos principaux champs d'expertise comprennent entre autres :

L'intelligence artificielle, abrégée IA, est un vaste domaine qui se consacre à l'étude et à l'application des systèmes démontrant des capacités typiquement associées à l'intelligence humaine. Cette définition englobe une panoplie de sous-domaines qui visent en général à automatiser une tâche. Ainsi, une définition plus pragmatique de l'IA est qu'elle s'attaque aux problèmes de prédictions et de prises de décisions automatiques.

L'engouement récent du public vis-à-vis de l'IA provient de l'une de ses sous-branches: l'apprentissage automatique (qui inclut l'apprentissage profond). Les récentes avancées de ce domaine ont permis de résoudre des tâches beaucoup plus complexes, longtemps considérées réalisables seulement par un humain, comme la conduite automobile, le jeu d'échec, les diagnostics de radiographie, etc.

Le traitement automatique de la langue naturelle (TALN) s'intéresse à tout problème qui comporte un aspect linguistique. Le TALN vise principalement à produire un modèle de langue, c'est-à-dire un modèle numérique capable de saisir les éléments sémantiques et grammaticaux d'une langue, qui permet par la suite d'atteindre un but connexe. On peut penser par exemple à l'identification du sujet ou des thèmes d'un document, à l'extraction d'informations précises, à résumer un texte, à répondre à des questions et même à entretenir une conversation. En particulier, l'apprentissage profond a récemment permis une amélioration considérable des modèles de traduction automatique ainsi que des générateurs automatiques de textes, ce qui a favorisé un engouement important en industrie à l'égard du TALN.

La vision numérique est le domaine de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à l'analyse et au traitement d'images. Elle permet donc à l'ordinateur de reconnaître ce que contient une image. Dans les dernières années, la vision numérique a connu un essor considérable avec l'émergence de l'apprentissage profond.

La vision numérique possède de nombreux champs d'applications. Le cas typique est la détection d'objets comme la détection de piétons, nécessaire dans la conduite autonome. Un autre cas est la segmentation d'images, dans lequel on cherche à annoter les différentes parties d'une image. Par exemple, on peut vouloir annoter les parties d'une image référant à des animaux sur des photos prises par une caméra en forêt.

L'apprentissage automatique repose sur des bases théoriques solides, impliquant des notions avancées de mathématiques, de statistiques et d'algorithmiques. La théorie permet non seulement d'expliquer pourquoi un algorithme d'apprentissage fonctionne, mais aussi de donner des garanties de performances, d'efficacité, d'anonymat et d'équité. En d'autres mots, elle permet de borner le nombre d'erreurs qu'un modèle fera, de comparer la vitesse d'exécution de différents algorithmes, de s'assurer que les données confidentielles le restent et que les groupes minoritaires ne sont pas désavantagés. Être capable de modéliser théoriquement un besoin peut donc s'avérer essentiel dans certains domaines critiques ou régulés comme la santé et les assurances, une expertise que nous maîtrisons.

L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage qui vise à résoudre les problèmes de décisions séquentielles par l'intermédiaire d'une approche de maximisation des récompenses et minimisation des pénalités. Cette formulation, directement inspirée de la théorie de l'apprentissage animal, se révèle à la fois puissante et polyvalente, avec des applications en conduite autonome, en ciblage de publicité, en robotique et en jeu. C'est d'ailleurs l'apprentissage par renforcement qui se cache derrière le succès retentissant du programme AlphaZero, champion du monde au jeu d'échecs, de Go et de shogi.

La bioinformatique est un domaine large qui concerne l'utilisation d'outils informatiques en relation avec des données biologiques. Notamment, l'intelligence artificielle offre une capacité d'analyse et de traitement permettant de révolutionner certaines tâches en biologie. Des exemples d'applications sont la prédiction de l'interaction entre molécules, l'étude des mutations virales, la classification de phénotypes basée sur un séquençage d'ADN, ou encore l'extraction de connaissances à partir de publications scientifiques.

L'intelligence artificielle, abrégée IA, est un vaste domaine qui se consacre à l'étude et à l'application des systèmes démontrant des capacités typiquement associées à l'intelligence humaine. Cette définition englobe une panoplie de sous-domaines qui visent en général à automatiser une tâche. Ainsi, une définition plus pragmatique de l'IA est qu'elle s'attaque aux problèmes de prédictions et de prises de décisions automatiques.

L'engouement récent du public vis-à-vis de l'IA provient de l'une de ses sous-branches: l'apprentissage automatique (qui inclut l'apprentissage profond). Les récentes avancées de ce domaine ont permis de résoudre des tâches beaucoup plus complexes, longtemps considérées réalisables seulement par un humain, comme la conduite automobile, le jeu d'échec, les diagnostics de radiographie, etc.

Le traitement automatique de la langue naturelle (TALN) s'intéresse à tout problème qui comporte un aspect linguistique. Le TALN vise principalement à produire un modèle de langue, c'est-à-dire un modèle numérique capable de saisir les éléments sémantiques et grammaticaux d'une langue, qui permet par la suite d'atteindre un but connexe. On peut penser par exemple à l'identification du sujet ou des thèmes d'un document, à l'extraction d'informations précises, à résumer un texte, à répondre à des questions et même à entretenir une conversation. En particulier, l'apprentissage profond a récemment permis une amélioration considérable des modèles de traduction automatique ainsi que des générateurs automatiques de textes, ce qui a favorisé un engouement important en industrie à l'égard du TALN.

La vision numérique est le domaine de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à l'analyse et au traitement d'images. Elle permet donc à l'ordinateur de reconnaître ce que contient une image. Dans les dernières années, la vision numérique a connu un essor considérable avec l'émergence de l'apprentissage profond.

La vision numérique possède de nombreux champs d'applications. Le cas typique est la détection d'objets comme la détection de piétons, nécessaire dans la conduite autonome. Un autre cas est la segmentation d'images, dans lequel on cherche à annoter les différentes parties d'une image. Par exemple, on peut vouloir annoter les parties d'une image référant à des animaux sur des photos prises par une caméra en forêt.

L'apprentissage automatique repose sur des bases théoriques solides, impliquant des notions avancées de mathématiques, de statistiques et d'algorithmiques. La théorie permet non seulement d'expliquer pourquoi un algorithme d'apprentissage fonctionne, mais aussi de donner des garanties de performances, d'efficacité, d'anonymat et d'équité. En d'autres mots, elle permet de borner le nombre d'erreurs qu'un modèle fera, de comparer la vitesse d'exécution de différents algorithmes, de s'assurer que les données confidentielles le restent et que les groupes minoritaires ne sont pas désavantagés. Être capable de modéliser théoriquement un besoin peut donc s'avérer essentiel dans certains domaines critiques ou régulés comme la santé et les assurances, une expertise que nous maîtrisons.

L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage qui vise à résoudre les problèmes de décisions séquentielles par l'intermédiaire d'une approche de maximisation des récompenses et minimisation des pénalités. Cette formulation, directement inspirée de la théorie de l'apprentissage animal, se révèle à la fois puissante et polyvalente, avec des applications en conduite autonome, en ciblage de publicité, en robotique et en jeu. C'est d'ailleurs l'apprentissage par renforcement qui se cache derrière le succès retentissant du programme AlphaZero, champion du monde au jeu d'échecs, de Go et de shogi.

La bioinformatique est un domaine large qui concerne l'utilisation d'outils informatiques en relation avec des données biologiques. Notamment, l'intelligence artificielle offre une capacité d'analyse et de traitement permettant de révolutionner certaines tâches en biologie. Des exemples d'applications sont la prédiction de l'interaction entre molécules, l'étude des mutations virales, la classification de phénotypes basée sur un séquençage d'ADN, ou encore l'extraction de connaissances à partir de publications scientifiques.

Nos valeurs

Baseline aspire à démocratiser la science des données et l'intelligence artificielle afin d'en faire bénéficier au plus grand nombre. Ainsi, nos actions s'appuient sur trois valeurs principales.

Accessibilité

Nous voulons que les entreprises de toutes tailles puissent bénéficier des avancées en intelligence artificielle. C’est pourquoi notre accompagnement est adapté à la situation de chaque client et vise à les maintenir en contrôle de leurs projets.

Équité

Un projet réussi traite équitablement toutes les personnes concernées. L'importance que nous accordons à l'équité se réflète dans notre gestion interne, mais aussi dans notre sensibilité aux enjeux humains qui entourent nos projets.

Innovation

L'innovation est essentielle à la réussite des entreprises au 21e siècle. Nos services les aident à réaliser des stratégies originales et adaptées aux défis auxquels elles font face en mettant en valeur leurs données.

À propos de nous

Logo de Baseline

Baseline est une initiative résultant de notre désir de faire profiter les entreprises du savoir-faire que nous avons acquis lors de nos études graduées. Elle est l'aboutissement d'un désir collectif de partager des ressources, de se donner un pouvoir de visibilité plus grand et de mutualiser les dépenses et les risques communs, tout en respectant nos besoins individuels. Elle s'aligne ainsi avec le dicton « l'union fait la force. »

C'est dans ce contexte que nous avons choisi de faire de Baseline une coopérative de travailleurs. Ce modèle d'affaire met sur un pied d'égalité ses membres travailleurs, où tous peuvent participer activement à la gestion et au développement de l'organisation. Le modèle coopératif permet de mettre de l'avant nos valeurs de démocratie, d'équité et d'engagement, et favorise les discussions et la collaboration entre ses membres.

Logo de Baseline

Nos membres

Nous sommes des étudiants gradués unis par notre passion de la science des données. Notre équipe est formée de membres provenant de sphères variées du milieu académique telles que l’informatique, les mathématiques, la physique, l’actuariat et la finance.
David Beauchemin

David Beauchemin

Nicolas Garneau

Nicolas Garneau

Mathieu Godbout

Mathieu Godbout

Jean-Samuel Leboeuf

Jean-Samuel Leboeuf

Gaël Letarte

Gaël Letarte

Frédérik Paradis

Frédérik Paradis

Dominique Pothier

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Simon Provencher

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