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Machine Learning : top des meilleures startups européennes

Le Machine Learning est une technologie nouvelle en plein essor dans le monde entier, y compris en Europe. Découvrez le top des startups d’apprentissage automatique européennes les plus intéressantes.

Grâce aux données, les algorithmes d’intelligence artificielle sont en mesure de s’améliorer et d’apprendre sans intervention humaine. C’est le Machine Learning.

Cette technologie révolutionnaire a le pouvoir de bouleverser tous les secteurs et toutes les industries, et de nombreuses startups dédiées ont déjà été fondées. Sans plus attendre, découvrez le top des startups Machine Learning européennes les plus innovantes et intéressantes.

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Aiden.ai : l’intelligence artificielle analyste marketing

Fondée en 2016, Aiden.ai est une intelligence artificielle capable de remplir le rôle d’analyste marketing. Elle permet aux marketers d’applications mobiles de se focaliser sur leurs priorités. Grâce au Machine Learning, cette IA est capable d’analyser les données de campagnes marketing et offrir une optimisation en un clic pour effectuer des changements de façon proactive. Ainsi, il est possible d’augmenter les retours sur investissement et de simplifier le reporting.

Depuis sa fondation, la startup a levé un total de 2,4 millions de dollars en deux tours. Sa levée de fonds la plus récente date de novembre 2018, et a été menée par Partech aux côtés de Sophia Bendz ou encore Nicolas Pinto. Aiden.ai a été fondée par Marie Outtier qui a travaillé 8 ans dans le domaine de l’ad tech, et PJ Camillieri qui a travaillé 10 ans chez Apple.

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Auquan, une plateforme de crowdsourcing de stratégies de trading

La plateforme Auquan permet le crowdsourcing de stratégies de trading data-driven à partir d’une communauté de Data Scientists, de développeurs, et d’ingénieurs Machine Learning. Elle propose de restructurer le trading sous la forme de données et de problème mathématique.

Ainsi, tout un chacun est en mesure de découvrir des patterns et de créer des modèles en utilisant des données historiques sans avoir besoin d’expérience dans la finance. Cette startup a été fondée par un ancien trader Optiver du nom de Chandini Jain et son Shub, ingénieur logiciel qui a travaillé auparavant pour Gusto et Microsoft.

Causalens, le Machine Learning au service de l’analyse prédictive

La startup de Machine Learning Causalens propose à ses clients d’effectuer des prédictions à partir de données time-series. Les utilisateurs sont en mesure de créer des modèles prédictifs dynamiques à l’échelle pour des systèmes complexes et dynamiques qui changent de manière continue. Basée à Londres, Causalens fut fondée en 2016 par Darko Matovski et Max Sipos.

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CBAS, une startup d’ingénierie neuronale

Basée à Cambridge, CBAS est une startup dédiée à l’ingénierie neuronale. Elle a crée une interface logicielle et matérielle open standard entre le système nerveux humain et les appareils de santé du futur. Son premier produit est le  » Prosthetic Interface Device  » (PID) qui fait office de  » connecteur USB pour le corps « . Il se connecte aux membres du corps via une implantation directe dans les os et une connexion électronique avec les nerfs.

CBAS affirme avoir collecté le plus grand ensemble de données neuronales du monde, à partir de ses essais cliniques. Ces données lui permettent de mener la recherche en Machine Learning. Basée à Cambridge, la startup a été fondée en 2015 par Emil Hewage (CEO) et Oliver Armitage (CSO).

Dogtooth, le Machine Learning pour la récolte de fruits

Fondée en 2015 à Cambridge, la startup Dogtooth met le Machine Learning et la robotique au service de la récolte de fruits et de baies. Grâce à la vision par ordinateur, cette startup permet aux robots de cueillir des fruits avec ne précision, une agilité et une vitesse comparable à celle d’un travailleur humain. A l’avenir, la firme prévoit d’adapter sa technologie à une multitude de cas d’usage différents.

Grakn permet l’analyse de données à partir de sources dispersées

Grakn développe une plateforme permettant aux entreprises d’obtenir des informations à partir de sources de données dispersées, mais interconnectées. En utilisant la  » knowledge base », les utilisateurs peuvent facilement effectuer des requêtes et des analyses de données.

Les données sont stockées dans une base de données hyper-relationnelles à haute performance sur laquelle un moteur de raisonnement est exécuté pour permettre de vérifier les relations entre les données. Basée à Londres et fondée en 2015 par Haikal Pribadi, cette startup a levé 4,7 milions de dollars en 2017 et reçu la récompense de Produit de l’Année par le Computer Lab de l’Université de Cambridge.

GTN, le Machine Learning pour la découverte de médicaments

Fondée en 2017, GTN est une startup dédiée à la découverte de médicaments. Grâce à sa technologie brevetée Generative Tensorial Networks, elle est en mesure de chercher parmi les innombrables molécules existantes afin de créer des médicaments plus rapidement et de façon moins coûteuse. En mai 2018, cette startup européenne a levé 2,1 miliards de livres.

Hazy, le Machine Learning pour l’analyse de données  » RGPD ready « 

Hazy est une startup qui aide les entreprises à identifier et à anonymiser les données personnelles au sein de larges ensembles de données tout en conservant leur utilité. L’objectif ? Permettre aux clients de se conformer au RGPD tout en profitant des avantages offerts par les données personnelles.

Grâce au Machine Learning, Hazy détecte des tendances, des patterns et des corrélations au sein d’un modèle de données unique et compressé. Ce modèle est utilisé pour générer des données synthétiques conservant les statistiques et les valeurs réelles des données sous une forme totalement confidentielle.

Kheiron Medical, le Machine Learning contre le cancer du sein

Fondée en 2016 par Peter Kecskemethy et Tobias Rijken, Kheiron Medical cherche à lutter contre le cancer du sein grâce au Machine Learning. Plus précisément, le logiciel de la startup vient en aide aux radiologues en leur permettant de détecter plus efficacement les cancers malins sur les radios.

Latent Logic rend les robots plus humains grâce au Machine Learning

La startup Latent Logic, fondée en 2017 à Oxford, a développé des techniques de Machine Learning permettant aux robots d’effectuer des tâches complexes habituellement réservées aux humains en apprenant à partir d’une démonstration.

Sa technologie se destine dans un premier temps aux véhicules autonomes. Dans ce domaine, la startup permet d’accélérer le développement de systèmes de contrôle autonome ou de tester les performances et la sécurité par le biais de simulations avec des comportements humains réalistes.

Mapillary crée des  » street views  » à partir de photos crowdsourcées

A l’aide d’un simple smartphone ou d’une caméra GoPro, n’importe qui peut désormais prendre des photos des rues qu’il visite. La startup suédoise Mapillary, fondée en 2013, propose une plateforme de vision par ordinateur permettant de combiner ces photos automatiquement pour créer des  » street views «  à l’instar de celles que propose Google.

Par souci de confidentialité, les visages et les plaques d’immatriculation sur les photos sont automatiquement floutés. Depuis sa fondation, Mapillary a levé 24,5 millions de dollars auprès d’investisseurs comme Sequoia, Atomico et BMW i Ventures.

nPlan résout le problème des retards de chantier grâce au Machine Learning

La startup nPlan, fondée en 2017, utilise le Deep Learning pour résoudre les problèmes provoquant le retard des grands projets de construction. Ses algorithmes de Machine Learning comprennent les performances d’un projet en fonction du contexte, et apprennent à partir des résultats des précédents projets.

Ceci leur permet de déterminer les risques qu’un projet prenne du retard, et recommander des améliorations. Son niveau de précision dépasse toutes les solutions déjà existantes. L’objectif de cette startup est de permettre aux propriétaires, aux assureurs, aux investisseurs et aux gouvernements de mieux planifier leurs projets.

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