Des stratégies robustes, des modèles compréhensibles,
des solutions immédiatement opérationnelles

Graphe page APPROCHE

Intelligence Artificielle Floue Augmentée

Le robot xtractis® intègre les dernières avancées en Logique Floue couplée à l’Apprentissage Automatique (Machine Learning). Grâce à son approche mathématique unique et ses algorithmes propriétaires, xtractis® analyse vos bases de données multidimensionnelles et découvre automatiquement des systèmes de décision capables de prédire le processus étudié, avec le plus de fiabilité.

La génération de règles de décision graduelles « Si…Alors » compréhensibles permet à votre expert métier de mieux appréhender le comportement de son processus.

Modèles Prédictifs Robustes

Grâce à ses stratégies d’apprentissage robustes, xtractis® n’apprend pas « par cœur » : il construit et sélectionne des modèles de décision dotés de la plus grande capacité de généralisation possible. Les modèles xtractis® ont ainsi une meilleure puissance prédictive : ils sont performants même sur les situations inconnues. Vous serez alors capable de modéliser et d’appréhender le Monde Réel dans toute sa complexité, sans simplification.

XTRACTIS®, le Robot Modélisateur Intelligent

xtractis® est totalement autonome grâce à une famille infinie de stratégies d’apprentissage robustes : il exploite toutes les données disponibles, sans aucune connaissance a priori.

Toutes ses fonctionnalités sont entièrement automatisées : lancez immédiatement xtractis® par simple clic souris, sans nécessité de programmation informatique, ni de connaissance mathématique particulière.

Tous types de processus complexe

xtractis® modélise les stratégies de décision expertes, les comportements humains bienveillants ou malveillants, les processus techniques ou socio-économiques, les phénomènes naturels…

Il identifie les relations stables existant entre des ensembles de données structurées de nature variée : données quantitatives ou qualitatives, évaluations hédoniques, préférences, avis d’experts, mesures sensorielles ou instrumentales, signaux, images, données socio-économiques, formulations, caractéristiques produit, séquences génétiques…

Tous types de modélisation

xtractis® vous aide à prédire la valeur d’une variable numérique (régression), à prédire la classe à laquelle appartiendrait un nouveau profil (classification), à prédire le risque d’apparition de l’événement étudié (scoring), ou à identifier des segments stables sur vos données (clustering).

Les signaux faibles
sont importants

Certains critères peuvent paraître sans importance pris individuellement. L’approche xtractis® est systémique : elle exhibe les synergies existant entre ces critères et d’autres paramètres pour construire le modèle prédictif.

La robustesse garantit
la justesse

Les modèles xtractis® sont robustes : ils traduisent des lois stables et garantissent des prédictions fiables sur des situations non rencontrées dans les données d’apprentissage.

La rapidité
sans se tromper

Les modèles xtractis® sont déterministes : ils donneront toujours la même réponse pour la même situation. Les prédictions sont instantanées et les solutions optimales trouvées en quelques dizaines de secondes.

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L’IA Floue Augmentée vs. l’IA connexionniste (ou xtractis® vs. deep learning)

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Comment l’IA Floue Augmentée améliore vos processus décisionnels