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• Disposer d’une information fiable dans ses
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Solutions et défis pour la mobilité urbaine globale (IA+IoT) par QuCit

  • 1. ” ” Utilisez notre technologie pour optimiser vos services, rendre les villes plus intelligentes et améliorer la qualité de vie !
  • 2. Notre vision Adopter une approche data-driven pour rendre les villes plus agréables
  • 3. L’ÉQUIPE Marie - Julie Data Scientist #ENSEIRB Arnaud - Data Scientist #UPMC, PhD #UofYork Aurélien - Account Manager #SciencesPo Rémi - Data Scientist #CS PhD Student #AI Raphaël - Founder & CEO #NeuralNets #Business #Normale- Sup, HEC Paris, PhD Paul - Product Engineer #Mast. CS Bdx University Gabriele - Chief Data Scientist #AI #Aldebaran #Sony Math PhD, Bologna University Marine - UX / UI Designer #Design #Mast. Digital Campus Hassène - CTO #Cloud #DataEngineering Mast. CS ENSEIRB Nicolas – Data Scientist #Polytechnique Marie - Sales & Marketing Mgr #Eolane #EM Normandie #UWIC Michał - Backend Engineer #CS #Mast. Electronics Yassine - Data Scientist #Cambridge #ECP Gaetan - Data Scientist #ENSEIRB Mathis - Web Marketing #MMI #Video #WebDesign © 2017 Qucit
  • 4. • Disposer d’une information fiable dans ses choix de mobilité • Assurer une intermodalité efficiente • Optimiser les investissements et coûts de fonctionnement CONCRETEMENT De l’analyse prédictive pour … © 2017 Qucit
  • 5. COMMENT ÇA MARCHE ? Collecte de données Traitement des données Mise à disposition Historique Évènements exceptionnels Structure urbaine Données météo Nettoyage des données Analyse et Sélection Prédictions © 2017 Qucit
  • 6. SOLUTIONS UTILISATEURS (API) Nos solutions s’intègrent facilement aux Systèmes d’Information Multimodale (plateformes et applications). Ces prédictions permettent d’assurer des trajets intermodaux fiables. BikePredictParkPredict © 2017 Qucit
  • 7. CAS D’USAGE • Intégration de notre moteur prédictif dans l’application ViaNavigo Lab du STIF • Permet de prendre en compte le vélo en libre-service dans les déplacements. • Permet l’intermodalité. © 2017 Qucit
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