Nous relions des données multimodales provenant de différents sites et de sources publiques pour en faire des ressources de données interopérables et consultables, prêtes à être exploitées de manière avancée par vos équipes et par l'IA.
Nos experts vous permettent d’accéder à des informations issues de données diverses et dispersées, de les extraire et de les compiler grâce à leur expertise dans les domaines suivants :
- les graphes de connaissances ;
- l'ingénierie ontologique ;
- les technologies du web sémantique ;
- les requêtes sur bases de données ;
- les interfaces conviviales.
Connecter les silos de données entre les groupes et les pays dans les secteurs pharmaceutiques et phytosanitaires actuels
Le défi
Homogénéiser l'accès aux données et leur signification au sein des entreprises et des organisations multisites sans modifier ni reproduire les sources de données d'origine est une condition essentielle pour accélérer le processus de découverte.
Notre solution
Une architecture d'intégration de données fédérées dans un environnement industriel, qui repose sur une méthode d'accès aux données basée sur l'ontologie.
Des plantes aux bibliothèques numériques de composés chimiques
Le défi
Passer d'objets physiques (par exemple, des plantes dans un jardin botanique) à des ressources numériques en appliquant les meilleures pratiques en matière de partage et de (ré)utilisation des données. Définir les métadonnées, les ontologies et les références croisées pertinentes vers les ressources existantes pertinentes.
Notre solution
Nous vous aidons à définir les métadonnées et les ontologies appropriées, et à relier vos objets numériques aux ressources les plus pertinentes et les plus fiables dans votre domaine. Nous mettons par exemple cette expertise au service de l'initiative Digital Botanical Gardens Initiative, qui vise à numériser la diversité chimique et biologique.
Exploiter les graphes de connaissances pour permettre des prédictions basées sur l'IA
Le défi
Rendre votre ensemble de données accessible aux interfaces de recherche sémantique et à l'intégration dans des modèles d'intelligence artificielle (IA) afin d'en tirer de nouvelles informations.
Notre solution
Nous vous aidons à rendre vos ensembles de données disponibles sous forme de graphes de connaissances interopérables via des points d'accès SPARQL. Nous vous aidons également à fédérer et à intégrer des ensembles de données à des graphes de connaissances existants, par exemple en utilisant des réseaux neuronaux de graphes pour prédire de nouvelles connexions à partir des données d'origine. Nous avons récemment déployé un modèle de ce type en exploitant les données RDF des principales ressources scientifiques ouvertes STRING (interactions protéine-protéine) et OMA (orthologie), développées par le SIB.
