Contrôle qualité visuel appliquée à la gestion d'actifs : Atlas part de vos cas réels, prouve la valeur, puis industrialise avec les garde-fous nécessaires.
Les sociétés de gestion doivent générer de l'alpha dans des marchés efficients tout en absorbant une charge croissante de reporting réglementaire (SFDR, MIF II) et d'analyse ESG sur des données non structurées.
Jusqu'à 70% de temps gagné sur la production des reportings périodiques et le screening ESG.
Dans la gestion d'actifs, la difficulté n'est pas le modèle mais l'intégration : qualité des données, gouvernance et adoption. Atlas traite ces trois fronts pour le contrôle qualité visuel par l'IA.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.
Qualifier le besoin autour de le contrôle qualité visuel par l'IA pour la gestion d'actifs, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Cela dépend des défauts, mais quelques centaines d'exemples par type de défaut constituent souvent une bonne base.
Oui, le modèle peut être réentraîné pour reconnaître de nouveaux défauts au fil du temps.
Atlas combine une connaissance des enjeux de la gestion d'actifs et une exécution IA indépendante : L'IA de vision détecte automatiquement les défauts sur vos produits en ligne de production. Vous améliorez la qualité tout en accélérant les contrôles. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Un premier échange pour transformer le contrôle qualité visuel par l'IA pour la gestion d'actifs en résultats mesurables.