
U-Lyss promeut une philosophie sur site / sans cloud en premier lieu :
(Correctifs & évolutifs)
"La véritable intelligence doit être souveraine — hébergée là où vous en avez besoin, sous votre contrôle."
DLiS est une société deeptech next gen qui a pu franchir certains caps technologiques et conceptuels grâce à l'IA.
Nous résolvons des problèmes d'entreprises, d'états ou de manière générale des problèmes qui nous intéressent en tant que Game Changer sociétal.
Nous ne commercialisons aucun produit, aucunes techniques d'analyses ou autres solutions génériques. Nous travaillons à La solution optimale à votre problème.
Exemple : BrainIAK
Description : Orchestration multi-agents, autonomie, coordination.
Exemple : Certimates IA
Description : Assistants intelligents spécialisés par domaine.
Exemple : Pipeline de reconnaissance faciale (FDA → GMM → notation continue)
Description : Nous concevons des pipelines sur mesure pour les systèmes critiques.
Exemple : MixMod, FDA, MixComp, moteurs de traitement de données hétérogènes
Description : Notre boîte à outils scientifique.
Des outils → aux pipelines → aux agents intelligents → aux orchestrateurs complets.

C’est la fin des silos d’information. L’humain reste maître ! Vous décidez de la stratégie, il met en place.
Vos pipelines et agents deviennent des écosystèmes intelligents coordonnés.
Pour comprendre comment fonctionne BrainIAK, accèdez à la Charte BrainIAK, pionnière du genre.
Certimates IA combine :
"À partir de vos connaissances du domaine, nous construisons des agents verticaux qui raisonnent comme des professionnels, pas comme des chatbots."
U-Lyss conçoit des pipelines adaptés à votre domaine, à vos contraintes et à votre matériel.
Voici un exemple de pipeline personnalisé pour la reconnaissance faciale, conçu pour des applications à haute responsabilité, allant du traitement des données à la conformité de sécurité.
Réduction des vecteurs faciaux de haute dimension, impliquant souvent des techniques comme le FDA pour optimiser les données en vue d'un traitement ultérieur.
Création d'un modèle d'identité robuste utilisant des méthodes telles que les Gaussian Mixture Models (GMM) ou les MixMod pour une reconnaissance précise.
Mise en œuvre d'une évaluation et d'une notation continues, utilisant des techniques telles que l'Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) et l'hystérésis pour une performance stable.
Garantie de protocoles de sécurité stricts sans stockage direct d'images et avec une dépendance à l'identité basée sur des jetons pour une confidentialité et une protection des données améliorées.
MixMod : classification, clustering, sélection de modèles
FDA (Functional Data Analysis) : réduction de dimension, modélisation de courbes, intelligence de signaux
MixComp : modélisation de données hétérogènes et incomplètes
Modules additionnels pour la vision, le signal, les séries chronologiques et les données structurées
"Ces outils permettent à U-Lyss de traiter les formes de données les plus complexes et diverses : images, signaux, courbes, entrées multimodales et mesures du monde réel."
Sécurité, Souveraineté, Confiance