Cas d’usages
& réalisations clients

Parce qu’on aime partager, rechercher et innover !
Ces réalisations ou projets sont parfois issus de notre LAB d’innovation digitale.

Faire appel à Seekoya

APRR & le Micro-Learning

Client :
- Autoroutes Paris-Rhin-Rhône (APRR)

Interview :
- Quels sont les apports du mobile & micro learning pour APRR et ses collaborateurs ?

« Le micro learning est accessible directement sur le terrain. Cela permet à un agent qui rencontre une difficulté d’y accéder en temps réel, à n’importe quel moment de la journée (Anytume, AnyWhere, AnyDevice). Le micro-learning permet de donner du sens au projet en restant dans des outils digitaux. Les agents ont une meilleure assimilation du message.

Pour la création, cela nous … »

Lire le témoignage d’APRR

Chatbot RH, IA & Micro Learning

Nom :
- Léon – Chatbot RH de la société Hyperbolyk

Contexte :
- Léon est un chatbot RH qui utilise l’intelligence artificielle d’IBM (via Watson) pour la mettre au service de la formation et des compétences. Léon aide RH et managers à prendre soin de leurs talents en leur proposant des formations en micro-learning accessibles publiquement grâce à l’intégration de Seekoya Cards

Technologies :
- Assistant virtuel conversationnel (chatbot), IA Watson (IBM), Seekoya’Cards (mobile et micro learning)

La société Hyperbolyk a intégré dans son Chatbot RH (Léon) des modules de micro-learning créés sur Seekoya Cards, partagés en mode public afin d’être accessibles en dehors de l’application mobile. L’IA Watson couplé au Chatbot, permettent de proposer des contenus adaptés aux utilisateurs de l’assistant conversationnel.

Leon par Hyperbolyk utilise Seekoya Cards pour proposer des micro modules de formations

POC en réalité augmentée créé par Seekoya

Réalité Augmentée & DATA

Nom :
- AR Data Map

Contexte :
- Commande client, d’un prototype de jeu mêlant reconnaissance visuelles de cartes sur un plateau, afin d’identifier les types de DATA et de les fusionner pour identifier de nouveaux types de DATAs.

Technologies :
- AR Kit d’Apple. Développement en Swift.

Ce prototype est une commande réelle d’un de nos clients. Les cartes détectées en réalité augmentée permettent d’afficher le type de données identifiées. En rapprochant 2 cartes côte à côte, en réalité augmentée, l’utilisateur de l’application découvre un nouveau type de DATA créé de la fusion des 2 précédentes. Grâce au contexte du plateau représentant un plan de ville, créé au format isométrique, les DATAs prennent vie et s’appliquent aux quotidiens des utilisateurs ciblés.

DATA-Learning & KPI

Nom :
- Atelier Data-Learning & KPI – Learning Show 2019

Contexte :
- Dans un monde riche en données, la place de l’apprenant, du formateur, et du système de formation reste centrale. Cet atelier permettait de co-construire SON ingénierie pédagogique et de visualiser les indicateurs clés (KPIs) pour performer et continuer d’apprendre, quel que soit son rôle.

Technologies :
- Planches en bois aggloméré, crochets de fixation et pelotes de laines de différentes couleurs

Cet atelier a été conçu de A à Z pour être animé au Learning Show à Rennes en Octobre 2019. Le but et challenge était de permettre à chacun des 80 participants de créer de la données, de la visualiser, la traiter (nettoyer/optimiser) pour l’appliquer à un modèle que nous avions conçu. Le tout permettant au final d’obtenir une DATA-VISUALISATION grâce aux fils de laines de couleurs différentes. Le résultat final n’est possible que grâce à la participation de chacun. La représentation permet d’identifier des tendances (d’ensemble, de groupes et individuelles) afin de créer une ingénierie pédagogique optimum, en plus d’avoir à la clef des indicateurs de performances de qualité et 100% personnalisés.

Atelier Data-Learning au Learning Show à Rennes en 2019

POC Seekoya en Machine Learning avec IBM Watson

Machine Learning & Learning

Nom :
- Seekoya’SEE

Contexte :
- POC d’application mobile reconnaissant visuellement les éléments photographiés pour permettre à des personnes malvoyantes d’apprendre de l’environnement dans lequel elles se trouvent

Technologies :
- Core ML (Machine Learning d’Apple ) + Watson (intelligence artificielle d’IBM), le tout dans une application native en Swift

Ce prototype est né dans notre LAB Seekoya. Il a vu le jour lors de nos recherches et tests avec les technologies que sont l’IA Watson et Core ML d’Apple, dans une volonté de permettre à des malvoyants d’apprendre de leur environnement grâce à la reconnaissance visuelle. Aussi pour permettre la création de modèles de données utiles aux process de Machine Learning, créées de par l’apprentissage de chacun.

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