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Time Series France - #9 - Comment gérer la labellisation des séries-temporelles et la détection d’anomalies grâce à InfluxDB ?

Contexte

Time Series France a pour objectif d’évangéliser et de promouvoir les usages et les acteurs de la série temporelles, des usages les plus simples aux usages les plus avancés.

Brief

Pour cette première édition (virtuelle) de 2021, nous allons parler de séries temporelles et de machine learning au travers d’un retour d’expérience sur la base InfluxDB avec la société Ezako et son CTO : Julien Muller. Il nous dira comment il gère la labellisation des séries temporelles et fait de la détection d’anomalies.

Ezako est une startup spécialisée dans l’analyse de séries temporelles. Ezako aide ses clients à détecter des anomalies et à labelliser leur données de séries temporelles. Elle aide à accélérer le processus de labellisation et à analyser de grandes quantités de données d’une multitude de capteurs en temps réel. L’entreprise offre une compréhension poussée des anomalies et rend celle-ci plus facile pour les data scientists. Ezako est l’éditeur d’Upalgo, un outil de gestion des données de séries temporelles qui utilise l’IA pour détecter automatiquement des anomalies dans un flux de données.

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