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Data Quality

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The Data Quality Lab is Heka.ai's center of expertise on data quality challenges.

The Lab's missions

DQ

Our challenge is to demystify data quality issues, which are often considered tedious, thanks to simple AI-powered tools that can be used directly by the Business teams.

  • Write publications around exploratory data quality topics,
  • Develop solutions to make them available to Heka.ai Data Scientists,
  • Offer an internal and external expertise service on the subject.

Our research topics

Transparency & Compliance

Un enjeu phare des années à venir autour de la Data Science est la transparence et l’intelligibilité des modèles d’intelligence artificielle. Ce sujet apparaît comme une thématique majeure de notre Lab où nous cherchons à :
Investiguer les méthodes d’interprétabilité des modèles à la pointe pour mieux comprendre les résultats livrés par l’intelligence artificielle,
Valoriser des méthodes à la pointe, comme les GAN, pour générer des données fictives et explorer des éléments de réponse pertinents aux contraintes réglementaires comme le RGPD.

Outliers Detection

La qualité des données est un problème d’ensemble touchant généralement de large quantité de données. Une des thématiques adressées est la détection de valeurs aberrantes automatique sur une large quantité de données, de toutes sortes (données tabulaires, mais également textuelles ou issues d’images) via la valorisation de méthodologies auto-apprenantes.

Data Enrichment

L’enrichissement de données est un moyen efficace d’augmenter l’approche de qualité des données. Aussi, dans le cadre de ce Lab, nous explorons l’opportunité de valoriser des sources de données externes et éventuellement non structurées. À titre d’illustrations, nous nous intéressons aux images satellites, à certaines images LIDAR ou de façon plus classique, aux données disponibles en Open Data.

Our AI solutions for Data Quality

Our publications

Ai Abstract Art

Decentralized Physical Infrastructure Network: a…

DePINs, short for Decentralized Physical Infrastructure Networks, refer to physical infrastructure networks managed on a decentralized basis.
Unlike traditional systems based on centralized management by large groups, DePINs involve operation by individuals or small groups.

2024

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Abstract AI Representation Purple

SiaGPT for ESG

In order to promote sustainability and responsible development, respecting ESG criterias to regulate a company's impact on the environment, society and governance has become essential.

2024

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OpenStreetMap from Heka

OpenStreetMap: Using open data and guaranteeing …

In this article, we explore the use of OpenStreetMap for extracting geospatial data and implementing an approach to enhance the overall data quality. We delve into the key steps of data extraction including selecting the area of interest, data collection, cleaning, and preparing data for future use.

2024

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