Avsnitt
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Michaël Deheneffe, VP Data et AI chez Orange Business, est l’invité de l’épisode 77 du podcast Data Driven 101.
Dans cet épisode, nous explorons comment les entreprises transforment leurs données en valeur concrète.
De la transformation numérique à l’impact sociétal de l’intelligence artificielle, plongez dans un échange captivant où expertise et vision s'entrelacent. 🌐✨🧠 Thèmes abordés :
Applications pratiques de la data et de l'IA
Rôle de l'éthique dans l'utilisation des données
Impact sociétal et environnemental des technologies numériques
Exemples concrets : des prédictions d’épidémies à la restauration des écosystèmes marins
🔑 MOTS CLÉS.
Cloud Computing : Service permettant de stocker, gérer et traiter des données via des serveurs distants accessibles par Internet, plutôt que sur un ordinateur local.
IA Générative : Branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu (texte, images, vidéos) à partir de modèles entraînés sur des données existantes.
Phishing : Technique de cyberattaque visant à tromper une personne pour qu’elle divulgue des informations sensibles, comme des mots de passe ou des
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode #31 Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique
Épisode #57 Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard)
Épisode #18 : Victor Azria (Global Data Director @ JCDecaux) : Les panneaux d’affichages face à la data
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Louis Poirier, co-fondateur et CTO d'AutoDM AI, est l’invité de l’épisode 76 du podcast Data Driven 101.
Dans cet épisode, nous explorons ensemble :
🚀 Les défis de l'automatisation de la relation client grâce à l’IA
🧠 Les points clés de la réussite d'une IA conversationnelle pour capturer et orienter les intentions utilisateurs
📊 Les cas d'usage concrets et les résultats obtenus avec des clients🔑 MOTS CLÉS
Multi-agents : Un système où plusieurs entités spécialisées (agents) travaillent de manière coordonnée pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs.
Knowledge Graph : Une base de données structurée sous forme de graphe reliant différents concepts ou objets, permettant de mieux organiser et exploiter les informations.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Une technique combinant la recherche d’informations pertinentes (retrieval) avec des capacités génératives pour fournir des réponses précises et contextualisées.
Fine-tuning : Une méthode d'adaptation d'un modèle d'IA pré-entraîné pour répondre à des besoins spécifiques grâce à un entraînement supplémentaire sur des données ciblées.
Guardrails : Des mécanismes de sécurité implémentés dans les systèmes d'IA pour prévenir les comportements indésirables, tels que des réponses non éthiques ou inappropriées.
Inbound Lead : Un lead provenant d'initiatives entreprises par le client (ex. : visite d'un site web ou remplissage d'un formulaire).
SLM (Small Language Model) : Un modèle de langage de taille réduite, moins coûteux à exécuter, utilisé pour des tâches spécifiques ou à échelle réduite.
Blueprint de vente : Une représentation structurée et stratégique d’un processus de vente, utilisé pour guider les interactions commerciales.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode #38 Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle
Épisode #33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode #61 Finetuner des Large Language Models - Pierre-Carl Langlais (CTO et cofondateur @ Pleias)
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Saknas det avsnitt?
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Johan Maussion, Directeur Performance Business & Webanalytics chez SNCF Connect & Tech est l’invité de l’épisode 75 du podcast Data Driven 101.
🎧 Dans cet épisode captivant, nous plongeons dans :
Les coulisses de la gestion des données à grande échelle 🌍
L'utilisation de l'IA pour prédire et optimiser la performance 💡
Les enjeux de la mobilité durable et digitale 🚆
Johan partage aussi des anecdotes fascinantes sur les ouvertures des ventes SNCF et les innovations mises en place pour simplifier l'expérience utilisateur.
🔗 Écoutez maintenant et laissez-vous inspirer par les défis et les opportunités de l'ère data-driven !
#DataDriven101 #Podcast #IA #MobilitéDurable #Analytics
🔑 MOTS CLÉS
Analytics : Processus d'examen des données pour tirer des conclusions sur les informations qu'elles contiennent. Cela inclut l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive pour améliorer la prise de décision.
Performance Business : Mesure de l'efficacité d'une entreprise dans l'atteinte de ses objectifs commerciaux, souvent évaluée à travers des indicateurs clés de performance (KPI).
RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : Règlement de l'Union Européenne qui vise à protéger la vie privée et les données personnelles des citoyens européens, en imposant des règles strictes sur la collecte et le traitement des données.
Prévisions : Estimations basées sur l'analyse de données passées et présentes pour anticiper des résultats futurs. Dans le contexte du podcast, cela fait référence à la prévision des ventes de billets.
Consultatif : Se réfère à un modèle d'interaction où l'accent est mis sur le conseil et l'assistance aux clients plutôt que sur une simple transaction commerciale.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode #17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome
Épisode #63 Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric)
Épisode#44 Ismael Goulani (CTO @ Modeo) : comment s'offrir une Modern Data Stack ?
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Nejma Belkhdim, CEO de Nolej est l’invité de l’épisode 74 du podcast Data Driven 101.
Dans ce nouvel épisode, Nejma Belkhdim, CEO de Nolej, startup révolutionnaire dans l’edtech, nous dévoile comment l’IA transforme l’apprentissage en rendant les contenus plus interactifs et engageants. Avec des outils d'intelligence artificielle avancés, Nolej facilite la création de supports pédagogiques variés – quiz, flashcards, et activités immersives – à partir de simples contenus vidéo ou texte.
🔑 MOTS CLÉs
Classe inverséeMéthode pédagogique où les élèves étudient les concepts de base avant de venir en classe, permettant d’utiliser le temps de cours pour des discussions approfondies, des exercices et des applications pratiques.
Single Source of Truth
Concept de centralisation des données en un point unique fiable, garantissant que toutes les informations sont à jour et partagées de manière cohérente dans toute l'organisation.
Natural Language Processing (NLP)
Technologie permettant aux ordinateurs de comprendre et d'analyser le langage humain. Nolej utilise le NLP pour transformer automatiquement des contenus en activités pédagogiques adaptées.
Adaptive Learning
Approche d’apprentissage personnalisée, où le contenu et le rythme sont ajustés en fonction du niveau de l’apprenant pour optimiser sa compréhension et sa progression.
Engagement cognitif
Concept en sciences de l’éducation désignant le niveau de concentration et d’implication active de l’apprenant dans une activité pédagogique, essentiel pour un apprentissage efficace.
User Interface (UI)
Conception visuelle et ergonomique d'un logiciel ou d'une application, permettant aux utilisateurs d'interagir facilement avec les fonctionnalités. Nolej s'appuie sur une UI simplifiée pour rendre l’IA accessible même aux utilisateurs novices.
Proof of Concept (POC)
Expérimentation visant à démontrer la faisabilité et la valeur d’un produit ou d'une technologie avant de le développer à plus grande échelle. Nolej utilise des POC pour tester l'adoption de sa solution dans divers environnements éducatifs et d'entreprise.
Science cognitive
Domaine de recherche qui étudie les processus mentaux, notamment l’apprentissage, la mémoire et l'engagement, pour concevoir des méthodes éducatives plus efficaces. Nolej s’appuie sur ces recherches pour créer des activités qui maximisent l’engagement et la rétention des informations.
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Grégoire Hug, CEO de WeeFin une fintech ESG innovante, est l’invité de l’épisode 73 du podcast Data Driven 101.
Découvrez comment l'intelligence artificielle transforme le monde de l'investissement durable !
Grégoire nous explique comment WeFin facilite l'utilisation des données ESG pour les institutions financières, en les aidant à analyser et à intégrer des indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans leurs décisions. 🌍🌱 Découvrez les défis de la collecte de données fiables et l'impact concret de l’IA dans la finance durable.
🔑 MOTS CLÉS
ESG (Environnement, Social et Gouvernance)
Ensemble de critères utilisés pour évaluer les pratiques des entreprises en matière de durabilité. Les données ESG aident les investisseurs à analyser l’impact environnemental, social et de gouvernance d'une entreprise.
Single Source of Truth
Un référentiel unique de données consolidées qui garantit que les informations sont cohérentes, à jour et utilisées de manière uniforme dans toute l’organisation.
Scope 1, 2 et 3 (empreinte carbone)
Catégories de l'empreinte carbone d'une entreprise :
Scope 1 : émissions directes produites par l’entreprise.
Scope 2 : émissions indirectes liées à la consommation d’énergie.
Scope 3 : émissions indirectes de l’ensemble de la chaîne de valeur (exemple : usage du produit par le consommateur).
Double Matérialité
Principe qui considère l'impact des activités d'une entreprise à la fois sur ses finances (matérialité financière) et sur l’environnement et la société (matérialité environnementale et sociale).
Finance Verte
Secteur financier qui se concentre sur le financement de projets ayant un impact positif sur l’environnement, souvent soutenu par des investissements dans les énergies renouvelables ou la réduction des émissions de carbone.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 68CallBot : Des robots qui répondent au téléphone - Thomas Guenoux (CEO @YeldaAI) #68
Épisode 63Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric) - #63
Épisode 57Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard) #57
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Emmanuelle Ertel, Directeur Générale Innovation & Trust chez Tessi, est l’invitée de l’épisode 72 du podcast Data Driven 101.
Dans cet épisode, elle explore le défi de la confiance numérique et de l'automatisation intelligente des processus.
Découvrez comment les technologies de pointe comme la signature électronique qualifiée et l'IA révolutionnent le secteur, en assurant sécurité et efficacité pour les entreprises de toutes tailles.
Elle partage également l’importance de la souveraineté numérique et de l'open-source pour garantir la sécurité des données et le contrôle des entreprises sur leurs solutions.Confiance numérique : Ensemble de technologies et processus garantissant la sécurité des transactions en ligne, incluant l'authentification des utilisateurs et la sécurisation des échanges de données.
Signature électronique qualifiée : Forme avancée de signature électronique qui inclut une vérification stricte de l’identité, parfois renforcée par des preuves de vie, et conforme aux réglementations européennes, permettant une sécurité maximale.
Business Process Automation (BPA) : Automatisation des processus métiers d'une entreprise, couvrant toutes les étapes d'un workflow pour gagner en efficacité, réduire les erreurs et libérer les employés de tâches répétitives.
Business Process Outsourcing (BPO) : Externalisation de certaines activités d'une entreprise, comme la gestion de centres d'appels ou le traitement de dossiers, auprès d’un prestataire spécialisé pour des raisons d’efficacité et de coût.
Souveraineté numérique : Capacité pour une entreprise ou un pays de contrôler ses données et ses outils numériques, souvent via des solutions locales ou open-source pour éviter la dépendance à des fournisseurs étrangers.
Digital Factory : Division d'une entreprise dédiée au développement de produits numériques et logiciels innovants, généralement axée sur l’optimisation des processus et la transformation digitale.
Certification ANSI et eIDAS : Normes de sécurité (ANSI pour la France, eIDAS pour l’Europe) que les solutions numériques doivent respecter pour garantir un haut niveau de conformité et de sécurité.
Automatisation des processus métiers : Utilisation de technologies pour automatiser les tâches récurrentes et chronophages, impliquant souvent l’intelligence artificielle pour améliorer les flux de travail et optimiser les performances des entreprises.
Machine Learning et Deep Learning : Sous-domaines de l'intelligence artificielle permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données (Machine Learning), le Deep Learning utilisant des réseaux de neurones pour traiter des informations complexes.
Low Code / No Code : Approche de développement logiciel permettant aux utilisateurs non techniques de créer ou de modifier des applications via des interfaces visuelles, réduisant ainsi la dépendance aux développeurs.
Large Language Model (LLM) : Modèle de traitement du langage naturel (NLP) capable de comprendre et de générer du texte, utilisé dans des applications de dialogue, d'analyse de texte, et d’assistance virtuelle.
Workflow : Enchaînement structuré d'étapes ou de tâches dans un processus, permettant de coordonner les actions et de standardiser les procédures pour gagner en efficacité.
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Épisode 63 Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric)
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Gaëtan Rougevin-Baville, CEO de Meero est l’invité de l’épisode 71 du podcast Data Driven 101.
Découvrez comment Meero révolutionne la photographie e-commerce grâce à l’IA !
Gaëtan nous dévoile comment l’IA transforme la création de visuels produits et booste les ventes en ligne. 📈 Un épisode riche en insights sur l’avenir de la photographie et du e-commerce.
🔑 MOTS CLÉSM&A: Fusions et acquisitions d'entreprises.
Vertical: Secteur d'activité spécifique.
Land and expand: Stratégie commerciale consistant à acquérir un client avec une offre limitée puis à lui vendre des produits ou services supplémentaires.
Go-to-market: Stratégie de mise sur le marché d'un produit ou service.
Homestaging: Mise en scène d'un bien immobilier pour le rendre plus attractif.
Fine-tuner: Ajuster un modèle d'IA pour une tâche spécifique.
API: Interface de programmation applicative, ensemble de fonctions permettant à des applications de communiquer entre elles.
Computer Vision: Domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs de "voir" et d'interpréter des images.
GPU: Processeur graphique, composant informatique utilisé pour accélérer les calculs.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode #66 Art & Intelligence Artificielle : Processus créatif et recommandation - Jonas Botbol (CTO CoFondateur @YourArt)
Épisode #47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
*+Épisode #54 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI)
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Gaël Varoquaux, cofondateur de Sickit Learn et Probabl et directeur de recherche à l’INRIA est l’invité de l’épisode 70 du podcast Data Driven 101.
Comment Scikit-learn est-il devenu un outil incontournable pour les data scientists, et comment est-il né ?
Gaël Varoquaux nous révèle les origines de cette librairie open source incontournable pour l'apprentissage statistique en Python, l'organisation et les défis de ce projet open source qui a révolutionné le monde de la data science.
Un épisode riche en enseignements sur l'apprentissage statistique, la gouvernance des projets open source et les défis de la collaboration dans le monde de la data science.
🔑 MOTS CLÉS
Open source : Un logiciel open source est un logiciel dont le code source est accessible au public et peut être librement utilisé, modifié et distribué.Apprentissage supervisé : L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles la sortie souhaitée est connue.
Apprentissage non supervisé : L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données non étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles la sortie souhaitée n'est pas connue.
Réduction de dimensions : La réduction de dimensionnalité est une technique qui vise à réduire le nombre de variables (ou dimensions) d'un jeu de données tout en conservant autant d'informations que possible.
Clustering : Le clustering (ou regroupement) est une technique d'apprentissage non supervisé qui vise à regrouper des données similaires en groupes (ou clusters).
GitHub: GitHub est une plateforme de développement collaboratif qui permet aux développeurs de stocker, partager et gérer leur code source.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode #52 Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA)
Épisode #35 Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative
Épisode #51 Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard)
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Dany Srage, Data Scientist,chez DeFacto est l’invité de l’épisode 69 du podcast Data Driven 101.
Comment DeFacto utilise l'IA et l'Open Banking pour révolutionner le financement des PME ?
Il nous dévoile les coulisses de leur algorithme de credit scoring et les défis de la data science appliquée au prêt. Un épisode riche en enseignements pour comprendre les enjeux de la data dans le secteur financier.
🔑 MOTS CLÉS
Credit Scoring: Le credit scoring est une méthode d’évaluation du risque de crédit d’un emprunteur. Il s’agit d’un score calculé à partir de différents critères qui permet d’estimer la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt.Open Banking: L’open banking est un système qui permet aux banques de partager les données financières de leurs clients avec des tiers autorisés, comme Defacto. Cela permet à Defacto d’accéder aux transactions bancaires des entreprises et d’analyser leur situation financière.
Label: Un label est une étiquette qui est attribuée à une donnée dans un dataset. Dans le contexte de Defacto, le label indique si un prêt a été remboursé ou non
Credit Line: Une credit line est une ligne de crédit. Il s’agit d’un montant maximum qu’un emprunteur peut emprunter auprès d’un prêteur.
Data Drift: Le data drift est un phénomène qui se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un modèle de machine learning évoluent au fil du temps.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 56 : IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox)
Épisode 31 : Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique
Épisode 9 : Alexis Frentz (Investment Manager @ Elaia) - Investir dans la data
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L’IA générative a complètement révolutionné la façon dont on peut traiter les demandes de service client.
Thomas Guenoux, de Yelda AI, nous propose de décortiquer sa construction de callbot rendue possible grâce à l’intelligence artificielle générative.
Découvrez comment cette technologie permet de répondre à des milliers d'appels de manière fluide et automatisée, tout en adaptant des réponses en temps réel.
🔑 MOTS CLÉS
NLP (Natural Language Processing) : Traitement du langage naturel. C'est une branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre et de traiter les langues humaines. Elle est utilisée dans les callbots pour la transcription et la compréhension des requêtes des utilisateurs.
Generative IA (Intelligence artificielle générative) : Un sous-domaine de l'IA qui permet de générer du contenu (texte, audio, etc.) de manière autonome en se basant sur des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce podcast, Thomas parle de l'utilisation de cette technologie pour rendre les interactions avec les callbots plus fluides et naturelles
API (Application Programming Interface) : Un ensemble de règles et de protocoles qui permettent à différentes applications de communiquer entre elles. Dans le contexte des callbots, les API sont utilisées pour récupérer des informations spécifiques comme le statut d'une commande ou les données d'un client
LLM (Large Language Model) : Modèle de langage à grande échelle qui comprend des milliards de paramètres pour traiter le langage naturel. Ces modèles sont utilisés pour améliorer la précision des réponses des callbots et pour comprendre des requêtes plus complexes
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Comment faire émerger des bonnes idées parmi les citoyens ?
Comment mesurer leur popularité ?
Comment repérer les sujets de controverse ?
David Mas, Chief AI Officer chez Make.org nous explique comment il résout ces problèmes grâce à ses algorithmes et nous parle des enjeux de la mobilisation citoyenne à grande échelle via la technologie et l'intelligence artificielle, ainsi que de l'impact réel des consultations citoyennes massives.
🔑 MOTS CLÉS
NLP (Natural Language Processing) : Traitement automatique du langage naturel. Cette discipline de l'IA permet aux ordinateurs de comprendre et traiter le langage humain, en analysant les données textuelles. Chez Make.org, ils l'utilisent pour analyser et regrouper les propositions des citoyensFine-tuning de modèles : Technique qui consiste à ajuster un modèle de machine learning pré-entraîné sur un ensemble de données spécifiques pour améliorer ses performances dans des tâches spécifiques. Make.org utilise cette approche pour rendre les modèles plus efficaces, responsables et adaptés à des cas d'utilisation démocratiques
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Modèle d'IA qui combine génération de texte et récupération d'informations pertinentes en temps réel pour répondre à des questions. Cela permet de créer des réponses plus précises en consultant des bases de données externes
Algorithme d'attribution : Un système qui distribue de manière équitable les propositions faites par les utilisateurs, en s'assurant qu'elles ont toutes une chance égale d'émerger. Ce processus est crucial dans le cadre des consultations citoyennes massives
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Comment l’intelligence artificielle peut aider les artistes dans leur processus créatif ?
Est-ce que l’IA peut aider à découvrir des œuvres qui nous plaisent ?
Comment caractériser les goûts artistiques et le style de chacun ?
Venez écouter Jonas Botbol, CTO de Your Art, invité de l’épisode 66 de Data Driven 101.
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Thomas Lecat, Staff Research Engineer chez InstaDeep, est l'invité de l'épisode 65 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans l'univers du Deep Reinforcement Learning, une technologie révolutionnaire pour l'optimisation industrielle.
Thomas nous parle de ses applications concrètes, de l'optimisation des réseaux électriques à la planification des transports, en passant par le routage des circuits imprimés. Il nous apprend que cette approche permet de résoudre des problèmes complexes avec une flexibilité et une performance accrues par rapport aux méthodes traditionnelles.
🔑 MOTS CLÉS
Deep Reinforcement Learning (DRL) : Une sous-branche de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent en interagissant avec leur environnement, optimisant les décisions prises en fonction des récompenses reçues.Optimisation combinatoire : Un domaine des mathématiques appliquées dédié à la recherche des solutions optimales parmi un ensemble fini de solutions possibles, crucial dans la planification industrielle.
JAX : Une bibliothèque open-source de Google utilisée pour le calcul différentiable en Python, permettant l'optimisation et la parallélisation sur GPU, essentielle pour des simulations rapides et efficaces.
Evolutionary Algorithms (EA) : Une classe d'algorithmes inspirés de la théorie de l'évolution naturelle, utilisés en combinaison avec le reinforcement learning pour explorer de vastes espaces de solutions.
Policy Gradient Methods : Techniques de reinforcement learning qui optimisent directement la politique de prise de décision de l'agent, en fonction des gradients de récompense.
Soft Actor-Critic (SAC) : Un algorithme avancé de reinforcement learning qui combine les avantages de l'apprentissage par politiques stochastiques et déterministes pour une exploration efficace et une stabilité accrue.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments
Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)
Épisode 52 : Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA)
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Diagnostic IA & Data : évaluation du potentiel de l'Intelligence Artificielle pour votre entreprise, compréhension de ce qui est réalisable avec les technologies actuelles, et mesure des risques et des opportunités associés à l'IA pour votre activité
IA sur mesure : création d'une Intelligence Artificielle sur mesure, adaptée à vos besoins spécifiques, développement et intégration des meilleures solutions sur mesure pour répondre à vos problématiques uniques
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Anatole Parre, cofondateur et CTO de SustainEcho, est l'invité de l'épisode 64 de Data Driven 101.
Il nous dévoile les dessous d'un SaaS innovant qui permet le calcul du bilan carbone de la construction.
Anatole nous plonge dans les défis technologiques rencontrés, notamment la quantification de l'impact des matériaux, l'utilisation de techniques de NLP et le finetuning de LLM pour gérer les différentes langues, lors d'une expansion internationale. Il nous apprend aussi comment leur approche facilite la prise de décision en matière de construction durable.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
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Sébastien Durand, expert financier chez Schneider Electric, est l'invité de l'épisode 63 de Data Driven 101.
Il partage son expérience dans le développement de l'intelligence artificielle générative. Il nous présente le Finance Assistant Chatbot, un outil innovant qui utilise des normes IFRS pour aider les équipes financières à naviguer dans des questions complexes. Il nous explique également les défis techniques rencontrés, l'importance de la collaboration inter-fonctionnelle et la reconnaissance obtenue par le projet aux Digital Finance Awards.
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Normes IFRS : International Financial Reporting Standards, un ensemble de normes comptables internationales permettant une comparabilité globale des états financiers.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST
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Épisode 2 : Victor Billette de Villemeur (Product Manager @ L'Oréal ) - Rester agile
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Alexandre Saillard, Data Scientist et Product Manager chez Lyft, est l'invité de l'épisode 62 de Data Driven 101.
Il nous explique comment la data et l'IA sont exploitées pour optimiser les opérations. Alexandre nous parle des défis de la fidélisation des chauffeurs et des passagers, des stratégies de compensation, et de l'intégration de la publicité dans l'application. Il nous apprend également comment l'IA générative a transformé la productivité interne et les interactions avec les utilisateurs.
🔑 MOTS CLÉS
Plateforme biface : Modèle économique où une entreprise sert deux groupes d'utilisateurs interconnectés, en l'occurrence, les passagers et les chauffeurs de VTC chez Lyft.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 55 Netflix, Lyft et 360 Learning : Machine Learning et LLM - Marie Douriez (Machine learning engineer @ 360 learning)
Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement
Épisode 27 Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio
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Pierre-Carl Langlais, CTO et cofondateur de Pleias, est l'invité de l’épisode 61 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans l'univers du fine-tuning, expliquant comment il adapte ses modèles pour des tâches spécifiques.
Cet épisode est un concentré d’astuces et d’expertise technique dans le domaine de l’entrainement de LLM.
🔑 MOTS CLÉS
Fine-tuning : Processus de personnalisation et d'adaptation des modèles de langage aux besoins spécifiques, en les entraînant pour accomplir des tâches précises.RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Méthodologie combinant la recherche de sources fiables et la génération de texte pour offrir un contenu plus pertinent.
OCR (Reconnaissance optique de caractères) : Technologie d'identification des caractères dans les documents numérisés, permettant de les convertir en texte exploitable.
Projet Albert : Initiative visant à créer une gamme de modèles IA spécialisés pour l'administration publique française, optimisant la génération de réponses fiables et documentées.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)
Épisode 38 :Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle
Épisode 33 : Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
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Ronan Sy, responsable projet chez Data for Good, est l'invité de l’épisode 60 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans la diversité des projets traités, de la lutte contre les “carbon bombs” à la gestion des incendies de forêt en passant par la surveillance de la sur-pêche.
Ronan nous apprend que les équipes abordent ces problématiques avec des missions variées : migration des données vers le cloud, visualisation des données ou machine learning. Il nous donne ses conseils pour agir avec pragmatisme dans le cadre associatif.
🔑 MOTS CLÉS
POC (Proof of Concept) : Développement d'une solution technique expérimentale pour valider une idée avant sa mise en production complète.
Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.
Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.
AIS (Système d'Identification Automatique) : Système utilisé par les navires pour transmettre leur position en temps réel.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 50: RSE, Data et greenwashing - Léa Caen (cofondatrice @ Kiosk)
Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement
Épisode 31 Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique
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Samuel Humeau, Lead Machine Learning chez Nabla, est l'invité de l’épisode 59 de Data Driven 101.
Il nous explique comment Nabla vise à soulager les médecins des tâches comme la prise de notes et la synthèse de consultation.
Il nous parle des défis techniques liés à la transcription, la diarization et à la génération automatique de résumés grâce à des petits LLM finetunés.
🔑 MOTS CLÉS
Scribe Ambiant : Outil automatisé qui écoute et transcrit les échanges entre médecins et patients pour générer des documents de consultation complets.
Fine-Tuning : Optimisation spécifique de modèles d'IA pour améliorer leur performance sur des tâches précises, comme la codification médicale.
Taxonomie ICD-10 : Classification internationale de maladies utilisée pour documenter les diagnostics médicaux.
Diarisation : Processus qui consiste à identifier et distinguer les différentes voix dans un enregistrement audio.
Retrieval Augmented Generation : Méthode consistant à compléter la génération de texte par des extraits spécifiques de documents sources.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 53 : IA médicale : Cancérologie et consultation - Jean-Emmanuel Bibault (Chercheur en IA appliquée à la médecine @ l'Inserm)
Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité
Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
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Sylvain Duchêne, co-fondateur et CTO de Check & Visit est l’invité de l’épisode 58 de Data Driven 101.
Sylvain nous plonge dans les défis de la transition numérique du secteur, en décrivant les innovations techniques qui leur permettent de standardiser et d'automatiser les inspections.
Il nous révèle aussi comment ils utilisent la computer vision et l'intelligence artificielle pour scanner les logements, tout en s'aventurant dans d'autres secteurs comme l'automobile.
🔑 MOTS CLÉS
Fine-tuning : Optimisation des modèles d'IA pour améliorer la reconnaissance et la classification des dégradations.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 54 : 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI)
Épisode 22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA
Épisode 56 : IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox)
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