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Marie Douriez, data scientist chez Lyft puis chez Netflix, et maintenant machine learning engineer chez 360 Learning , est l'invitée de l'épisode 55 de Data Driven 101.
Au cœur de l'innovation en IA, elle nous plonge dans l'évolution de l'apprentissage machine à travers son expérience chez des géants de la technologie et maintenant chez 360 Learning, une plateforme pionnière dans l'éducation collaborative pour entreprises.
Elle nous présente comment l'intelligence artificielle façonne les méthodes d'apprentissage moderne, nous parle de l’utilité croissante de l'IA générative pour personnaliser le contenu éducatif, et partage les défis techniques et les progrès réalisés dans la création automatique de cours et de contenus interactifs.
🔑 MOTS CLÉS
Apprentissage collaboratif : Méthode d'apprentissage où les participants travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, augmentant l'engagement et la rétention d'informations.
Optimisation de contenu : Utilisation de techniques d'IA pour améliorer la pertinence et l'efficacité du contenu éducatif basé sur l'analyse de données d'utilisation et des préférences utilisateur.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 12 Laurent Jolie (Directeur des opérations @ Lalilo) : L’apprentissage de la lecture grâce à l’IA
Épisode 45 Laetitia Jumel (Head of Data @ Electra) : AirBnB et stations de recharge électrique
Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement
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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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Hugo Borensztein, cofondateur de OMI, est l'invité de l'épisode 54 de Data Driven 101. Avec une passion pour l'innovation et une vision stratégique, Hugo nous plonge dans l'univers de la production automatisée de visuels en 3D pour les marques. OMI apporte une solution révolutionnaire permettant d'automatiser une partie de la création de visuels photos et vidéos, une nécessité quotidienne pour les marques sur divers canaux de distribution.
Il souligne l'importance de la modélisation 3D et de la technologie open source dans l'évolution rapide de son entreprise, partageant comment une approche centrée sur l'utilisateur et une constante réévaluation du marché ont été cruciales pour leur succès.
Hugo nous fait également part de la transition stratégique audacieuse qu'ils ont dû opérer, passant d'une solution initiale à une plateforme entièrement basée sur la 3D, illustrant la flexibilité et la vision nécessaires pour innover dans le secteur de la data et de l'IA.
🔑 MOTS CLÉS
Modélisation 3D : Processus de création d'un modèle numérique en trois dimensions utilisant des logiciels spécialisés. Essentiel pour générer des visuels réalistes et interactifs pour le marketing et la vente en ligne.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 42 Samuel Fillon (Fondateur @ Sommelier du parfum) : La data et l'IA au service de la parfumerie
Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité
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Jean-Emmanuel Bibault, professeur en cancérologie à l'Université Paris-Cité et chercheur en IA appliquée à la médecine à l'Inserm, est l'invité de l'épisode 53 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans l'univers de l'IA en cancérologie, nous présentant comment l'intelligence artificielle révolutionne le diagnostic, le traitement, et le suivi des patients atteints de cancer.
De l'utilisation des données satellitaires pour prédire l'épidémiologie du cancer à l'optimisation de la radiographie par l'IA, le Pr.Bibault partage des insights précieux sur le potentiel transformateur de la data science en médecine.
Il nous partage son opinion tranchée sur les freins à l’adoption de l’IA en médecine d’une part et sur les obstacles réglementaires à la recherche.
🔑 MOTS CLÉS
Données satellitaires en épidémiologie: Emploi d'images capturées par des satellites pour étudier la distribution et les déterminants des maladies au sein de populations spécifiques.
Analyse de biopsie automatisée: Processus où l'IA examine les échantillons de tissus pour détecter la présence de cellules cancéreuses, augmentant précision et efficacité du diagnostic.
Modèles prédictifs en cancérologie: Systèmes d'IA qui analysent de grandes quantités de données pour prédire l'évolution du cancer chez les patients, contribuant à personnaliser le traitement.
Patient-facing AI: Technologies d'IA conçues pour interagir directement avec les patients, par exemple en fournissant des diagnostics préliminaires basés sur les symptômes rapportés.
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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 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement
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Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101.
Il nous plonge au cœur de la modélisation environnementale de l'océan et de la météorologie, en intégrant l'intelligence artificielle L'objectif ? Décoder les mystères des profondeurs marines et améliorer significativement les prédictions météorologiques.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 35 : Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative
Épisode 17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome
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Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.
Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.
Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.
L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.
🔑 MOTS CLÉS
Taxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 38 Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle
Épisode 46 Pierre Vannier (CEO @ Flint) : Buy or build ? Externaliser l’IA et la Data Science
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Léa Caen, ancienne “product manager” chez Amazon et cofondatrice de Kiosk, une entreprise qui aide les sociétés à se conformer à la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) est l'invitée de l’épisode 50 de Data Driven 101.
Elle aborde l'importance de chiffrer la responsabilité sociale des entreprises (RSE), la nécessité pour les entreprises de mesurer leur impact environnemental d’une part et social d’autre part.
Elle nous raconte comment Kiosk facilite ce processus grâce à la consolidation de données et souligne l'évolution des attentes sociétales autour de la durabilité et l'impact de la technologie, y compris concernant l'IA.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 31 : Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique
Épisode 17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome
Épisode 39 : Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les opinions de :
David El Kaim, Sales director chez Bright Data
Paul Maher, Directeur général de Coudac
Hamza Tajmouati, Head of Data & IA chez Iktos
Hugo Lime, Head of data Chez Matera
Arthur André, Co- fondateur de Praiz
Nataniel Ruiz, Research Scientist chez Google search
Quentin Dubois, CTO de OSS Venture
Hugo Palmer, Manager data chez Blablacar
Marie Ramon Daré, Chef de projet design et innovation chez Eco lab
Jean-Philippe Couturier, Fondateur de Whoz
Samuel Fillion, Fondateur de Sommelier du Parfum
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les anecdotes de :
Victor Cluzel, Administrateur de l'INSEE détaché à la cour des comptes
Édouard D'Archimabaud, CTO de Kili Technology
Hamza Tajmouati, Head of IA & Data chez Iktos
David El Kaim - Sales Director chez Bright Data
Arthur André, Co-fondateur de Praiz
Robin Conquet, Fondateur de Data Gen
Pierre Guio, Head of Data chez Ad's up
Fabrice Bonnifet, Directeur du développement durable chez Bouygues
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les opinions de :
Charles Sutton, CTO de Data Scientest
Nicolas Marchais, Head of sales chez Spendesk
Victor Azria, Global data director chez JCDecaux
Victor Cluzel, Administrateur de l'Insee détaché à la cour des comptes
Coralie Betbeder-Déchelette, Data Lead chez Joko
Édouard d'Archambaud, CTO de Kili Technology
Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les anecdotes de :
Arnaud Delaunay Head of computer vision chez Farmwise
Edouard Neuville, Directeur académique de Albert School
Jeremy Cheradame, Data scientist pour l'équipe de France de Rugby
Alexandre Miny de Tornaco, co-fondateur de DataBird
Vincent Otto, CTO de SportDynamics
Chloé Dupuy, Manager analytics retail chez Catalina
Victor Azria, Global data director chez JCDecaux
Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix
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Eloi Morlaàs, software engineer chez WhatsApp est l’invité de l’épisode 49 de Data Driven 101.
Il aborde la croissance massive de l'application, le traitement des données et la sécurité des messages, mettant en avant la complexité de la gestion des clés de chiffrement et la confidentialité.
Il évoque également l'application de Machine learning pour améliorer l'intégrité et la performance des appels chez WhatsApp.
🔑 MOTS CLÉS
Parameter Tuning: Processus d'ajustement des paramètres d'un algorithme pour optimiser sa performance.
Data Center : Installation utilisée pour héberger des systèmes informatiques et des composants associés, comme les systèmes de télécommunications et de stockage de données.
Forecasting (Prévision) : Processus d'estimation ou de prédiction de futurs événements ou tendances basé sur des données historiques.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio
Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété
Épisode 45 : Laetitia Jumel (Head of Data @ Electra) : AirBnB et stations de recharge électrique
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Antoine Buat, dirigeant de DigDash, est l’invité de l’épisode 48 de Data Driven 101.
Il nous partage ses insights sur l'évolution de l'IA et son application dans le domaine de la business intelligence, insistant sur l'utilisation judicieuse de ces technologies.
Il nous dévoile ses astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation d’outils de BI.
Enfin, il souligne également l'importance de la souveraineté des données dans un contexte où les entreprises cherchent à protéger leurs données sensibles des lois américaines comme le Cloud Act.
🔑 MOTS CLÉS
Data Mesh : Un concept architectural dans la gestion des données où la responsabilité est décentralisée.Data Exploration : Le processus d'analyse des données pour en extraire des informations ou découvrir des tendances.
Vector Database : Une base de données qui utilise des vecteurs pour représenter les données, permettant des requêtes et des analyses plus rapides et efficaces.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 4 : Guillaume Jouffre (CEO @ GreenGo) - Data et hébergement touristique
Épisode 5 : Laure Lapostolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas
Épisode 7 : Nicolas Marchais (Head of sales @ Spendesk) - Orienter l'effort de vente
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Renaud Allioux, cofondateur de Preligens, société qui développe des solutions d'IA pour l'aérospatiale, la défense et les institutions gouvernementales, est l’invité de l’épisode 47 de Data Driven 101. Il nous parle notamment de :
La genèse du projet et leurs aventures
L’impact des évolutions de l'IA avec un focus sur les modèles de fondation et l'IA générative.
La gestion de données sensibles et les contraintes strictes du secteur.
🔑 MOTS CLÉS
Modèles de fondation : Modèles d'apprentissage profond qui ont été pré-entraînés sur une large variété de données et peuvent être ajustés ou affinés pour des tâches spécifiques.Données sensibles et classifiées : Informations qui, si elles étaient divulguées, pourraient potentiellement causer un préjudice.
Test d'intrusion (Pen Test) : Un test d'intrusion, aussi connu sous le nom de "Pen Test", est une méthode autorisée et proactive pour évaluer la sécurité d'un système informatique ou d'un réseau en simulant une attaque de la part d'utilisateurs malveillants ou de cybercriminels.
SAM : Le modèle Segment Anything, ou SAM, est un modèle de segmentation d'image de pointe qui permet une segmentation rapide, offrant une polyvalence inégalée dans les tâches d'analyse d'image.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 33 : Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 8 : Arnaud Delaunay (Head of computer vision @ Farmwise) - Un robot agriculteur
Épisode 22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA
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Pierre Vannier, CEO de Flint, est l’invité de l’épisode 46 de Data Driven 101.
Il nous parle des enjeux de l'IA dans la transformation des entreprises et notamment :
Des prérequis pour se lancer dans l’IA
De l'importance de ne pas faire rentrer les différentes situations dans des cases
Des défis éthiques et pratiques de l'IA.
🔑 MOTS CLÉS
Gouvernance des Données: Ensemble de processus, de politiques, de normes et de métriques qui assurent l'efficacité et la protection des informations gérées par une organisation.
Liens et sources :
https://aibusiness.com/nlp/github-copilot-loses-20-a-month-per-user
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 44 : Ismael Goulani (CTO @ Modeo) : comment s'offrir une Modern Data Stack ?
Épisode 30 : Robin Conquet (Fondateur @ DataGen) : Data et média spécialisé
Épisode 18 : Victor Azria (Global Data Director @ JCDecaux) : Les panneaux d’affichages face à la data
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Laetitia Jumel, Data Scientist pour AirBnb et maintenant Head of Data chez Electra, une société spécialisée dans les bornes de recharge rapide pour véhicules électriques, est l'invitée de l’épisode 45 de Data Driven 101.
Elle revient sur la méthode statistique du contrôle synthétique permettant d’anticiper des comportements utilisateurs et son utilisation chez AirBnb
Elle nous explique en quoi la valorisation des données est cruciale pour les décisions business chez Electra
Elle nous parle de l'utilisation des données pour améliorer l'expérience utilisateur, de l'importance de la qualité des données, et les défis auxquelles fait face Electra notamment en matière de prédiction de la performance des stations de recharge et de politique de prix.
🔑 MOTS CLÉS
Valorisation des données : Le processus d'amélioration de la valeur commerciale et opérationnelle d'une entreprise par l'utilisation efficace des données.
Prédiction de la performance : Utilisation des données pour anticiper et modéliser la performance future de systèmes ou de produits, souvent à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio
Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété
Épisode 37 : Hugo Palmer (Manager Data @ Blablacar) : Data Mesh chez Blablacar
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Ismael Goulani, CTO de Modeo, est l'invité de l'épisode 44 de Data Driven 101.
Il nous explique les récentes évolutions de paradigme dans le domaine du Data Engineering et nous partage ses choix techniques, ses bonnes pratiques et ses trucs et astuces pour faire fonctionner la fonction Data d'une entreprise.
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les opinions de :
Antoine Sauvage de Ovrsea
Victor Billette de Villemeur de L'Oréal
Nikolaj Groeneweg de Every.me
Édouard Neuville de Albert School
Jérémy Chéradame de la FFR
Alexandre Miny de Tornaco de DataBird
Vincent Ottow de SportsDynamics
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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.
Dans cet épisode, les anecdotes de :
Guillaume Jouffre de GreenGo
Laure Lapostolle de Quitoque
Adrien Fenech de Estimeo
Nikolaj Groeneweg de Every.me
Charles Sutton de DataScientest
Arnaud Delaunay de Farmwise
Alexis frentz de Elaia
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Paul Maher, Directeur Général de Coudac, un groupe de 6 agences marketing, est l’invité de l'épisode 43 de Data Driven 101.
Il nous parle de Coudac, entreprise full-remote depuis sa création, aborde l’'importance du tracking server-side face aux restrictions des navigateurs, ou encore l'optimisation data-driven des campagnes publicitaires.Il souligne également l'avenir de la data chez eux, visant une gestion complète et efficace des données pour maximiser l'impact des dépenses marketing.
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Samuel Fillon, fondateur de Sommelier du Parfum, une start-up de machine learning dans la parfumerie, est l’invité de l'épisode 42 de Data Driven 101.
Il nous explique :
👉 Comment ils fournissent des outils data driven aux consommateurs et professionnels pour prendre des décisions rationnelles dans l'achat et la création de parfums.
👉 Comment ils développent des intelligences artificielles à partir de données olfactives et d’avis clients pour améliorer la recommandation de parfums.
👉 Quelles différences il y a entre des algorithmes de recommandation B2B et B2C.
🔑 MOTS CLÉS
Norme L2 : Mesure mathématique utilisée en statistiques et en apprentissage automatique pour quantifier la différence entre deux éléments.Espace Sparse : Concept en science des données et en machine learning où la plupart des éléments d'un ensemble de données sont des zéros ou des valeurs non significatives.
Factorisation de Matrice : Technique mathématique utilisée en machine learning pour décomposer une matrice complexe en produits de matrices plus simples.
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Épisode 5 : Laure Lapost olle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas
Épisode 16 : Chloé Dupuy (Manager Analytics Retail @ Catalina) : Comprendre le client
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