Episodes

  • #24 The New Face of Conflict: AI in Warfare with COL ANTAL

    #24 The New Face of Conflict: AI in Warfare with COL ANTAL

    · Post Mortem

    In this episode of the Post Mortem podcast, we dive deep into the impact of artificial intelligence in modern warfare with retired Colonel John Antal. With over 30 years of experience in the US Army and a prolific career as an author and software industry expert, COL Antal shares his insights into the future of warfare.

    We explore the concept of decision dominance in the digital age, discussing the nuances of data & AI applications in military strategy, from 'man in the loop' to 'man out of the loop' systems. COL Antal breaks down the complexities of AI, explaining the progression from Artificial Narrow Intelligence (ANI) to the potential of Artificial General Intelligence (AGI) and the concept of Artificial Super Intelligence (ASI).

    The conversation shifts to the practical implications of AI in military operations, highlighting the evolution from traditional kill chains to AI-enabled kill webs.

    We also touch on the lessons learned from recent wars, the Russian/Ukraine war, Nagorno-Karabakh conflict, Israel/Hamas war, and the importance of continuous adaptation in the face of rapidly advancing technologies.

    This episode is a must-listen for anyone interested in the intersection of technology and military strategy.

    Bibliography

    Below are some of the resources used to prepare for this episode and mentioned in it :

    - Lessons of the Second Nagorno-Karabakh War, US Army Fires Conference, accessed January 2023, at https://www.youtube.com/watch?v=eLq4WJMl7Zc

    - John Antal presentation at the Manoeuvre Warfighter Conference (MWFC), accessed September 14, 2022, at https://youtu.be/EOrc4x-DlmI

    - Testimony of Christian Brose. To the House Armed Services Committee. Subcommittee on Cyber, Information Technologies, and Innovation. The Future of War: Is the Pentagon Prepared to Deter and Defeat America’s Adversaries. Feb. 2023. https://armedservices.house.gov/sites/republicans.armedservices.house.gov/files/BroseWritten Testimony.pdf

    - ANTAL, J. (2023). Artificial Intelligence and the Accelerating Tempo of War. Retrieved Jan 7 2024, from https://www.schumer.senate.gov/imo/media/doc/John%20Antal%20-%20Statement.pdf US Senate AI Symposium.

    - Next War: Reimagining How We Fight, 2023, John F Antal, https://www.amazon.com/Next-War-Reimagining-How-Fight/dp/1636243355

    - Aerorozvidka NGO, Unmanned aerial vehicles, situational awareness, cybersecurity https://aerorozvidka.ngo/

    - Nagorno-Karabakh conflict, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Nagorno-Karabakh_conflict&oldid=1198631897(last visited Jan. 28, 2024).

    - ‘The Gospel’: how Israel uses AI to select bombing targets in Gaza, The Guardian, Dec 1 2023, Retrieved Feb 2 2024, https://www.theguardian.com/world/2023/dec/01/the-gospel-how-israel-uses-ai-to-select-bombing-targets

    - Joint All-Domain Command and Control (JADC2), United States DoD, https://media.defense.gov/2022/Mar/17/2002958406/-1/-1/1/SUMMARY-OF-THE-JOINT-ALL-DOMAIN-COMMAND-AND-CONTROL-STRATEGY.PDF

    - Haut-Karabagh : dix enseignements d'un conflit qui nous concerne, Rapport d'information n° 754 (2020-2021), déposé le 7 juillet 2021, https://www.senat.fr/rap/r20-754/r20-754_mono.html#toc167

    - Compte rendu Commission de la dĂ©fense nationale et des forces armĂ©es, Audition, Ă  huis clos, de M. le gĂ©nĂ©ral d’armĂ©e Thierry Burkhard, chef d’état-major de l’armĂ©e de Terre sur l’actualisation de la LPM 2019-2025, page 14, https://www.assemblee-nationale.fr/dyn/15/comptes-rendus/cion_def/l15cion_def2021068_compte-rendu.pdf

  • #23 D'entrepreneur Ă  investisseur - le parcours de Philippe Laval

    #23 D'entrepreneur à investisseur - le parcours de Philippe Laval

    · Post Mortem

    Dans l’épisode #23 du podcast Post Mortem, je reçois Philippe Laval, ingĂ©nieur & fondateur de plusieurs entreprises dont SINEQUA, Philippe est aujourd’hui CTO Ă  Jolt Capital, un fonds d’investissement dans la DeepTech en Europe.

    Dans la tech, les parcours de carriÚres pour les ingénieurs logiciels se distinguent souvent en deux voies proposées en entreprise :

    - Une voie contributeur individuel (IC – Individual Contributor) qui offre la satisfaction de rĂ©soudre des problĂšmes techniques complexes ;

    - Une voie management (management track) pour gérer des équipes techniques et influer sur le produit.

    Philippe a choisi d’aller au-delĂ  de cette dichotomie. En se lançant dans l’entreprenariat, il voulait « build something people want » comme le dit la devise de YCombinator. Entre la France et San Francisco, il a  dĂ©veloppĂ© des algorithmes de traitements big data et des approches sĂ©mantiques de haut vol, tout en continuant de dĂ©velopper sa vision produit pour piloter ses business.

    Dans cet Ă©pisode on revient sur l’aventure entrepreneurial de Philippe, les victoires, les difficultĂ©s, et les enseignements que l’on peut tirer de sa carriĂšre avant d’ouvrir sur sa mission actuelle en tant que CTO de JOLT Capital.

    ---

    La recommandation de lecture de Philippe, Termination Shock, Neal Stephenson

  • Episodes manquant?

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  • #22 L'Ă©volution de la boĂźte Ă  outils du Data Scientist

    #22 L'évolution de la boîte à outils du Data Scientist

    · Post Mortem

    Dans l’épisode #22 du podcast Post Mortem, je reçois Alex Combessie. Alex est co-fondateur et CEO de Giskard – une solution d’évaluation de modĂšles d’IA.  Avec Alex, on revient sur les diffĂ©rentes prises de consciences qui ont touchĂ© les Ă©quipes data autour de la mise en production de projets IA.

    On s’interroge Ă©galement sur la disponibilitĂ© de l’outillage des Ă©quipes data & IA, notamment dans le cas de l’error analysis afin d’assurer que l’introduction de rĂ©gression « ML » est maitrisĂ©e.

    Bibliographie

    - Applying ML – Blog de Eugene Yan, https://applyingml.com/

    - Blog Post de Giskard sur le ML - https://www.giskard.ai/knowledge-categories/blog

    - Le cours de Andrew NG sur l’error analysis, « Carrying Out Error Analysis (C3W2L01) » - issue de la specialization Structuring Machine Learning Projects (Course 3 of the Deep Learning Specialization) -  https://www.youtube.com/watch?v=JoAxZsdw_3w

  • #21 L'investigation d'incidents cyber avec Thomas et François de Defants

    #21 L'investigation d'incidents cyber avec Thomas et François de Defants

    · Post Mortem

    La cybersĂ©curitĂ© est un domaine ingrat. Le dĂ©fenseur doit s’assurer que l’ensemble de son systĂšme est sĂ©curisĂ©, lĂ  oĂč l’attaquant a besoin d’une unique faille pour atteindre son objectif. La gestion d’incident cyber implique de collecter et d’analyser minutieusement les journaux des diffĂ©rentes applications et serveurs, comment faire pour s’assurer de ne passer Ă  cĂŽtĂ© d’aucune info clĂ© ?

    Dans l’épisode #21 du podcast Post Mortem, je reçois François Khourbiga et Thomas Raffineau MarĂ©chal, les deux co-fondateurs de Defants – une solution d’investigation d’incidents de cybersĂ©curitĂ©.

    On revient sur ce qui les a poussĂ©s Ă  entreprendre dans le domaine du cyber, leur vision de la gestion d’incidents cyber et la façon dont une startup peut pĂ©nĂ©trer un domaine oĂč les process sont bien ancrĂ©s et comment un nouvel outil et mĂ©thode peuvent trouver leurs places.

    Bibliographie

    Defenders think in lists. Attackers think in graphs. As long as this is true, attackers win. 26 avril 2015, John Lambert, Distinguished Engineer, Microsoft Threat Intelligence. Billet de blog citĂ© en ouverture de l'Ă©pisode. Mandiant, leader de la threat intelligence. Les diffĂ©rents rapports de l’ANSSI, excellente ressources, notamment : Rapport d’activitĂ© 2020, 2021, rapport Crise d’origine cyber, les clĂ©s d’une gestion opĂ©rationnelle et stratĂ©gique Une ressource pas citĂ© explicitement dans l'Ă©pisode mais intĂ©ressant de connaĂźtre son existence : le MITRE - recense les modes opĂ©ratoires de plusieurs organisations cyber. Utiles pour identifier un attaquant en fonction des traces qu'il a pu laisser sur le SI et dĂ©terminer un scĂ©nario d'attaque https://attack.mitre.org/resources/getting-started/ EDR - Endpoint Detection and Response - en sĂ©curitĂ© informatique, dĂ©signe une catĂ©gorie d’outils et de solutions qui mettent l’accent sur la dĂ©tection d’activitĂ©s suspectes directement sur les hĂŽtes du systĂšme d'information, source wikipedia
  • #20 Comment Arte a rĂ©inventĂ© la VoD en Europe

    #20 Comment Arte a réinventé la VoD en Europe

    · Post Mortem

    Nous sommes en 2007 ; Alors que Steve Jobs annonce le premier iPhone, la chaĂźne franco-allemande se lance dĂ©jĂ  dans le replay avec Arte+7. Fast-forward 10 ans, et c’est un service de VoD complet - Arte.tv - qui offre un catalogue de contenu et une proposition de valeur qui n’a pas Ă  rougir des mastodontes amĂ©ricains.

    - Comment expliquer cette transformation d’Arte au cours des 5 derniĂšres annĂ©es ?

    Dans l’épisode 20 de Post Mortem, je reçois Lucas Legname (@lucaslegname) mobile apps project manager @ Arte pour nous parler de la façon dont la technique a accompagnĂ© la rĂ©invention de l’image d’Arte et de sa plateforme au cours des derniĂšres annĂ©es.

    Lucas a rejoint l'Ă©quipe en tant qu'API developper dĂšs 2014 avant de passer project manager. Aujourd'hui, il coordone le dĂ©veloppement des apps iOS, Android, tvOS et Android TV d’Arte.

    Bibliographie

    - Arte rĂ©compensĂ© aux Smart TV Awards (allemand) https://medientage.de/connect-liveblog/ catĂ©gorie « Feels like Magic – Beste technologische Innovation ARTE-App »

    - La recommandation de Lucas de fin d’épisode @nikitonsky et son blog https://tonsky.me

    - L’intervention (Youtube) de Lucas au forum PHP 2020 prĂ©sentation au Forum PHP 2020 (support de prĂ©sentation ici) notamment le focus sur les API Backend-For-Frontend (BFF)

  • #19 Le DevSecOps Ă  l'US Air Force

    #19 Le DevSecOps à l'US Air Force

    · Post Mortem

    Le Department of Defense amĂ©ricain, c’est plus de 2.9 millions de personnels dont plus de 320 000 personnels Ă  l’U.S. Air Force.

    Déployer et maintenir du logiciel opérationnel à cette échelle - dans un contexte de compétition international grandissante - nécessite de pouvoir ajuster rapidement ses priorités, de prototyper et déployer des solutions sous courtes échéances.

    Bref, de pouvoir pousser en production en quelques heures (voir minutes) et non plus en mois, cela avec des contraintes fortes en cybersécurité.

    Nicolas Chaillan fut le premier Chief Software Officer de l’U.S. Air Force. Dans cet Ă©pisode, Nicolas Chaillan nous parle de ses 3 annĂ©es Ă  la tĂȘte de l’initiative Entreprise DevSecOps du Department of Defense amĂ©ricain et nous partage les leçons tirĂ©es de cet engagement.

    - Aprùs une introduction sur le DevSecOps (0’30"), Nicolas partage sa façon d’aborder une transformation DevSecOps au sein d’un large organisme gouvernemental (5’42").

    - Ensuite, nous abordons la place de la formation continue et de la ressource humaine sur ces technologies en constantes Ă©volutions (10’48") ainsi que l’impact de l’Open Source Software dans les dĂ©veloppements gouvernementaux (15’20").

    - Enfin, Nicolas Ă©voque (20’45") comment ses expĂ©riences entrepreneuriales prĂ©alables dans la tech ont enrichi ses perspectives avant d’arriver au DoD ainsi que la valeur ajoutĂ©e qu’apporte dans le public des personnels ayant dĂ©jĂ  travaillĂ© sur des projets cloud, data, DevOps dans le privĂ©.

    Bibliographie

    - La keynote (pdf) de Nicolas, sur l’initiative DevSecOps à l’US Air Force - alors Chief Software Officer, U.S. Air Force et Co-Lead, DoD Enterprise DevSecOps Initiative.

    o Avec recommandation de contenu de self-learning en libre accĂšs dĂšs la slide 30.

    - The Kill Chain: How Emerging Technologies Threaten America's Military Dominance, le conseil de lecture de Nicolas.

    - Le site personnel de Nicolas Chaillan.

    Note

    - Budget de la défense américaine (2020) $718.9 milliards

    - Budget de la dĂ©fense française (2020) €37.9 milliards

  • #18 Luna & UST Crash

    #18 Luna & UST Crash

    · Post Mortem

    En une semaine, une crypto monnaie censĂ©e assurer la paritĂ© avec le dollar ne vaut plus que quelques centimes. Ce sont 2 des tops 10 projets de l’écosystĂšme crypto qui s’écroulent sous les yeux des investisseurs voyant leurs rĂ©serves en asset « stable » fondre.

    - Commente expliquer la chute des deux projets phares de l’écosystĂšme Terra ?

    Dans l’épisode #18 de Post Mortem, Artem (@Artem_Oak), co-fondateur de Oak Invest (@oak_fr), nous retrace le dĂ©roulĂ© de ce flash crash depuis le premier dĂ©crochage de l’UST par rapport au dollar jusqu’à l’explosion complĂšte de l’écosystĂšme en concluant sur les implications pour la crypto sphĂšre sur le moyen terme.

    Bibliographie

    Le protocole Curve, pour l’échange dĂ©centralisĂ©. La Fondation Luna, non-profit supportant les projets de l’écosystĂšme Terra. L’excellente vidĂ©o de Coin Bureau sur l’effondrement de Terra. La newsletter d’Artem, qui m’a donnĂ© l’inspiration pour cet Ă©pisode.
  • #17 Incident BGP chez Facebook & OVH

    #17 Incident BGP chez Facebook & OVH

    · Post Mortem

    En octobre dernier, Facebook Ă©tait indisponible plusieurs heures durant. Le mĂȘme mois, l’hĂ©bergeur français OVH a Ă©galement subit un incident.

    Leur point commun ? BGP. Le Border Gateway Protocol.

    Dans cet Ă©pisode #17 de Post Mortem, StĂ©phane Bortzmeyer nous fait dĂ©couvrir les coulisses d’internet. LĂ  oĂč le « cloud », le « serverless » se fracasse Ă  la rĂ©alitĂ© de l’internet : des machines bien physique qui essaient de communiquer entre elles.

    Mais ces machines sont distribuĂ©es Ă  la surface du globe et gĂ©rĂ©es par des acteurs diffĂ©rents... Sans leadership unique de l’internet, comment se mettre d’accord pour que ces serveurs puissent se parler et se comprendre ?

    AprĂšs avoir dressĂ© le tableau des concepts clĂ©s de rĂ©seaux qui nous aiderons Ă  suivre cette aventure internet (DNS, BGP) [1’ 50’’], StĂ©phane nous fait revivre les incidents Facebook [14’] et OVH [42’10’’] d’octobre 2021 en prenant soin de dĂ©cortiquer chaque concept pour en tirer des enseignements gĂ©nĂ©ralisables [44’].

    StĂ©phane Bortzmeyer est un ingĂ©nieur rĂ©seau (membre IETF, Ă  l’origine de plusieurs RFC – les standards d’internet) et travaille aujourd’hui Ă  l’AFNIC, le registre des noms de domaine en .fr. Il est Ă©galement auteur, tiens un blog et vous pourrez le trouver sur twitter sous handle @bortzmeyer

    Bibliographie

    Sujets évoqués lors de l'épisode

    ÉvĂšnement de Carrington – La tempĂȘte solaire de 1859
    https://fr.wikipedia.org/wiki/TempĂȘte_solaire_de_1859 Les rayonnements cosmiques et leurs effets sur les composants Ă©lectroniques https://fr.wikipedia.org/wiki/Rayonnement_cosmique#Effet_sur_l’électronique Panne des numĂ©ros d’urgence : Quelle responsabilitĂ© de l'opĂ©rateur Orange ? https://www.vie-publique.fr/en-bref/280875-panne-des-numeros-durgence-quelle-responsabilite-dorange Les articles de RIPE Labs https://labs.ripe.net/ L'accĂšs aux informations du RIS (Routing Information Service) https://stat.ripe.net/ui2013/ (attention, il faut une machine costaud, c'est plein de Javascript) Une liste de "looking glasses" http://traceroute.org/#Looking%20Glass Dont l’article sur le NTP (Network Time Protocol) https://labs.ripe.net/author/christer-weinigel/implementing-network-time-security-at-the-hardware-level/ La liste de distribution FRnog https://www.frnog.org/?page=mailing&lang=en Fantasia - L'apprenti sorcier, la scĂ©ne du balais,
  • #16 Blameless Engineering at ASOS

    #16 Blameless Engineering at ASOS

    · Post Mortem

    Steve Withey, Principal Software Engineer @ ASOS, walks us through the journey ASOS tech teams followed towards adopting a blameless postmortem culture.

    In today's episode, we cover:

    What motivated this transition towards a blameless PM culture and how it happened; How to drive the cultural change among your team to make this blameless approach work and actually deliver better incident resolution techniques. We're human after all, so what to do when the situation is so tense as we are about to fail the process? Steve shares what worked at ASOS in such cases.

    Resources

    Playing the blame-less game, ASOS Tech Blog, Medium. In this article, Steve shares tips and tricks learned during ASOS adoption of blameless PostMortem culture. https://medium.com/asos-techblog/playing-the-blame-less-game-3708f8195344Google Site Reliability Engineering books, available for free online, are once again a reference. You may not find that everything applies to your org, but going through this book will for sure spark ideas and inspirations for processes you can implement within your team. https://sre.google/books/
  • #15 Le ML Ops pour accĂ©lĂ©rer l’innovation, de la R&D Ă  la production

    #15 Le ML Ops pour accélérer l’innovation, de la R&D à la production

    · Post Mortem

    Ils ont fait x4 en effectif en moins de 2 ans et ont recruté plus de 60 Data Scientists.

    Preligens est une scale-up proposant des solutions logicielles dans le domaine de la défense et a connu une croissance fulgurante ces deux derniÚres années.

    Aujourd’hui, je reçois Marie-Caroline Corbineau, Data Scientist au sein de l’équipe R&D de Preligens pour revenir sur les effets de cet afflux de nouveaux contributeurs sur leur capacitĂ© Ă  dĂ©velopper et livrer des algorithmes Ă  l'Ă©tat de l'art rĂ©pondant aux besoins de leurs clients.

    Marie-Caroline nous raconte son parcours et son arrivĂ©e Ă  Preligens avant de faire un focus sur l’infrastructure ML qu'ils utilisent en interne. C'est cette AI Factory qui leur permet de rĂ©duire les dĂ©lais dans leur itĂ©rations produits et de dĂ©ployer plus vite.

    Ressources:

    - The Sequence of AI knowledge - newsletter distilant les avancées en deep learning et proposant une perspective business sur les valorisations et levées de fonds. https://thesequence.substack.com/

    - How we built an AI Factory - Preligens - Un medium racontant l'intiative interne entreprise à Peligens pour développer leur framework de ML Ops https://medium.com/earthcube-stories/how-we-built-an-ai-factory-part-1-2fb34c4cc648

  • #14 Scaler sa rĂ©ponse Ă  incidents - Le cas Algolia

    #14 Scaler sa réponse à incidents - Le cas Algolia

    · Post Mortem

    Cette semaine-lĂ , Xavier reçoit plus de 80 alertes la nuit. Impossible de dormir correctement. Il y a forcĂ©ment quelque chose Ă  faire pour sortir les ingĂ©nieurs on-call de cette spirale et Ă©viter une alert fatigue. Mais par oĂč commencer ?

    Dans cet épisode, on retrace la façon dont Algolia a réorganisé ses efforts de maintenance opérationnelle à mesure que son moteur de recherche gagne en popularité.

    Aujourd'hui je reçois Xavier Grand, Software Engineer au sein de l'équipe d'Algolia depuis son incubation à YCombinator en 2014, Xavier est aujourd'hui Manager Search à Algolia.

    Nous revenons sur la façon dont Algolia a fait évoluer ses équipes et sa stratégie pour répondre à des outages à mesure que le produit, l'équipe et la codebase prenaient du volume, en particulier :

    Les 3 Ă©tapes clĂ©s du chemin parcouru par les Ă©quipes tech d'Algolia pour gagner en maturitĂ© sur la rĂ©ponse Ă  incidents 🗝 L'importance d'organiser le transfert de connaissances des experts de la codebase vers les nouveaux collaborateurs et comment accompagner les nouveaux venus pour leur premier cycle on-call đŸššđŸ“ŠđŸ‘©â€đŸ’» De l'importance de monitorer les causes et non les symptĂŽmes đŸ€’

    Ressources

    La recommandation de Xavier; Le Google SRE Workbook, excellente ressource (et gratuite) pour animer un club de lecture avec votre équipe et réfléchir ensemble sur des bonnes pratiques transposables dans votre organisation. Pour un exemple de blog post mortem d'Algolia, je recommande cet excellent article de blog sur leur gestion de l'attaque Salt en mai 2020.
  • #13 An experiment gone wrong

    #13 An experiment gone wrong

    · Post Mortem

    Quelle interface choisir pour les utilisateurs de mon site ? Le nouveau systĂšme de recommandation de mon application a-t-il un impact ? Pour qui ?

    Un test AB permet de comparer deux variantes afin d’identifier la plus efficace pour l’objectif recherchĂ©. Aujourd’hui, je reçois Cyril De Catheu, Data Engineer @ AB Tasty pour discuter des dessous d’une plateforme d'expĂ©rimentations 🧑‍🔬

    Pour collecter les Ă©vĂ©nements des sites clients (e.g., clic sur tel bouton, de telle couleur, etc.) et les faire parvenir Ă  la plateforme d’AB Tasty, c’est tout un systĂšme de message queuing qui est nĂ©cessaire.

    Dans cette chaĂźne de traitement, Cyril identifie une optimisation qui permettrait de simplifier l’architecture et d’économiser quelques centaines de dollars.

    Quelques jours plus tard, la CyberWeek. Alors que certains sites clients d’AB Tasty voient leur activitĂ© multipliĂ©e par deux, les coĂ»ts liĂ©s au service pub/sub explosent 📈 💾

    Cyril garde la tĂȘte froide et mĂšne l’enquĂȘte. Il dispose d'un outil de choix pour Ă©lucider ce mystĂšre, la wayback machine. Let's get back in time ⏱ đŸ‘©â€đŸš€

    Resources

    A/B Testing, Wikipedia Wayback machine, la "Machine à remonter le temps" de l'Internet. https://web.archive.org/ La recommendation de Cyril: The Data Engineering Podcast, pour des éclairages sur la mise en production de chaßnes de traitements de données https://www.dataengineeringpodcast.com/about/

    Glossaire

    ack: du verbe anglais “to acknowledge” - littĂ©ralement “accuser rĂ©ception de”. UtilisĂ© en event processing pour qualifier le fait qu’un process accuse rĂ©ception d’un message. Pratique dans une architecture distribuĂ©e oĂč la perte de messages via le rĂ©seau est possible et l’on veut s’assurer une certaine sĂ©mantique sur le traitement d’un message (le message a Ă©tĂ© traitĂ© au moins une fois, ou exactement une fois).‹‹ Pour une introduction plus poussĂ©e sur sur le stream processing et ses challenges, je recommande le Chapter 11: Stream Processing de l’ouvrage de rĂ©fĂ©rence: ‹Kleppmann, M. (2017). Designing Data-Intensive Applications. O’Reilly Media.

    Credits

    L'extrait audio Ă  21'40" est issu du film Kung Fury, https://youtu.be/bS5P_LAqiVg?t=599
  • #12 Comment Google anonymise vos donnĂ©es personnelles avec la Differential Privacy

    #12 Comment Google anonymise vos données personnelles avec la Differential Privacy

    · Post Mortem

    Des emojis les plus populaires sur iOS à l'affluence dans votre boutique préférée sur Google Maps; comment ces informations sont obtenues? Et quelles garanties peut-on avoir quant à la préservation de l'anonymat des utilisateurs?

    Dans ce Post Mortem thématique, le Docteur Damien Desfontaines - Senior Software Engineer, Privacy pour Google nous parle de Differential Privacy (confidentialité différentielle).

    Avec des centaines de millions d'utilisateurs actifs chaque jour, les géants du numérique bénéficient de données précises d'utilisation. Au-delà de l'amélioration de l'expérience utilisateur, ces données, une fois agrégées, peuvent contribuer à adresser des problÚmes de santé publique.

    AprÚs un bref historique des techniques d'anonymisations (02'00"), on définit la confidentialité différentielle et ses propriétés (06'50") avant de revenir sur un cas d'usage au sein de Google (20'18") pour enfin discuter des implémentations existantes (27'58") et des challenges à l'adoption de cette technique (34'13").

    Sur Apple Podcast, vous devriez avoir accĂšs aux chapitres avec les liens et illustrations. L'illustration de la Randomized Response devrait ĂȘtre utile!

    Toutes les illustrations sont disponibles sur le blog post qui accompagne l'Ă©pisode sur le Medium du Post Mortem Podcast https://medium.com/the-post-mortem-podcast

    Ressources

    Latanya Sweeney et la rĂ©-identification des donnĂ©es mĂ©dicales du gouverneur du Massachusetts, William Weld en 1997. WikipediaLe blog de Damien sur la Differential Privacy, c'est trĂšs visuel et de nombreux articles sont accessibles au grand public https://desfontain.es/privacy/differential-privacy-awesomeness.html (~10mins de lecture). Une version html de sa thĂšse Lowering the cost of anonymisation est Ă©galement disponible sur son site. Les chapitres lĂ©gers en maths sont indiquĂ©s par une fleur ✿.Pour le cas d'usage de la Differential Privacy chez Apple citĂ© en introduction, voir le papier de la Differential Privacy Team d'Apple : "Learning with Privacy at Scale", disponible ici https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/papers/learning-with-privacy-at-scale.pdfUn exemple d'usage de la Differential Privacy chez Google; Les Community Mobility Reports, pour une vision de l'impact du covid sur la mobilitĂ© des personnes https://www.google.com/covid19/mobility/Description du processus d'anonymisation pour les Google Community Reports "Google COVID-19 Community Mobility Reports: Anonymization Process Description", https://arxiv.org/abs/2004.04145Le papier "Differentially Private SQL with Bounded User Contribution", https://arxiv.org/abs/1909.01917 publiĂ© par Damien et son Ă©quipe pour faciliter l'utilisation de la Differential Privacy par les analystes en Ă©tendant les capacitĂ©s de SQLLa librairie open source de Google sur la confidentialitĂ© diffĂ©rentielle est disponible sur GitHub: https://github.com/google/differential-privacy

    Fun Facts

    The Fundamental Law of Information Recovery, Cynthia DWork: "“Overly accurate” estimates of “too many” statistics is blatantly non-private" extrait du livre “The Algorithmic Foundations of Differential Privac
  • #11 PrĂ©diction de retards Ă  la SNCF 🚉

    #11 Prédiction de retards à la SNCF 🚉

    · Post Mortem

    Tous les jours, des millions de voyageurs prennent le train sur le réseau SNCF, mais parfois, un train subit un retard.

    Aujourd'hui je reçois Héloïse Nonne, Head of Data Science & Engineering @ eSNCF, pour comprendre comment ce problÚme est adressé en interne pour améliorer l'information voyageurs.

    AprÚs avoir présenté les spécificités d'un projet ML dans un groupe qui opÚre sur plus de 30 000 km de voies, Héloïse revient sur la modélisation envisagée pour améliorer l'information voyageurs (10'00") avant de faire le bilan sur un projet mis en prod l'été 2019 (27'30").

    Ressources

    L'équipe d'Héloïse à rédigé un blog post qui détaille l'approche technique choisie pour la résolution, du feature engineering à l'industrialisation: https://www.digital.sncf.com/actualites/la-data-science-au-service-de-linformation-voyageur Pour la contextualisation, on évoque les différentes activités du groupe SNCF: https://www.sncf.com/fr/groupe/profil-et-chiffres-cles/portrait-entreprise/qui-sommes-nous

    Infos sur le podcast

    La frĂ©quence de Post Mortem va passer Ă  1 Ă©pisode par mois Dans cet Ă©pisode, j'utilise des illustrations Ă  certains moments (e.g., 14'11" au sujet de la "mĂ©tĂ©o des retards") dites moi ce que vous en pensez en commentaires sur Apple Podcast ou en DM sur twitter @PodcastMortem 🙏
  • #10 Competitive Data Science Vs RĂ©alitĂ© business

    #10 Competitive Data Science Vs Réalité business

    · Post Mortem

    Les plateformes de Data Science comme Kaggle permettent de découvrir des jeux de données variés et de se tester face à d'autres compétiteurs.

    Plus votre modĂšle performe, meilleur est votre classement sur le leaderboard.

    Avec des jeux de données "curated" et des métriques à optimiser définies dÚs le début, le setup d'un Kaggle est souvent bien différent de celui que l'on retrouve lorsque l'on résout un challenge data dans la "vraie vie".

    Retour sur l'expérience de Badr Ouali, Head of Data Science @ Vertica, et sa participation au kaggle TalkingData.

    Référence:

    Si les challenges en Data Science vous intĂ©ressent, je vous invite Ă  jeter un Ɠil Ă  ChallengeData.ens.fr. Il s'agit d'une plateforme de l'ENS et du CollĂšge De France proposant des challenges variĂ©s.
  • #9 Avalanche de requĂȘtes et effets de bords mystĂ©rieux

    #9 Avalanche de requêtes et effets de bords mystérieux

    · Post Mortem

    Les fĂȘtes de fin d’annĂ©es sont synonymes de pics d’activitĂ©s pour le e-commerce. Alors comment rĂ©agir quand on se rend compte qu’un incident se profile Ă  l’horizon du moment le plus business critique de l’annĂ©e ?

    Une conversation avec Théo Carrive, CTO de Cheerz.

    Concepts mentionnés:

    La commande EXPLAIN de PostgreSQL pour obtenir le plan d’exĂ©cution d’une requĂȘte.
    Utile pour comprendre pourquoi une requĂȘte est anormalement longue.Apple Universal Links pour iOS.
    Un Universal Link est une URL HTTP(S) qui reprĂ©sente votre contenu Ă  la fois sur le web et dans votre app, cela permet aux utilisateurs d’ouvrir votre contenu dans votre app plutĂŽt que dans la vue navigateur.
    Voir cette keynote d'Apple à la WWDC 2020 pour plus de détails sur les Universal Links en pratique.New Relic est une SaaS permettant de monitorer vos applis Web, mobiles et votre infrastructure en temps réel.
  • #8 When the facts change, I change my model

    #8 When the facts change, I change my model

    · Post Mortem

    "When the Facts Change, I Change My Mind. What Do You Do, Sir?" disait JM Keynes.

    L’économiste soulignait alors l’importance de rĂ©ajuster ses a priori et sa reprĂ©sentation du monde lorsqu'on on est confrontĂ© Ă  de nouveaux Ă©lĂ©ments.

    C’est la mĂȘme chose lorsqu’on entraĂźne un modĂšle de machine learning et qu’on le dĂ©ploie.

    Les donnĂ©es que l’on va rencontrer en production suivent-elles une distribution similaire aux donnĂ©es sur lesquelles on a entraĂźnĂ© le modĂšle? Si non, comment peut-on ajuster le tir?

    TĂ©moignage et retour d’expĂ©rience avec Hamza Sayah, Data Scientist @ Ponicode.

    RĂ©fĂ©rences et concepts mentionnĂ©s‹

    - Kullback-Leibler divergence, en un mot: une quantitĂ© qui mesure la dissimilaritĂ© de deux distributions de probabilitĂ©s.‹

    Pour une excellente vidĂ©o donnant l’intuition derriĂšre le lien entre l'entropie, l’entropie croisĂ©e et la KL divergence, se rĂ©fĂ©rer Ă  la vidĂ©o d'AurĂ©lien GĂ©ron "A Short Introduction to Entropy, Cross-Entropy and KL-Divergence"

    https://www.youtube.com/watch?v=ErfnhcEV1O8

    - Pour l'intuition derriùre le concept d'embedding, voir le blog post de Jay Alammar, "The Illustrated Word2Vec", https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/‹

    - AST - Abstract Syntax Tree, https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree‹

    - La recommandation de Hamza: le livre "La Formule Du Savoir", de LĂȘ NguyĂȘn Hoang‹

  • #7 Don't knock the checklist

    #7 Don't knock the checklist

    · Post Mortem

    Action items resulting from a postmortem analysis are often to implement more advanced monitoring or deploy new tools to track usage at a fine-grain level.

    Today, Timothy Raymond shows us that a good old checklist can sometimes be the most efficient way to prevent regressions in production.

    Some concepts mentioned in the episode:

    Roadblocking in advertising: when a single ad or product is displayed all over the place to capture maximum attention. Beware of URL capping. As a rule of thumb, keep your URL below 2000 characters.

    About our guest, Timothy Raymond (Twitter @tim_raymond) is a seasoned Go programmer and currently a Principal Software Engineer at Microsoft. You can check his blog at timraymond.com

  • #6 Monitor early,  fix bugs early đŸ‡«đŸ‡·

    #6 Monitor early,  fix bugs early đŸ‡«đŸ‡·

    · Post Mortem

    Loïc Carbonne, VP Engineering @ Theodo, nous partage son expérience sur la réduction du lead time de résolution des incidents.

    Au travers des leçons apprises lors du dĂ©veloppement d’applications web, LoĂŻc nous propose des outils et mĂ©thodes pour s’organiser afin:

    1) d’identifier plus rapidement les bugs

    2) et de réduire leur temps de résolution.

    En rĂ©sumĂ©, des best practices sur l’alerting, le monitoring et la gestion de bugs dans un fonctionnement scrum.

    Ressources

    ITIL — Information Technology Infrastructure Library Netflix tech blog — Lessons from Building Observability Tools
  • #5 Autoscaling lag et gestion des incidents chez Doctolib đŸ‡«đŸ‡·

    #5 Autoscaling lag et gestion des incidents chez Doctolib đŸ‡«đŸ‡·

    · Post Mortem

    Benoit Lafontaine, Engineering Director chez Doctolib, nous partage le post mortem d’un incident rĂ©cent dĂ» Ă  une Ă©volution soudaine de la charge sur la partie patient de leur service.

    MalgrĂ© une architecture d’auto-scaling dĂ©jĂ  en place, le service a Ă©tĂ© dĂ©gradĂ© quelques minutes. BenoĂźt revient Ă©galement sur la façon dont les incidents sont gĂ©rĂ©s chez Doctolib.

    Ressources

    Extrait audio d'un JT de M6, 19-45, disponible sur le kit presse du site doctolib.fr

    Superfail, une Ă©mission de France Culture

    Newsletter tech de Doctolib

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