Episódios
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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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Estão a faltar episódios?
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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.
🔑 MOTS CLÉS
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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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
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
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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Bruno Daunay, IA Lead chez Léonard, est l'invité de l'épisode 57 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans les coulisses de l'innovation au sein du groupe Vinci, où l'intelligence artificielle n'est pas seulement une technologie, mais un pivot central pour réinventer les processus et booster l'entrepreneuriat.
Bruno nous parle de la manière dont Léonard, incubateur d'innovation, façonne l'avenir en bridant l'intelligence artificielle avec les opérationnels pour créer des solutions sur mesure qui transforment l'industrie.
🔑 MOTS CLÉS
IA Lead : Leader en Intelligence Artificielle, coordonne les initiatives IA au sein d'une organisation, en s'assurant que les projets soient alignés avec les stratégies business.Optimisation des processus : Amélioration des processus existants grâce à des analyses et des technologies avancées pour accroître l'efficacité et réduire les coûts.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 36 Quentin Dubois (CTO @ OSS venture) : Data et manufacturing
Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement
Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité
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Marc de Beaucorps, CEO de Finovox, est l'invité de l’épisode 56 de Data Driven 101.
Avec Finovox spécialisé dans la détection de fraudes documentaires grâce à l'intelligence artificielle, il nous plonge dans un univers où IA et sécurité se rencontrent pour contrer des menaces toujours plus sophistiquées.
Il nous parle de la manière dont Finovox aborde :
la constitution d’un dataset de fraude documentaire
la construction de pipelines complexes d’analyse
les cycles de ventes auprès de grand groupes et institutions
🔑 MOTS CLÉS
Fraude Documentaire : Acte de falsifier des documents officiels dans le but de tromper ou de réaliser un gain illégal.
Computer Vision : Branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le contenu visuel des images ou des vidéos.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données
Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio
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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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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
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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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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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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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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
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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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