➜ Retrouvez Natacha sur sa chaine  @LeCoinStat 

Natacha NJONGWA YEPNGA est Analyste quantitatif | Data Scientist | Statisticienne | Mentor Data Scientist/Analyst.

Elle présente ici un retour d'expérience sur la manipulation des données statistiques. Découvrez 7 biais pour éviter les erreurs courantes et garantir des analyses fiables. Que vous soyez professionnel ou passionné de statistiques, cette vidéo vous offre des insights précieux pour améliorer vos pratiques analytiques.

🔗 Vous souhaitez en savoir d'avantage sur Natacha, abonnez-vous à son profil Linkedin : https://www.linkedin.com/in/natacha-njongwa-yepnga/

Pour retrouver le livre d'Andy Petrella : https://www.kensu.io/oreilly-all-chapters Andy Petrella, fondateur de Kensu, vous guide dans l'adoption des bonnes pratiques pour détecter et résoudre les problèmes de données, empêchant ainsi leur propagation dans les applications Data, les pipelines et l'Analytics.

Avec Yoann Benoit, ils vous expliquent comment établir la "data observability" et partagent un "framework" pour générer et collecter toutes les informations nécessaires..

Sarah Richard & Damien Moyne viennent partager leurs REX sur la transition de leurs Stack Data. Des problèmes rencontrés, aux améliorations constatées, par quels chemins sont passés les équipes data de chez Aramis Group. 

Luc est l’une des plus grandes têtes pensantes françaises de l’IA et de la technologie, et viendra répondre aux questions de Yoann Benoit lors d’une interview en live.

Nous y aborderons son parcours, son amour pour les chiffres et pour la Silicon Valley, ses multiples vies professionnelles, et parlerons bien entendu d’Intelligence Artificielle.

Ou plutôt d’Intelligence Augmentée ? Car comme il le précise dans son livre, l’Intelligence Artificielle n’existe pas !

Cette interview sera aussi l’occasion de parler de son rôle actuel chez Renault, et plus généralement de la place actuelle et future de la France dans l’IA et la tech.

The video is a presentation hosted at a conference where Emmanuel, the VP of Data at BlaBlaCar, discuss the progress and changes made over the past year. He is joined on stage by Tushar, their Senior Data Engineer, who has been an integral part of their team since 2021. Emmanuel briefly describes their role in facilitating inter-city movement through carpooling and long-distance buses. They also aspire to distribute train tickets in the future. Central to BlaBlaCar's ethos is the concept of shared mobility on land. The main goal of their data team is to offer reliable data products

Keynote d'introduction par Laurène Thenoz  @hymaia  .

Une introduction inspirante pour vous mettre en condition pour les retours d'expérience.

🔗 Vous souhaitez en savoir d'avantage sur l'introduction de l'Hymaday. Retrouvez le live : https://youtube.com/live/Gl7N21uh7t8

Le 13 Juillet dernier, nous avons eu l’honneur d’organiser aux  Galeries Lafayette une table ronde sur le thème de l’IA Générative appliquée en entreprise avec Anne-Claire Baschet, Julien Conan et Siddhartha Chatterjee, animée par Yoann Benoit.

Cette table ronde fut l’occasion pour les 3 speakers de partager leurs convictions sur le présent et l’avenir de l’IA Générative, ainsi que sur les actions menées au sein de leurs entreprises respectives, Aramis Group, Leboncoin et ClubMed , pour identifier et actionner des leviers business via cette technologie en vogue.

Merci à Sebastien Godard & Flore D’Aurelle De Paladines pour cette collaboration pour événement ! 🔗 Vous souhaitez en savoir d'avantage sur la #GenerativeAI cette vidéo devrait vous plaire

Nicolas SAFIS joue un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre des stratégies d'innovation et d'investissement du groupe @CarrefourFrance tout en continuant à renforcer son leadership dans le monde dynamique du retail. 🔗 Vous souhaitez en savoir d'avantage sur la #GenerativeAI cette vidéo devrait vous plaire https://youtu.be/Xmr1qQfMfzk

Anis Zakari et Simone Civetta présentent les dessous de la Generative IA. Bruno Lemaire estime que l'Europe pourra avoir son Open AI "sous 5 ans", nous vous expliquons les enjeux, les "uses cases" et les conséquences si vous voulez utiliser ce type d'algorithme. 🔗 Si la #GenerativeAI vous plaît, vous pourrez aussi être intéressé par l'#ethicalai https://youtu.be/nlJuut_YskE

Lors de l'Hymaday, Emmanuel Martin-Chave, VP Data, dévoile pourquoi BlaBlaCar a opté pour le Data Mesh.

Dans cet épisode, plongez au cœur des trois principales réflexions :

• L'évolution de la mentalité,
• La tactique d'intégration technique,
• L'art d'engager les acteurs concernés.

Cet enregistrement provient de notre #Hymaday, une initiative d'Hymaia visant à partager le savoir. Nous ouvrons cet événement trimestriellement à tous.

Restez à l'écoute de nos podcasts pour enrichir vos connaissances sur la Data et suivez-nous sur LinkedIn pour ne rien manquer des tendances actuelles dans le domaine de la Data.

Pour en savoir plus sur le Data Mesh, visitez : https://www.hymaia.com/qu-est-ce-que/data-mesh.

Présentation avec Sebastien Robert et Virginie Lange de Floa Bank  sur l'explicabilité de l'IA et confiance dans un contexte Bancaire.

Floa a été racheté par le groupe BNP Paribas en 2022.

Ils ont actuellement 40 algorithmes en production comme le Scoring pour l'octroit d'un crédit et l'évaluation du risque d'impayé.

Retrouvez l'épisode complet ici : 

Hub France IA est une Association loi 1901 créée en 2017.

Fédératrice de l’écosystème IA français. Leur ambition est de soutenir le développement de l’IA en France et à travers l’Europe.

Leur réseau agit pour accélérer l’adoption de l’IA au sein des entreprises et des institutions. Caroline Chopinaud et Camille Souillart nous présentent les travaux du groupe de travail sur l'éthique de l'IA au sein du Hub FranceIA.

Elles décortiquent 3 principes éthique sur les 7: Sûreté, Impact Durable, Autonomie, Responsabilité Humaine, Explicabilité, Équité, Respect de la vie privée

Vous pouvez retrouver la grille de maturité ia et éthique ici : https://www.hub-franceia.fr/grille-de-maturite-ia-et-ethique-2023/ 

Le Data Storytelling est fondé sur trois piliers essentiels : le narratif (la forme narrative de la présentation), les données (qui doivent être pertinentes et bien sélectionnées), et la visualisation des données (qui aide à rendre les données compréhensibles et engageantes pour l'audience).

Importance de la Visualisation : La clarté de la visualisation est cruciale pour un storytelling efficace.

Il est important de simplifier les graphiques en éliminant les éléments inutiles comme les lignes de grille excessives, et d'utiliser des attributs préattentifs (comme la couleur ou la taille) pour guider l'attention de l'audience vers les informations les plus importantes.

Narrative Engageante : Le storytelling doit créer un récit captivant qui conduit à une action ou une décision. Cela implique de présenter les données comme une histoire avec un début, un milieu et une fin, où le "héros" (la métrique principale ou le KPI) surmonte des obstacles (les problèmes ou antagonistes) pour atteindre un objectif clair.

Nos réseaux :

➜ LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/hymaia

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💻 Notre site internet : https://www.hymaia.com

Présentation avec Dounia Zouine et Clément Baccar de BrutFR  .

Ils nous partageront leur expérience sur l'IA éthique by design pour la recommandation de contenu dans le secteur des médias.

Voici les liens présents sur les slides de la présentation :

Slide "New Jobs" : https://www.welcometothejungle.com/fr/articles/intelligence-artificielle-recrutement-metier

L'application mobile  @BrutFR  : https://www.brut.app/

L'ensemble de la présentation en vidéo : 

Benoit Rottembourg REGALIA Inria expose de manière dynamique toutes les subtilités de régulation et auditabilité des algorithmes d'IA.

Vous découvrirez les bonnes pratiques en terme de réalisation d'algorithme éthique en terme d'organisation (circuit court de l'IA) et techniquement comment les auditer.

Voici les liens présents sur les slides de la présentation :

Le site web de l'inria : https://www.inria.fr/fr 

Les vignettes de Netflix sont-elles biaisées ? : https://www.numerama.com/pop-culture/433922-netflix-trompe-t-il-ses-utilisateurs-noirs-avec-ses-vignettes-de-films-personnalisees.html

Pour en savoir plus, sur Regalia : https://www.inria.fr/fr/le-projet-pilote-regalia-au-service-de-la-regulation-des-algorithmes

Yoann propose ici une introduction inspirante autour de l'IA Ethique lors de notre Hymaday organisé chez  @BrutFR  avec le  Modern Data Network.

Voici les liens présents sur les slides de la présentation :

- Définition du mot éthique : https://fr.wikipedia.org/wiki/ethique

- Stable Diffusion public release : https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

- Émission de CO2 d'un modèle de LLM : https://arxiv.org/abs/1906.02243

- Coût environnement en eau de ChatGPT : https://earth.org/environmental-impact-chatgpt/

- Comparaison de GPT-3 et GPT-4: Quel modèle de langage est le plus avancé ? https://www.julsa.fr/gpt-3-vs-gpt-4-comparaison-modeles-langage-ia/

- Terminator : https://fr.wikipedia.org/wiki/Terminator - Chinese Woman Destroys Hospital Robot :

- Regard - Diagnostic médical assisté par l’IA : https://www.marktechpost.com/2022/07/22/this-la-based-health-tech-startup-regard-is-developing-an-artificial-intelligence-based-system-to-automate-documentation-for-physicians/ - Pyronear : https://pyronear.org/ - Creep - Prévention du cyber-harcèlement : https://newsroom.univ-cotedazur.fr/actualites-evenements/creep-un-surveillant-pour-les-reseaux-sociaux Ne

Nous accueillons  Hamad qui a rejoint @decathlondigital  en tant que AI Director Alfonso Carta, Data Science Manager & AI Lab Leader et Corentin Vasseur, ML Engineer (XAI & MLOps).

Ils ont pour ambition d’aider le groupe à passer à l’échelle dans l’exploitation et la gestion du Machine Learning en production. Il nous partagent leur enjeux actuels et leur objectif de placer le MLOps au coeur des bonnes pratiques et de la culture des équipes Data de Décathlon. 

Il s’agit ici d’un replay de notre Hymaday special MLOps que vous pouvez retrouver sur notre chaine YouTube dans la playlist Retour d’expérience Data. 

Stable Diffusion est un Model d’IA développé en 2022 par Stability AI.

c’est un modèle capable de générer des images à partir de texte.

L’équivalent open source de Dalle (OpenIA), MidJourney ou Imagen (Google) Utilise la diffusion Mae Yener ML Engineer / ML Ops Engineer chez Hymaia propose de découvrir dans cette vidéo Stable Diffusion avec Anis Zakari.

Vous voulez connaître le quotidien d'une Chief Data Officer ?

Voici un échange avec Fiona ONGARO CDO au PMU.

Cela fait maintenant 6 mois que Fiona est la Chief Data Officer du PMU.

Durant 45 minutes, elle nous apporte son retour d'expérience sous différents angles :

✅ L'accession au poste : par quoi a-t-elle commencé ?

✅ Comment a-t-elle vécu personnellement ces changements ?

✅ Quels sont ses objectifs en tant que CDO ?

✅ Comment mettre en place une stratégie Data ?

✅ Quels conseils pour de futurs CDO / Head of Data ?

Paraît-il qu'il faut 90 jours pour réussir sa prise de poste, nous verrons avec Fiona les facteurs clés de succès dans ce rôle si particulier et essentiel dans une organisation.

Replay vidéo disponible ici : 

Benoit Robillard, et Raphaël Pfister, Chief tech lead Operations Research et Tech Lead Data Scientist chez Air France-KLM. Que ce soit pour de la maintenance prédictive, de la recommandation ou encore de l’optimisation de taux de remplissage, la 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗙𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝘆 𝗱’𝗔𝗶𝗿 𝗙𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗞𝗟𝗠 a de forts enjeux d’industrialisation de projets Data Science depuis de nombreuses années.Benoit et son équipe sont entre autres responsables de l’établissement et de la diffusion des bonnes pratiques de DevOps & Data Engineering auprès des différentes équipes Data Science du département, et a lancé depuis plusieurs mois plusieurs chantiers 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀. Ils nous apportent le 𝗽𝗿𝗶𝘀𝗺𝗲 𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀 𝗲𝘁 𝗦𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 nécessaire à l’établissement d’une bonne culture et stratégie MLOps, qui est par nature un sujet transverse et cross-expertises, et nous expliquera comment ils gèrent actuellement plusieurs dizaine de projets de Machine Learning en production.

Retrouvez tous nos événements et replay sur notre site : https://www.hymaia.com/

Le MLOps est l'application de pratiques et outils de développement logiciel pour améliorer la qualité, la rapidité et la fiabilité des modèles de Machine Learning en production. Mae Yener ML Engineer / ML Ops Engineer chez Hymaia propose de découvrir dans cette vidéo le MLOps en faisant un parallèle avec les Canyons et la distance entre Dev, ML et Ops.

Abonnez-vous à notre chaine youtube : https://www.youtube.com/@hymaia//?sub_confirmation=1

Vous voulez tout savoir sur DynamoDB? 

Mae Yener échange avec Paul-Guillaume Dejardin, coding Architecte autour de DynamoDB. Ils en partagent les principes et toutes les bonnes pratiques en terme de performance, sécurisation et sauvegarde. 

Cet épisode est disponible sur youtube également : 

𝗖𝗼𝗻𝗻𝗲𝗰𝘁𝗲𝗿 𝗰𝘂𝗹𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 & 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗶𝘁 !

Anne-Claire BASCHET, Chief Product & Data Officer chez Aramis Group nous raconte comment développer une vision et une démarche Produit pour les initiatives Data.

Force est de constater qu’il reste aujourd’hui beaucoup de flou autour de ce que l’on met derrière la notion de Data Product, et de ce que l’on met derrière le rôle de Data Product Manager.

Le replay sur notre chaine Youtube est disponible ici : https://lnkd.in/e5AtS9UH

Comment la culture produit peut aider une équipe data à créer plus de valeur ?

Anne-Claire Baschet Chief Product & Data/AI Officer chez Aramis Group nous présente son retour d'expérience concret sur le produit et la Data.

#dataproducts, découvrez des exemples concrets de DataProducts

#generativeai, comment la generativeAI peut aider le métier de la vente automobile?

#productmanagement, Anne-Claire a 10 ans d'expérience dans le ProductManagement

Romain Pierlot Data Strategist présente durant l'Hymaday propose de poser des bases communes afin que tous sois au même niveau sur le concept de Data plateforme.

La vidéo est disponible ici : 

 #Hymaday est une journée de partage de connaissance chez Hymaia que nous ouvrons une fois par trimestre à tous. Suivez notre chaîne pour avoir les derniers retours d'expérience autour de la Data et suivez-nous sur Linkedin pour être au courant de toutes les actualités Data.

Les grandes thématique de ce podcast sont : 

- Des plateformes pour soutenir la croissance

-Pourquoi l'approche plateforme?

-  Le concept de plateforme

- Plateforme is a product ! 

Retrouvez nos événements Data chez Hymaia : https://www.hymaia.com/nos-evenements

[Replay Live] François interview Caroline Goulard qui nous raconte son histoire et nous présente en live son nouveau produit Modality.

Caroline est une ancienne journaliste de données, puis co-fondatrice et ceo chez Dataveyes, un studio spécialisé en visualisation de données, puis lors du Covid elle pivote pour créer Modality, un outil pour diagnostiquer et planifier la mobilité durable

Disclaimer : LA QUALITE SONORE EST MALHEUREUSEMENT MOYENNE DU À LA BANDE PASSANTE LORS DU LIVE

Les liens dont nous avons parlé pendant cet interview :

Les travaux de Moritz Stefaner : https://truth-and-beauty.net/

Les travaux d'Interactive Things : https://www.interactivethings.com/

Les travaux de Clever°Franke : https://www.cleverfranke.com/

Les travaux d'Accurat : https://accurat.it/

MIT Senseable City Lab : https://senseable.mit.edu/

[Replay Hymaday] Retrouvez Anaïs Ghelfi et Marius Dauphin lors notre événement spécial Data Platforms sur Youtube !

Anaïs et Marius sont respectivement Data Platform Manager Data Platform Owner chez Pernod Ricard, et ensemble ils nous parlent des enjeux que représente la gestion d’une Data Platform dans un contexte international et multi-filiales.

Parmi les sujets qu'ils ont abordé :

-Comment ils ont travaillé à la décentralisation de leur Data Platform pour mieux répondre aux besoins des filiales ;

-En quoi la gestion et la gouvernance de la Data Platform est certes un enjeu technique, mais aussi (et surtout) humain et de change management ;

-En quoi la création d’un Data Portal au-dessus de leur plateforme a facilité l’adhésion et l’utilisation de la plateforme de nombreux profils différents au sein du groupe.

https://www.youtube.com/watch?v=aa2_tT_jk7M

#data #dataplateform #dataportal

Dans cette vidéo, Virginie Cornu VP Data Jellysmack, nous présente son retour d'expérience dans la mise en place de la Data Platform dans un contexte d'hypercroissance.

Vous découvrirez : Qu'est-ce que Jellysmack Comment supprimer le goulot d'étranglement central en décentralisant les données quand une entreprise est en hypercroissance.

Contexte : de quelques clients à des dizaines de clients, l'équipe Data est un goulot d'étranglement Passage aux principes du Data Mesh Changer les mentalités : penser les données en tant que produit Embaucher Data PM pour faire appliquer le concept

Lien vers notre site : hymaia.com

Christelle Marfaing, head of Data chez Lydia depuis 4 ans, nous raconte ici ce qui a été construit chez Lydia.

Il s'agit d'un replay du Hymaday. Cette présentation se place sous le prisme de leur expérience au cours de laquelle il n’y avait rien déjà en place en 2018 et où il a fallu tout construire de 0 à moindre coût tout en prouvant la valeur qu’une telle équipe pouvait apporter.

Replay du Live du 6 janvier 2023 sur Linkedin.

Yoann Benoit a réalisé une interview de Julien Conan, Engineering Director en charge du service Data Tools & Services chez leboncoin.

Encore assez peu d'entreprises en France ont aujourd'hui travaillé de manière approfondie à une appropriation et exploitation à l'échelle des principes du Data Mesh.

Mais beaucoup y pensent fortement ! Avec une forte culture agile, une organisation avec plus de 50 feature teams et une grande proximité entre la Data et le produit et la tech, leboncoin travaille depuis plusieurs années à scaler l'apport et l'impact de la Data.

Le terrain est donc propice pour aller vers l'autonomisation des équipes sur la production et la gouvernance des données, et donc vers les principes du Data Mesh. Au cours de cette interview, Julien nous partagera les enseignements et convictions qu'ils ont tiré dans leur transformation vers le Data Mesh.

Et nous le verrons, les challenges sont encore nombreux, car en plus que des changements technologiques, ce sont des changements de paradigmes qu'il faut opérer. La théorie du Data Mesh est belle, place maintenant au pragmatisme des retours d'expérience terrain !

Plus d'info sur le Data Mesh : https://www.hymaia.com/qu-est-ce-que/data-mesh

Suite de l’épisode #0002, Yoann Benoit, Head of Data pose directement vos questions à Emmanuel Martin Chave VP Data de Blablacar.

Vous vous posez des questions sur l'organisation Data Mesh actuelle de Blablacar ?

Ou peut-être sur la démarche de transformation d'une organisation Data ?

Emmanuel vous répondra via son retour d'expérience et son recul pris sur le sujet

Plus d'info sur le Data Mesh : https://www.hymaia.com/qu-est-ce-que/data-mesh

Emmanuel Martin-Chave VP Data présente durant l'Hymaday les raisons pour lesquelles le Data Mesh a été mis en place chez Blablacar.

Dans ce podcast vous allez découvrir les 3 grandes leçons :

- Sur le changement d'état d'esprit,

- La stratégie d'implémentation technique,

- Comment embarquer les parties prenantes.

Ce podcast a été enregistré pendant notre #Hymaday qui est une journée de partage de connaissance chez Hymaia que nous ouvrons une fois par trimestre à tous.

Suivez nos podcast pour avoir les derniers retours d'expérience autour de la Data et suivez-nous sur Linkedin pour être au courant de toutes les actualités Data.

Plus d'info sur le Data Mesh : https://www.hymaia.com/qu-est-ce-que/data-mesh

Yoann Benoit et Elhadi Cherifi rappellent les principes de bases du Data Mesh.

Il y a 3 parties :

- Les grands principes du Data Mesh et de ses différents piliers afin d'avoir une compréhension de la North Star.

- Les principaux freins observés à la mise en place d'une organisation Data Mesh.

- Dans quelles conditions la mise en place des principes du Data Mesh est-elle une bonne chose, et dans quels cas cela a moins de sens ?

#Hymaday est une journée de partage de connaissance chez Hymaia que nous ouvrons une fois par trimestre à tous.

Suivez notre chaîne pour avoir les derniers retours d'expérience autour de la Data et suivez-nous sur Linkedin pour être au courant de toutes les actualités Data.

Plus d'info sur le Data Mesh : https://www.hymaia.com/qu-est-ce-que/data-mesh

Dans cet épisode captivant de notre podcast, Yoann Benoit, le Head of Data chez Hymaia, anime une table ronde avec des leaders d'opinion dans le monde de la data et de l'IA pour discuter des évolutions et des défis des nouveaux métiers centrés sur le produit data. Nos invités distingués, Lorraine Sailly de Heuritech, Juliette Gaillard d'Engie R&I, et Pauline Minary du Bon Coin, partagent leurs expériences et perspectives uniques sur des rôles émergents tels que CPDO (Chief Product & Data Officer), VP Data Product, et Data Product Manager.

Vidéo couvrant l'innovation avec la Data et le Machine Learning (ML) chez Dailymotion, les défis et les stratégies liés au travail sur un projet mature, le lancement d'un nouveau produit IA, et le point de vue Product Management. Un retour d'expérience avec Brice de la Briere - Gladys Roch - Samuel Leonardo Gracio - Cyrille Brun

Retrouvez tous nos événements : https://www.hymaia.com/nos-evenements

Abonnez-vous à notre chaîne Youtube @hymaia 🩵🩷👍

⎻⎻⎻ ✎ Description : ⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻⎻

Objet de la table ronde :

- Aborder les transformations techniques et organisationnelles pour mettre la Data au plus près des enjeux techniques et business

- Parler de Data Products dans des phases très amont : voir la Data comme un Produit en soi

- Parler de la nécessite d’une Culture Data au sein du Produit et d’une Culture Produit au sein de la Data

Echange avec Yoann Benoit, Julien Conan, Data Product & Governance Director - Leboncoin / Adevinta Adrien Vercoutere, Data Product & Governance Lead - Adeo / Leroy Merlin François De Bodinat - Group CPO-Younited

Retrouvez tous notre prochaine session de formation Get your Data Governance Strategy to the next level :

https://www.hymaia.com/formation/get-your-data-governance-strategy-to-the-next-level

Ole Olesen-Bagneux auteur de "The Enterprise Data Catalog". Ole partage ses réflexions sur les Data Catalogue offrant des perspectives constructives et facilement applicables pour rendre gouvernance de données réussi. En tant qu'expert reconnu, Ole Olesen-Bagneux nous présente ici une keynote sur le Data Mesh, les Data Products et Data Marketplace, apportant son expertise et ses insights dans ces domaines.

Romain Pierlot Data Strategist chez Hymaia nous présente les concepts de Data Product !

Et comme le ciel n'a pas de limite, il nous explique comment passer du concept de Data Products à une Data Marketplace.

C'est beau, mais c'est un long chemin que Romain décrit en 15 minutes.

Contentsquare, plateforme SaaS d'analyse d'expérience, guide les marques vers une meilleure navigation sur Web, mobile et applications. Lorsque vous combinez les outils comme Airbyte, Fivetran pour l'intégration de données, Python pour le traitement et la transformation, et Daxter pour l'orchestration, vous obtenez un écosystème complet pour la construction et la gestion de pipelines de données robustes et efficaces de Contentsquare.

Dans ce replay, Laurène Thenoz, Data Product Manager, et Thibaud Vienne, Lead Data Scientist chez Hymaia, explorent l'impact de l'IA générative sur les entreprises. Ils discutent des défis majeurs liés à son industrialisation, tels que la gestion de la complexité, les risques d'hallucinations, la cybersécurité, et la confidentialité des données. Ils partagent également des stratégies pour maximiser la valeur de l'IA tout en limitant les coûts, en abordant des concepts clés comme le fine tuning, le prompt engineering, et les agents intelligents. Cette vidéo est un incontournable pour ceux qui souhaitent comprendre comment intégrer efficacement les modèles LLM (Large Language Models) dans leur stratégie business.

Rencontre avec une Lead AI dans une Scale-Up avec Remi Takase de Mirakl L'importance de la mise en place d'une plateforme adaptée pour les Data Scientists : Rémi insiste sur la nécessité de mettre en place une infrastructure technique dès le début, avec des outils comme une plateforme de machine learning (ML) et une plateforme de gestion des données (data platform). Cela permet aux Data Scientists de travailler plus efficacement lorsqu'ils arrivent, en ayant à disposition des outils pour collaborer et déployer leurs modèles en production rapidement. Il s'agit d'apprendre des erreurs passées en mettant l'accent sur l'automatisation et le scaling dès le départ. Le rôle polyvalent des Data Scientists au sein de l'équipe : Rémi souligne l'importance d'avoir des profils polyvalents, capables de gérer l'ensemble du cycle de vie d'un modèle, du Proof of Concept (POC) à la production. Il évoque que les premiers Data Scientists qu'il a recrutés ont été formés pour devenir "full stack", afin de maîtriser aussi bien les aspects exploratoires que la mise en production des modèles, en particulier dans des environnements nécessitant du calcul distribué comme Spark Ces stratégies permettent de créer des équipes de data science efficaces, agiles et capables de relever les défis actuels et futurs.

Merci à  @MaltFrance  d'avoir sponsorisé cet événement ! ❤️ Découvrez leurs services sur www.malt.com 📅 Voici le replay de l'Hymaday du 24 septembre 2024 : "(Gen)AI au cœur du Produit et du Business" : une après-midi de partage et d'apprentissage autour des défis de l'intégration de l'IA générative (GenAI) dans les produits et les stratégies business. 👥 Dans ce replay, Anne Claire Baschet et Arthur Delaitre partagent leurs enjeux stratégiques auxquels ils sont confrontés lorsqu'il s'agit d'incorporer de l'IA dans leurs fonctionnalités. Par où commencer ? Quels risques techniques anticiper ?