Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée – Details, episodes & analysis

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Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

Philippe Nieuwbourg

Technology

Business

Frequency: 1 episode/24d. Total Eps: 90

Decideo est la communauté d’information et d’échange autour des outils et meilleures pratiques d’analyse de données (Machine Learning, Business Intelligence, Big Data, Science des Données, Entrepôts de données…). Véritable réseau social des professionnels de la donnée, Decideo est disponible en français www.decideo.fr et en espagnol www.decideo.com. Opinions d’experts, actualités, agenda, offres d’emploi, sont disponibles en ligne et sur les applications mobiles gratuites. Decideo is the leading user community of Business Intelligence, Data Science, Big Data and Analytics professionals. Decideo is a real social network of data driven economy, available in French www.decideo.fr, and Spanish www.decideo.com. User stories, best practices, news, software reviews, agenda, job board… are available online, and through podcast and mobile applications.

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#5.10 Archives, documents, données... tant de points communs !

Season 5 · Episode 10

Tuesday, September 2, 2025 • Duration 35:55

Margot Georges est consultante en archivistique. Elle est également productrice du podcast Archivistica, consacré à ce domaine. Archivistica est disponible sur toutes les applications de podcast et sur https://shows.acast.com/archivistica

Données et documents, archives et sauvegardes, bases de données et GED... nos métiers (de l'information, et de la donnée) utilisent des termes différents. Mais donc la signification est souvent plus proche qu'on ne l'imagine. Les "professionnels de l'information" et les "professionnels des données" semblent ne pas se comprendre... mais chacun n'adopte-t-il pas une position exagérée. Quelles sont nos divergences et nos convergences.
De mon point de vue, les professionnels du traitement des documents ont énormément de choses à apprendre aux professionnels de la donnée. A condition que ces derniers acceptent d'écouter, et parfois de se remettre en question. Mais l'inverse est également vrai. Les professionnels du document doivent accepter que le monde évolue, et que la transformation numérique impact le fondement de leur métier. Les professionnels de la donnée ont également des choses à partager avec eux.
Je rêve d'une entreprise où gouvernance des données, archives, documentation, informatique... se rencontreront autour d'une même table pour définir une stratégie commune, au service de la valorisation du patrimoine informationnel. Et Margot souhaite elle-aussi que nos métiers dialoguent plus ensemble.

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#5.9 L'éthique de l'IA expliquée à mon fils, avec Enrico Panaï

Wednesday, April 23, 2025 • Duration 20:25

- On associe souvent l'éthique à la conscience humaine qui doit prendre des décisions. Or les IA n'ont pas de conscience, donc pourquoi doit-on parler d'éthique de l'IA ? - Vous avez choisi d'écrire votre livre en vous adressant à votre fils ? Pensez vous que les plus jeunes générations soient plus ou moins sensibles que nous à l'éthique ? - Comment circoncir l'éthique de l'IA ? En Chine le crédit social est acceptable, pas en Europe. En Iran, une IA générative développée par le pouvoir enseigne le Coran, aux Etats Unis les armes létales autonomes sont déjà une réalité... a quelle échelle devons nous raisonner ? Ce qui est acceptable ici, est banni ailleurs. - Comment l'entreprise doit-elle s'organiser ? Qui décide de l'éthique d'une personne morale ?

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#5.8 Natalie Maroun nous parle de données et de communication de crise

Season 5 · Episode 8

Thursday, April 17, 2025 • Duration 14:46

Natalie Maroun (Photo Crédit Lakhdar Bouzouaid) est directrice associée du Cabinet Element, spécialisé en communication de crise. Elle vient de publier chez Dunod, un ouvrage dans la collection "Boites à outils" : La boite à outils de la communication de crise.

Nous avons eu envie de parler ensemble des données au service de la communication de crise. Cette étape que tout le monde redoute, nécessite pour être franchie avec succès d'avoir accès sans délai, aux bonnes données. Comment s'y préparer ?

Pages : 192 pages Format : 190 x 240 mm Collection : BàO La Boîte à Outils Parution : avril 2025 Marque : Dunod Public : Professionnel EAN : 9782100874019

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#5.7 Data Chain, une plateforme de données française, avec Sandra Mathieu de Adobis Group

Season 5 · Episode 7

Friday, March 28, 2025 • Duration 23:40

Aujourd'hui nous découvrons qu'à l'heure ou l'indépendance technologique doit être mieux préservée, il est possible de construire sa plateforme de données, avec des solutions 100% françaises. Nous en parlons avec Sandra Mathieu, co-fondatrice de Adobis Group.

Adobis group, on ne connait pas encore bien votre entreprise, pourtant vous êtes un des seuls éditeurs de logiciels de "data platform" français. A une heure où on parle beaucoup de souveraineté, c'est un différenciateur ? - Alors cette plateforme, elle vient se frotter à de très nombreux acteurs, américains pour la plupart, Snowflake, Denodo, Databricks... quelles sont ses différences ? - Peut-on prendre un ou deux exemples de clients ? Pourquoi vous ont-ils choisi ?

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#5.6 De l'IA oui, mais pas sans Data Spaces, avec Matthias de Bièvre, VISIONS

Season 5 · Episode 6

Friday, February 28, 2025 • Duration 21:59

L'IA on en parle à coups de milliards, de data centers, et de LLMs... mais on parle peu des données : expliquez nous l'importance des données dans le processus d'intelligence artificielle
- On parle parfois des données synthétiques qui permettraient de compenser l'absence de données réelles. Vous n'y croyez pas ?
- Vous mentionnez les data space, et vous dites que des milliards ont été investi sur le sujet. De quoi s'agit-il et ou sont passés les milliards ? Parce que honnêtement, personne ne connait !
- Aux Etats-Unis, ils sont plutôt bons pour la collecte de données, mais ils n'ont pas de data spaces... est-ce qu'on n'aurait pas encore une fois choisi la complexité en Europe ?

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#5.5 Le nouveau SaaS, vous connaissez ?

Season 5 · Episode 5

Thursday, January 2, 2025 • Duration 04:45

Un « nouveau » paradigme apparait, le SaaS ! Non, pas celui que vous croyez !

Vous vous dites, ça y est, on l’a perdu ! Il est resté en 1999 à la création de Salesforce ! Non, car si le SaaS est bien vivant depuis 25 ans, le nouveau SaaS pointerait le bout de son nez selon les oracles du marketing. Nous serions en train de passer du Software as a Service au Service as a Software. Que c’est beau le monde du marketing !

Allez, je vous explique. Le principe du Software as a Service a combiné depuis plus de deux décennies l’évolution technologique du cloud computing, et la migration du modèle d’achat de licences logicielles vers celui d’abonnement. Les deux éléments sont indépendants, mais en réalité ces deux évolutions ont été concomitantes.

Au lieu d’acheter un logiciel, vous souscrivez à un abonnement, qui comprend le droit d’accès au logiciel, l’infrastructure technique, et les services associés. Un forfait en quelques sortes, mais payé chaque mois. À court terme, le coût en est bien plus intéressant et plus flexible, à long terme un peu moins, cependant dans un marché en évolution perpétuelle, tout le monde est gagnant.

Mais voilà, l’intelligence artificielle (je ne sais pas trop ce qu’elle vient faire là), et 20 ans de SaaS ont épuisé les ressorts marketing et commerciaux. Il fallait réinventer ! Et l’on serait donc en train de remplacer le SaaS par le SaaS !

Le Service as a Software serait la combinaison d’une plate-forme technologique, et de services assurés par des humains… ou des IAs. Un bon exemple est le logiciel QuickBooks très populaire en Amérique du Nord, et qui permet à chacun de s’acquitter de ses travaux comptables et de ses déclarations fiscales. Ces dernières ne sont pas réalisées par le client, mais par un comptable, qui utilise le logiciel, complété de ses compétences. Et dans le cas de QuickBooks, le comptable pourrait être une IA.

Cela fait dire à certains analystes que le développement des agents intelligents conduit cette transformation du marché. Le client ne s’abonne plus à un logiciel qu’il utilise, mais à un service que lui rend une IA, avec un peu d’humain, parfois. Si l’on reprend l’exemple de Salesforce, un commercial humain entre les données d’un nouveau client, puis les agents dans Salesforce créent automatiquement le flux d’actions de proposition, de relance, de vente. Les nouveaux SaaS remplaceraient donc certains humains chez leurs clients.

#5.4 Jean-Georges Perrin, Pape du Data Mesh et des Data Contracts

Season 5 · Episode 4

Saturday, November 16, 2024 • Duration 42:43

Dans cet épisode, nous recevons Jean-Georges Perrin. Ce nom ne peut vous être inconnu si vous vous intéressé au "shift-left" qui émerge dans le monde des données. Les utilisateurs prennent peu à peu le contrôle de leurs données, et cela a été théorisé en 2020 dans un livre développant le concept de Data Mesh.
Au Data Mesh, il manquait une dimension, celle du "comment". Jean-Georges Perrin a été un des premiers à mettre en application ce concept, chez Paypal. Et parmi les premiers, avec Andrew Jones, à s'intéresser aux supports du Data Mesh, les Data Contracts.
Au point qu'il a lancé une initiative de standardisation open source des Data Contracts, ODCS (Open Data Contract Standard). Le projet Bitol, hébergé au sein de la fondation Linux, vise à permettre aux entreprises d'échanger, en interne ou en externe, des Data Products sur la base de standards open source. Très intéressant pour les entreprises... un peu moins pour les éditeurs de progiciels, comme nous en débattons dans le podcast.
Un podcast plus long que d'habitude, 40' environ, mais qui vaut la peine d'être écouté jusqu'au bout ! Ecoutez-le en plusieurs fois si nécessaire.

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#5.3 Cartographie des données et des systèmes avec David Bougearel de Cartographit

Season 5 · Episode 3

Sunday, October 20, 2024 • Duration 21:53

Dans cet épisode, nous recevons David Bougearel, fondateur de Cartographit, un nouvel outil de cartographie du système d'information, qui s'appuie sur les normes de cartographie de l'ANSSI. Les différentes couches cartographiées incluent donc les couches des données, des processus et des applications.

Cela fait-il de Cartographit un outil potentiel de gouvernance des données ?

Nous abordons ce sujet et différentes questions connexes.

- La cartographie du Système d'Information (SI) offre une vue d'ensemble, un inventaire global du SI, incluant les données (objets d'information). Cartographit permet non seulement de réaliser cet inventaire des données, mais aussi de les classifier selon leur niveau de sensibilité, de déterminer si elles sont des PII (données personnelles) et de connaître leur DICT. Cela offre ainsi une vision précise et détaillée des données.
- Cependant, connaître les données est une première étape. Comprendre comment elles sont utilisées et où elles se trouvent ajoute une dimension essentielle. Cartographit permet de relier ces données aux processus métiers (vue fonctionnelle), aux actions techniques (quelles bases de données, quels flux ou quelles applications utilisent ces données) et de localiser physiquement ces données (par exemple : Bâtiment 1, Salle 44, Baie 1.1).
- Grâce à une interface utilisateur (UI/UX) optimisée et à une navigation cartographique fluide, Cartographit permet de parcourir l'ensemble de son SI et d'explorer le fonctionnement de son entreprise, tant d’un point de vue technique que fonctionnel.

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#5.2 IA ? Et si nous parlions français !

Season 5 · Episode 2

Wednesday, September 11, 2024 • Duration 02:39

Vous en avez assez d’entendre parler de LLM, de prompt, de text token, ou de adversarial machine learning ? Ça tombe bien, le 6 septembre dernier, le Journal Officiel de la République Française a publié, pour la rentrée des classes, la liste relative au vocabulaire de l’intelligence artificielle. La commission d’enrichissement de la langue française a retenu quatorze termes ; elle les a traduits, et définit.

Ainsi, vous pourrez parler de Grands Modèles de Langage, les GML ; d’instructions génératives pour les prompts, de jeton textuel pour les text token, et d’apprentissage antagoniste pour l’adversarial machine learning.

Plus aucune excuse pour truffer vos textes et vos vidéos de ces anglicismes qui ne rendent pas hommage à notre langue. Ça fait plus chic ? C’est plus court ? Tout le monde le dit ? Toutes ces excuses sont valables, mais avec un petit effort, vous verrez que vos textes en ressortiront de meilleure facture. Et ne devenez pas ces directeurs marketing que je rencontre régulièrement et qui commencent leur présentation en s’excusant des mots anglais qu’ils utiliseront… sous prétexte que, vous savez, je vis aux States depuis plusieurs années, et je ne sais plus comment on dit en français.

Cinq pages du JO du 6 septembre à imprimer donc, et à garder bien visible sur votre bureau.

Ah tiens d’ailleurs, il y en a un qui manque ! Je n’ai pas trouvé la traduction de RAG, Retrieval Augmented Generation. Il va falloir continuer l’enrichissement du dictionnaire. J’ai trouvé sur Internet une traduction sous forme de Génération Augmentée de Récupération. Pourquoi pas. Qu’en pensez-vous ?

A tiens, amis québécois qui nous écoutez, vous qui êtes si prompts à défendre la langue française, montrez l’exemple ! Le problème c’est que nous ne sommes pas toujours d’accord sur les traductions… Ainsi l’Office Québécois de la Langue Française recommande d’utiliser le terme de « requête » pour désigner les prompts. Alors requête ou instruction générative ? Qu’en pensez-vous ?

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#5.1 Le MIT classe 777 risques potentiels liés à l'IA

Season 5 · Episode 1

Sunday, September 1, 2024 • Duration 05:14

Le MIT a recensé 777 risques potentiels liés à l’IA dans une base de données partagée gratuitement

Cet été, le MIT nous a fait un cadeau ! Le prestigieux organisme de recherche américain a publié un référentiel complet des risques liés à l’intelligence artificielle. L’objectif : vous aider à cartographier l’ensemble des risques qui pèsent sur votre entreprise afin de les mesurer, les quantifier et les mitiger par la suite.

Si vous suivez mes contenus sur le thème de la gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, vous avez déjà été sensibilisé au fait que la mise en place d’un cadre de gouvernance passe par l’identification et la cartographie des risques.

Comment en effet atténuer quelque chose que l’on n’a pas référencé et mesuré ?

Première tâche donc, l’identification et la cartographie des risques en matière d’intelligence artificielle. Risques liés aux données, aux modèles, aux usages, les risques sont nombreux. Et l’IA Act européen prévoit d’ailleurs l’obligation de les identifier et de les suivre, afin de classifier les modèles d’IA en fonction des risques encourus.

Mais partir d’une feuille blanche et se gratter la tête en faisant le tour des bureaux n’est pas la méthode la plus efficace. Or il n’existait pas jusqu’à présent un référentiel unique, mais plusieurs référentiels, tous incomplets, et orientés.

Ces derniers mois, les équipes du MIT ont réalisé un travail de compilation et d’organisation de l’ensemble des référentiels qu’ils ont pu identifier ; regroupant l’ensemble des risques dans une taxonomie commune. The AI Risk Repository est donc un travail de synthèse des risques en provenance de 43 taxonomies différentes. Au total, 777 risques ont été identifiés, regroupés et ordonnés dans la taxonomie du MIT.

Ce travail de synthèse est fourni sous forme d’un fichier Excel ou Google Sheets. Avec 777 risques décrits, c’est évidemment beaucoup trop pour la très grande majorité des entreprises, et un important travail de compréhension et de sélection reste à faire.

Par ailleurs chaque entreprise devra évaluer le degré de survenance de ce risque dans sa propre organisation ; ainsi que les impacts de cette survenance sur son métier. Personne ne peut faire ce travail à votre place. Mais bien sûr, remercions le MIT pour cette synthèse qui permet de partir de quelque chose, d’envisager à peu près tous les cas possibles, et ainsi de progresser dans cette cartographie des risques liés à l’IA.

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