Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français – Details, episodes & analysis
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Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français
Marc Sanselme - Draft'n run - Studio IA no-code
Frequency: 1 episode/10d. Total Eps: 98

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Reinforcement Learning : un large champ d’applications industrielles - Thomas Lecat (Staff Research Engineer @ InstaDeep) #65
Season 2 · Episode 38
dimanche 7 juillet 2024 • Duration 44:28
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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Quantifier l'impact carbone grâce à l'IA - Anatole Parre (CTO @ SustainEcho) - #64
Season 2 · Episode 37
dimanche 30 juin 2024 • Duration 29:12
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.
Netflix, Lyft et 360 Learning : Machine Learning et LLM - Marie Douriez (Machine learning engineer @ 360 learning) #55
Season 2 · Episode 28
dimanche 21 avril 2024 • Duration 34:51
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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3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI) #54
Season 2 · Episode 27
dimanche 14 avril 2024 • Duration 46:50
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.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 42 Samuel Fillon (Fondateur @ Sommelier du parfum) : La data et l'IA au service de la parfumerie
Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité
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IA médicale : Cancérologie et consultation - Jean-Emmanuel Bibault (Chercheur en IA appliquée à la médecine @ l'Inserm) #53
Season 2 · Episode 26
dimanche 24 mars 2024 • Duration 48:53
Jean-Emmanuel Bibault, professeur en cancérologie à l'Université Paris-Cité et chercheur en IA appliquée à la médecine à l'Inserm, est l'invité de l'épisode 53 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans l'univers de l'IA en cancérologie, nous présentant comment l'intelligence artificielle révolutionne le diagnostic, le traitement, et le suivi des patients atteints de cancer.
De l'utilisation des données satellitaires pour prédire l'épidémiologie du cancer à l'optimisation de la radiographie par l'IA, le Pr.Bibault partage des insights précieux sur le potentiel transformateur de la data science en médecine.
Il nous partage son opinion tranchée sur les freins à l’adoption de l’IA en médecine d’une part et sur les obstacles réglementaires à la recherche.
🔑 MOTS CLÉS
Données satellitaires en épidémiologie: Emploi d'images capturées par des satellites pour étudier la distribution et les déterminants des maladies au sein de populations spécifiques.
Analyse de biopsie automatisée: Processus où l'IA examine les échantillons de tissus pour détecter la présence de cellules cancéreuses, augmentant précision et efficacité du diagnostic.
Modèles prédictifs en cancérologie: Systèmes d'IA qui analysent de grandes quantités de données pour prédire l'évolution du cancer chez les patients, contribuant à personnaliser le traitement.
Patient-facing AI: Technologies d'IA conçues pour interagir directement avec les patients, par exemple en fournissant des diagnostics préliminaires basés sur les symptômes rapportés.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments
Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement
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Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52
Season 2 · Episode 25
dimanche 17 mars 2024 • Duration 40:31
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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Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard) #51
Season 2 · Episode 24
dimanche 10 mars 2024 • Duration 35:38
Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.
Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.
Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.
L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.
🔑 MOTS CLÉS
Taxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).
Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE
Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 38 Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle
Épisode 46 Pierre Vannier (CEO @ Flint) : Buy or build ? Externaliser l’IA et la Data Science
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RSE, Data et greenwashing - Léa Caen (cofondatrice @ Kiosk) #50
Season 2 · Episode 23
dimanche 3 mars 2024 • Duration 34:51
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 - Opinions 3
mercredi 28 février 2024 • Duration 15:59
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 - Anecdotes 3
dimanche 25 février 2024 • Duration 13:59
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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