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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• 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

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.

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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.

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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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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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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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🧐 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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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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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.

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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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Eloi Morlaàs, software engineer chez WhatsApp est l’invité de l’épisode 49 de Data Driven 101.

Il aborde la croissance massive de l'application, le traitement des données et la sécurité des messages, mettant en avant la complexité de la gestion des clés de chiffrement et la confidentialité.

Il évoque également l'application de Machine learning pour améliorer l'intégrité et la performance des appels chez WhatsApp.

🔑 MOTS CLÉS

Parameter Tuning: Processus d'ajustement des paramètres d'un algorithme pour optimiser sa performance.

Data Center : Installation utilisée pour héberger des systèmes informatiques et des composants associés, comme les systèmes de télécommunications et de stockage de données.

Forecasting (Prévision) : Processus d'estimation ou de prédiction de futurs événements ou tendances basé sur des données historiques.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

Épisode 45 : Laetitia Jumel (Head of Data @ Electra) : AirBnB et stations de recharge électrique

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Antoine Buat, dirigeant de DigDash, est l’invité de l’épisode 48 de Data Driven 101.

Il nous partage ses insights sur l'évolution de l'IA et son application dans le domaine de la business intelligence, insistant sur l'utilisation judicieuse de ces technologies.

Il nous dévoile ses astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation d’outils de BI.

Enfin, il souligne également l'importance de la souveraineté des données dans un contexte où les entreprises cherchent à protéger leurs données sensibles des lois américaines comme le Cloud Act. 

🔑 MOTS CLÉS
Data Mesh : Un concept architectural dans la gestion des données où la responsabilité est décentralisée. 

Data Exploration :  Le processus d'analyse des données pour en extraire des informations ou découvrir des tendances. 

Vector Database : Une base de données qui utilise des vecteurs pour représenter les données, permettant des requêtes et des analyses plus rapides et efficaces. 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 4 : Guillaume Jouffre (CEO @ GreenGo) - Data et hébergement touristique

Épisode 5 : Laure Lapostolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas

Épisode 7 : Nicolas Marchais (Head of sales @ Spendesk) - Orienter l'effort de vente

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Renaud Allioux, cofondateur de Preligens, société qui développe des solutions d'IA pour l'aérospatiale, la défense et les institutions gouvernementales, est l’invité de l’épisode 47 de Data Driven 101. Il nous parle notamment de : 

• La genèse du projet et leurs aventures

• L’impact des évolutions de l'IA avec un focus sur les modèles de fondation et l'IA générative.

• La gestion de données sensibles et les contraintes strictes du secteur.

🔑 MOTS CLÉS
Modèles de fondation : Modèles d'apprentissage profond qui ont été pré-entraînés sur une large variété de données et peuvent être ajustés ou affinés pour des tâches spécifiques. 

Données sensibles et classifiées : Informations qui, si elles étaient divulguées, pourraient potentiellement causer un préjudice.

Test d'intrusion (Pen Test) : Un test d'intrusion, aussi connu sous le nom de "Pen Test", est une méthode autorisée et proactive pour évaluer la sécurité d'un système informatique ou d'un réseau en simulant une attaque de la part d'utilisateurs malveillants ou de cybercriminels. 

SAM : Le modèle Segment Anything, ou SAM, est un modèle de segmentation d'image de pointe qui permet une segmentation rapide, offrant une polyvalence inégalée dans les tâches d'analyse d'image. 

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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 8 : Arnaud Delaunay (Head of computer vision @ Farmwise) - Un robot agriculteur

Épisode 22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

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Pierre Vannier, CEO de Flint, est l’invité de l’épisode 46 de Data Driven 101. 

Il nous parle des enjeux de l'IA dans la transformation des entreprises et notamment : 

• Des prérequis pour se lancer dans l’IA

• De l'importance de ne pas faire rentrer les différentes situations dans des cases

• Des défis éthiques et pratiques de l'IA.

🔑 MOTS CLÉS

Gouvernance des Données: Ensemble de processus, de politiques, de normes et de métriques qui assurent l'efficacité et la protection des informations gérées par une organisation. 

Liens et sources : 

https://aibusiness.com/nlp/github-copilot-loses-20-a-month-per-user

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 44 : Ismael Goulani (CTO @ Modeo) : comment s'offrir une Modern Data Stack ?

Épisode 30 : Robin Conquet (Fondateur @ DataGen) : Data et média spécialisé

Épisode 18 : Victor Azria (Global Data Director @ JCDecaux) : Les panneaux d’affichages face à la data

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Laetitia Jumel,  Data Scientist pour AirBnb et maintenant Head of Data chez Electra, une société spécialisée dans les bornes de recharge rapide pour véhicules électriques, est l'invitée de l’épisode 45 de Data Driven 101. 

• Elle revient sur la méthode statistique du contrôle synthétique permettant d’anticiper des comportements utilisateurs et son utilisation chez AirBnb

• Elle nous explique en quoi la valorisation des données est cruciale pour les décisions business chez Electra

Elle nous parle de l'utilisation des données pour améliorer l'expérience utilisateur, de l'importance de la qualité des données, et les défis auxquelles fait face Electra notamment en matière de prédiction de la performance des stations de recharge et de politique de prix.

🔑 MOTS CLÉS

Valorisation des données : Le processus d'amélioration de la valeur commerciale et opérationnelle d'une entreprise par l'utilisation efficace des données.

Prédiction de la performance : Utilisation des données pour anticiper et modéliser la performance future de systèmes ou de produits, souvent à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

Épisode 37 : Hugo Palmer (Manager Data @ Blablacar) : Data Mesh chez Blablacar

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Ismael Goulani, CTO de Modeo, est l'invité de l'épisode 44 de Data Driven 101.

Il nous explique les récentes évolutions de paradigme dans le domaine du Data Engineering et nous partage ses choix techniques, ses bonnes pratiques et ses trucs et astuces pour faire fonctionner la fonction Data d'une entreprise.

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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les opinions de :

• Antoine Sauvage de Ovrsea

• Victor Billette de Villemeur de L'Oréal

• Nikolaj Groeneweg de Every.me

• Édouard Neuville de Albert School

• Jérémy Chéradame de la FFR

• Alexandre Miny de Tornaco de DataBird

• Vincent Ottow de SportsDynamics

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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les anecdotes de :

• Guillaume Jouffre de GreenGo

• Laure Lapostolle de Quitoque

• Adrien Fenech de Estimeo

• Nikolaj Groeneweg de Every.me

• Charles Sutton de DataScientest

• Arnaud Delaunay de Farmwise

• Alexis frentz de Elaia

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Paul Maher, Directeur Général de Coudac, un groupe de 6 agences marketing, est l’invité de l'épisode 43 de Data Driven 101.

Il nous parle de Coudac, entreprise full-remote depuis sa création, aborde l’'importance du tracking server-side face aux restrictions des navigateurs, ou encore l'optimisation data-driven des campagnes publicitaires.

Il souligne également l'avenir de la data chez eux, visant une gestion complète et efficace des données pour maximiser l'impact des dépenses marketing.

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Samuel Fillon, fondateur de Sommelier du Parfum, une start-up de machine learning dans la parfumerie, est l’invité de l'épisode 42 de Data Driven 101.

Il nous explique :

 👉 Comment ils fournissent des outils data driven aux consommateurs et professionnels pour prendre des décisions rationnelles dans l'achat et la création de parfums.

 👉 Comment ils développent des intelligences artificielles à partir de données olfactives et d’avis clients pour améliorer la recommandation de parfums.

 👉 Quelles différences il y a entre des algorithmes de recommandation B2B et B2C.

🔑 MOTS CLÉS
Norme L2 : Mesure mathématique utilisée en statistiques et en apprentissage automatique pour quantifier la différence entre deux éléments.

Espace Sparse : Concept en science des données et en machine learning où la plupart des éléments d'un ensemble de données sont des zéros ou des valeurs non significatives.

Factorisation de Matrice : Technique mathématique utilisée en machine learning pour décomposer une matrice complexe en produits de matrices plus simples. 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode 5 : Laure Lapost olle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas

Épisode 16 : Chloé Dupuy  (Manager Analytics Retail @ Catalina) : Comprendre le client
Épisode 27 : Valentin  Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

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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.

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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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Christophe Lanternier, Head of Data chez Ubble, start-up de vérification de documents d’identité en ligne, est l’invité de l’épisode 41 de Data Driven 101. 

Il nous raconte l’histoire du début, nous parle des défis techniques comme le manque de données et du développement des algorithmes en décomposant la pipeline algorithmique en détail, allant du cropping aux hologrammes en passant par la détection de visages.

Post-acquisition par Checkout.com, il nous parle également de l'amélioration de ses produits et des défis de l’international, en particulier la variété des documents internationaux.

🔑 MOTS CLÉS

Data Set:  ensemble de données collectées et organisées pour une utilisation spécifique.

Computer Vision: domaine de l'informatique qui se concentre sur le développement de systèmes capables de traiter, analyser et comprendre des images numériques.

Feature Matching: Une technique en vision par ordinateur pour trouver des correspondances entre des éléments similaires (comme des points, des lignes, des formes) dans différentes images. C'est essentiel pour des tâches telles que la reconnaissance d'objets et la reconstruction 3D.

OCR (Optical Character Recognition): Une technologie qui permet de convertir différents types de documents, tels que des documents scannés, des images de texte, en texte modifiable et recherchable.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 8 : Arnaud Delau nay (Head of computer vision @ Farmwise) - Un robot agriculteur

Épisode 22 : Alexandre Han nebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

Épisode 38 :  Stanislas Po lu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle

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Jean-Philippe Couturier, fondateur de Whoz, est l’invité de l'épisode 40 de Data Driven 101.

Depuis le COVID 19, le télétravail s’est démocratisé et les ESN et cabinets de conseils font maintenant beaucoup de choses à distance.

Dans ces conditions, staffer des consultants sur des missions, change d’échelle.

Comment structurer les compétences et les besoins et comment utiliser l’IA pour proposer le meilleur staffing ?

Jean-Philippe Couturier nous explique comment ils abordent le problème chez Whoz et comment la compétence est devenue une monnaie dans le monde du travail. 

🔑 MOTS CLÉS
DeepMind (Google) : Une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle, connue pour ses avancées dans le domaine du deep learning et de l'IA en général, notamment avec son IA AlphaGo qui a battu tous les humains au jeu du Go.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 34 : Patrick Bar rabé (Consultant et conférencier) : Data, IT et retail “Brick and mortar”

Épisode 36 :  Quentin Dubois (CTO @ OSS venture) : Data et manufacturing

Épisode 24 : David E l Kaïm (Sales director @ Bright Data) : Web scraping

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Marie Ramon-Daré , cheffe de projet design et innovation au sein d’Ecolab, est l'invitée de l’épisode 39 de Data Driven 101.

Elle décrit les efforts pour structurer et optimiser l'utilisation des données dans le domaine de la santé environnementale, en abordant les défis techniques, légaux et politiques.

🔑 MOTS CLÉS
Épidémiologie environnementale : Branche de l'épidémiologie qui se concentre sur l'étude des facteurs environnementaux affectant la distribution et la fréquence des maladies et autres conditions de santé dans les populations.

Découvrabilité de la donnée : Facilité avec laquelle les utilisateurs peuvent trouver des données pertinentes.

Métadonnées : Ensemble de données qui décrivent et donnent des informations sur d'autres données. 

Table de correspondance : Outil ou document qui permet de relier des informations ou des données de deux sources différentes, facilitant ainsi leur intégration et leur comparaison.

Catalogue de données : Répertoire organisé de données disponibles, souvent avec des informations sur la source, la qualité, et la manière d'accéder aux données.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 31 :  Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique

Épisode 37 :  Hugo Palmer (Manager Data @ Blablacar) : Data Mesh chez Blablacar
Épisode 19 :  Victor Cluze l (Cour des comptes) : La data au service du contrôle des dépenses publiques

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Stanislas Polu est notre invité de l’épisode 38 de Data Driven 101. Après avoir revendu sa start-up à Stripe et passé 3 ans chez OpenAI, il fonde Dust, un outil qui permet aux entreprises de déployer des assistants d'intelligence artificielle au sein de leurs équipes avec des intégrations simples.

Il partage avec nous sa vision concernant les défis et les opportunités liés à l'adoption de la technologie LLM au sein des entreprises.

🔑 MOTS CLÉS
Fine tuning : processus d'ajustement d'un modèle pré-entraîné pour l'adapter à une tâche spécifique.

Data Mesh : Concept architectural dans la gestion des données qui favorise une approche décentralisée, permettant à différentes équipes de gérer leurs propres données comme un produit.

Processing : Traitement de données ou de transactions, souvent utilisé dans le contexte des opérations de paiement ou de traitement de données en masse.

Scale (Scaler) : L'expansion rapide d'une entreprise ou d'une technologie, souvent utilisée pour décrire la croissance rapide d'une start-up technologique.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 33 : Guillaume Lample (Cofounder & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 29 : Arthur André ( Co-fondateur @ Praiz ) : Synthétiser ses réunions grâce à l'IA
Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données 

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Hugo Palmer, Manager Data, chez Blablacar depuis 7 ans, est notre invité de l’épisode 37 de Data Driven 101. Il nous explique comment Blablacar utilise les données pour prendre des décisions business et opérationnelles, ainsi que pour améliorer l'expérience de ses utilisateurs.Il développe avec pédagogie ce qu’est le data mesh et ce qu’il apporte selon lui.

🔑 MOTS-CLÉS
Data mesh : une architecture de données décentralisée qui organise les données par domaine d'activité spécifique (par exemple, le marketing, les ventes, le service client, etc.).

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété
Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming 

Épisode 1 : Antoine Sauvage (CTO @ Ovrsea ) - Data, transport et logistique

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Quentin Dubois, CTO de OSS Venture, start-up studio spécialisé dans le manufacturing  pour créer des start-up dans un milieu encore peu digitalisé, est l’invité de l’épisode 36 de Data Driven 101. Il nous parle notamment du fond d’investissement, comment ils recrutent et aident les start-up, ou encore de leur thèse de digitalisation de l'industrie Franco européenne.


🔑 MOTS CLÉS

• SGBD : Un système de gestion de base de données (SGBD) est le logiciel qui permet à un ordinateur de stocker, récupérer, ajouter, supprimer et modifier des données.
  
• Data mining : processus qui consiste à extraire des informations à partir de données, en utilisant des techniques statistiques et informatiques.
  
• Data warehouse : système informatique qui permet de stocker et d'organiser des données provenant de différentes sources, pour faciliter leur analyse et leur exploitation.
  
• ERP ou Enterprise resource planning : logiciel pour organiser la vie de l’entreprise. 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 2 :  Victor Billette de Villemeur (Product Manager @ L'Oréal ) - Rester agile

Épisode 5 :  Laure Lapos tolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas
Épisode 9 :  Alexis Frentz (Investment Manager @ Elaia) - Investir dans la data

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Une photo de votre chien en train de faire du surf.

Voilà ni plus ni moins ce que permet de faire la méthode “dreambooth” co-inventée par ce chercheur.

Nataniel Ruiz, premier auteur du papier “Dreambooth” et Research Scientist chez Google Research au département creative camera, est l’invité de l’épisode 35 de Data Driven 101.

Il nous parle notamment des techniques génératives pour les images et les vidéos, et en particulier sur le papier Dreambooth. Il nous parle également de ses travaux sur les large languages models, ainsi que de l'importance de l'interaction entre la recherche et l'application pratique.

Références mentionnées dans le podcast :
GCP DreamBooth: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/image/fine-tune-model

GCP StyleDrop: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/image/fine-tune-style

DB SDXL Repo: https://github.com/replicate/cog-sdxl

🔑 MOTS CLÉS

• Fine tuning : Il s'agit d'une technique d'apprentissage automatique qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur une tâche spécifique en utilisant un ensemble de données plus petit et plus spécifique. 
• GANs ou Réseaux antagonistes génératifs : en intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé.
• Dataset : Un jeu de données, ou dataset, regroupe plusieurs données ayant un lien cohérent entre elles.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

• Épisode 33 : Guillaume Lample (Cofounder & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
• Épisode HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA

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 "J'ai fait, j’ai fait faire et maintenant j'aide à faire"

Patrick Barrabé, consultant et conférencier, invité de l’épisode 34 de Data Driven 101 nous donne du  recule sur le retail "Brick and mortar".

Une carrière passée dans le retail et l'IT et une farandole d'exemples pour comprendre la réalité du terrain et les évolutions de mentalités au fil des décennies.

🔑 MOTS CLÉS

•  Solution IT  : Ensemble de technologies et de services informatiques qui répondent à un besoin spécifique d'une entreprise ou d'une organisation.
• Data Analyse : Processus qui consiste à examiner des données pour en tirer des conclusions ou des recommandations.
• Data Engineering : Domaine qui se concentre sur la conception, la construction et la maintenance de systèmes de données à grande échelle.
  

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Épisode 5 :  Laure Lapostolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas
Épisode 16 : Chloé Dup uy (Manager Analytics Retail @ Catalina) : Comprendre le client

Épisode 32 : Pierre Guio  (Head of Data @ Ad's Up) : Data et Stratégie publicitaire

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Guillaume Lample, Cofounder & Chief Scientist chez Mistral AI  est l’invité de l’épisode 33 de Data Driven 101. Mistral AI entraîne des modèles de langues à destination des entreprises avec un accès open source. Il nous explique notamment :

• les difficultés et subtilités pour entraîner un LLM
• les découvertes inattendues faites sur le chemin
• les caractéristiques de leur premier modèle à destination du grand public
  

🔑 MOTS CLÉS

• Dataset  : un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique.
• Token  : un morceau de mot utilisé pour entraîner un modèle de langage. Un mot peut être découpé en plusieurs tokens.
• Embedding  : une représentation vectorielle d'un mot ou d'une phrase utilisée pour entraîner un modèle de langage.
• Open source  : un logiciel dont le code source est disponible pour tout le monde et peut être modifié et distribué librement.
• Fine-tuning : une technique d'entraînement de modèles de langage qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à une tâche donnée.
• NLP (Natural Language Processing) : un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
  

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

👉🏼Episode 29 : Arthur André ( Co-fondateur @ Praiz ) : Synthétiser ses réunions grâce à l'IA

👉🏼 Episode 23 : Hamza Tajmo uati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments

👉🏼Episode  HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA

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Pierre Guio, Head of data chez Ad's Up, est l’invité de l’épisode 32 de Data Driven 101 

Il nous parle de l'utilisation de la data pour améliorer les résultats des clients, ainsi que des obstacles rencontrés par l'équipe data pour y arriver.

Mots clés

Mix marketing modelling  : une méthode d'analyse qui permet de déterminer l'impact de différents canaux marketing sur les ventes d'une entreprise.

Attribution contribution  : une méthode d'analyse qui permet de déterminer la contribution de chaque canal marketing à une conversion.

Insights  : des informations ou des connaissances précieuses qui peuvent être tirées de l'analyse de données.

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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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TOUT LE MONDE est concerné par cet épisode. 🌍

Le podcast Data Driven 101 sort de la "tech” cette semaine et s’intéresse à une question de société :

👉 les politiques RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises) et en particulier les politiques de décarbonation 🏭


Si la data a un rôle central dans l’évaluation quantitative des politiques RSE, les questions qu’on se pose aujourd’hui sont beaucoup plus larges.


Fabrice Bonnifet,
- directeur développement durable de Bouygues Group,
- président du Collège des Directeurs du Développement Durable (C3D),
- et administrateur de The Shift Project,
est l’invité de l’épisode 31 de Data Driven 101.


Il nous parle de l'importance de la data dans la transition énergétique et de la nécessité des mesures quantitatives pour s’assurer qu’une entreprise est sur une trajectoire crédible vis-à-vis de ses engagements publics.



Mots clés

Supply chain : ce terme désigne l'ensemble des étapes nécessaires à la production et à la distribution d'un produit, depuis l'approvisionnement en matières premières jusqu'à la livraison au client final.

Poids carbone : fait référence à la quantité de gaz à effet de serre émise lors de la production ou de l'utilisation d'un produit. Il est souvent mesuré en tonnes équivalent CO2.

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Robin Conquet, fondateur de DataGen, qui vise à aider les entreprises à mieux comprendre et utiliser leurs données,  est l’invité de l’épisode 30 de Data Driven 101.
Il nous partage son recul sur plus de 2 ans de podcast et nous explique comment il est passé de consultant en data à entrepreneur en évoquant les défis de l'entrepreneuriat dans le domaine de la data.

Mots clés

Data Engineering : domaine de l'informatique qui se concentre sur la conception, la construction, la maintenance et l'optimisation des systèmes de gestion de données.

Data Warehouse : un système de stockage de données qui permet de regrouper des données.

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Arthur André, Co-fondateur de Praiz est l’invité de l’épisode 29 de Data Driven 101. Il nous parle de l'émergence de solutions comme Whisper pour la transcription et l'analyse conversationnelle, et comment Praiz s’en sert pour enregistrer des appels visio.

Il nous raconte ses péripéties dans le développement d’un produit IA utilisant les dernières technologies de l’état de l’art, avec un objectif : remplacer la prise de note et les follow-up lors de réunions.


Mots clés

Token : unité de base pour la segmentation de texte, utilisée pour la transcription

Overlap : chevauchement de voix dans un enregistrement audio

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Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats.
Mots clés 

Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.

 Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées.

Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales.

Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.

 Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes.

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L'épisode bonus de l'été : Valentin Geffrier nous parle de la data et du Machine Learning chez Spotify.

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David El Kaïm, sales Director France Benelux chez Bright Data est l’invité de l’épisode 24 de Data Driven 101.

Il nous parle de la collecte et de la vente de données en ligne et des défis qui y sont liés notamment la légalité du scraping ou encore les limites des données personnelles.
Mots clés :

• Scraping: Collecte de données sur des sites web à grande échelle en utilisant des scripts automatisés
• RGPD: Règlement général sur la protection des données, un ensemble de règles de l'UE sur la protection des données personnelles
• VPN: Réseau privé virtuel, un moyen de sécuriser et de protéger les données en ligne en créant un tunnel chiffré entre l'utilisateur et le serveur VPN
• Données concurrentielles: Données sur les produits, les prix et les performances des concurrents
• Pricing: Stratégie de fixation des prix d'une entreprise
• Insights: Informations exploitables obtenues à partir de l'analyse de données
  
  

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Hamza Tajmouati, Head of AI & Data chez Iktos est l’invité de l’épisode 23 de Data Driven 101.

Il nous parle de l'utilisation de l’IA dans la chimie, et en particulier l’industrie pharmaceutique.

Ils nous expliquent avec beaucoup de clarté comment un réseau de neurones peut servir à créer de nouvelles molécules.

Mots clés : 

• Formulation chimique: création de nouveaux matériaux ou parfums à partir de compositions chimiques spécifiques.
• Pipeline de préparation de données: ensemble de processus pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.
• GPU: unité de traitement graphique utilisée pour accélérer les calculs informatiques.
• Itération: processus de développement itératif qui consiste à publier un produit, à recevoir des commentaires et à améliorer le produit en conséquence.
• Graphes moléculaires: représentation graphique des molécules pour faciliter leur analyse et leur conception.
• Lean: méthode de gestion de projet visant à maximiser l'efficacité et à minimiser le gaspillage de ressources.
• Le Scoring :  technique qui consiste à affecter un score pour la prédiction d’un phénomène binaire. Il permet, par exemple, d’attribuer un score à un client, un prospect ou un produit dans un contexte marketing
  

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Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix est l’invité de l’épisode 22 de Data Driven 101. Il nous parle des défis liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse d'images agricoles mais aussi : 

• l’importance de rester proche de l’état de l’art 
• d’utiliser des solutions génériques pour commencer
• la nécessité de prendre le temps de poser les choses proprement.

Mots clés

• Etat de l'art: La situation actuelle de l'ensemble des connaissances et des techniques dans un domaine particulier.
  
• Data set: Un ensemble de données, généralement structuré en tableaux, qui peut être utilisé pour l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique.
  
• Deep learning : Une technique d'apprentissage automatique qui permet aux machines de comprendre des données complexes en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
  
• DevOps: Une méthode de développement logiciel qui vise à raccourcir le cycle de développement et à améliorer la qualité des applications en intégrant étroitement les équipes de développement et d'exploitation.
  
• Sprint: Une période de temps fixe, souvent deux semaines, pendant laquelle une équipe de développement de logiciels travaille sur un ensemble de tâches spécifiques.

• Stack: Un ensemble de technologies logicielles utilisées pour réaliser une tâche particulière, souvent en combinaison avec d'autres technologies logicielles.
  
  

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Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.

Garbage in -> Garbage out !

Mots clés : 

• Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
• Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
• Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
• Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.
  

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Coralie Betbeder-Déchelette, Data Lead chez Joko est l’invité de l’épisode 20 de #Datadriven101.

Elle nous parle de data model, de bilan carbone et de l'importance de la culture de l'entreprise en matière de données, et comment cela peut affecter l'impact de l'équipe data sur le reste de l'entreprise.

Mots clés :

Monitoring: l'observation et l'analyse régulière des performances d'un système ou d'un processus afin de détecter tout écart par rapport aux objectifs et de prendre des mesures correctives si nécessaire.

Taux de Churn: le taux de désabonnement d'un produit ou service. Il est calculé en divisant le nombre de clients ayant résilié leur abonnement par le nombre total de clients.
Data Warehouse: un système de stockage de données qui permet de regrouper des données provenant de diverses sources en un seul endroit afin de faciliter la gestion et l'analyse des données.

Data model : Modèle de données qui représente la structure des données d'un système.

SQL : acronyme de Structured Query Language, langage informatique utilisé pour communiquer avec les bases de données relationnelles. 

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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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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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Victor Cluzel, administrateur de l'Insee détaché à la Cour des comptes, est l’invité de l’épisode 19 de Data Driven 101. Il nous parle du rôle de la data science à la Cour des comptes et des défis liés à l'utilisation des données dans ce contexte.

Mots clés :

Collégialité : Processus par lequel un groupe de personnes (généralement des magistrats) examine, valide ou modifie les rapports rédigés par les rapporteurs. Ce processus garantit que les rapports sont justes et précis avant d'être soumis aux administrations concernées.

Crawling : Technique utilisée pour naviguer automatiquement sur le web et récupérer des informations sur les sites web, leurs liens et leurs relations.

Clustering : Méthode d'analyse de données qui consiste à regrouper des objets similaires en fonction de certaines caractéristiques ou mesures de similarité

Computer vision : Il s'agit d'un domaine de l'IA qui se concentre sur l'acquisition, l'analyse et la compréhension d'images ou de vidéos pour permettre aux machines de traiter et d'interpréter visuellement le monde qui les entoure.

RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : Le RGPD est un règlement de l'Union Européenne qui vise à renforcer la protection des données personnelles des citoyens européens

Data mining (extraction de données) : C'est le processus d'analyse de grands ensembles de données pour en extraire des informations cachées, des tendances ou des modèles

Big Data : Il s'agit d'ensembles de données si volumineux, variés et complexes qu'ils nécessitent des approches et des outils de traitement avancés pour être analysés et exploités.

Data Lake : vaste référentiel centralisé de données brutes provenant de diverses sources et stockées sous leur format natif.

Peer learning : ou apprentissage par les pairs en français, est une méthode d'enseignement et d'apprentissage dans laquelle les participants apprennent les uns des autres en partageant leurs connaissances, compétences et expériences.

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Victor Azria , Global Data Director chez JCDecaux est l’invité de l’épisode 18 de Data driven 101.

Il nous parle de l'utilisation des données chez JCDecaux et nous explique comment la division data a été créée pour répondre aux défis posés par la transformation de l'écosystème des médias et l'arrivée d'acteurs émergents dans le domaine du marketing digital.

Mots clés

KPI (Key Performance Indicator) : Un indicateur clé de performance est une mesure quantifiable utilisée pour évaluer la réussite d'une entreprise ou d'un projet par rapport à ses objectifs.

DevOps : Une approche de développement logiciel qui intègre étroitement le développement et les opérations informatiques pour améliorer la collaboration et la communication.

Heatmap : Représentation graphique des données où les valeurs individuelles sont représentées par des couleurs, généralement utilisée pour visualiser des données complexes ou volumineuses.
Data marketplace : Plateforme où les fournisseurs de données peuvent vendre ou échanger des ensembles de données avec d'autres organisations ou individus.
Forecast (prévision) : Estimation ou prédiction de futurs événements ou tendances basée sur des données historiques ou des analyses statistiques.
Data Warehouse: un système centralisé et structuré de stockage et de gestion des données provenant de différentes sources.

Dashboard: un panneau de visualisation qui présente les indicateurs clés de performance (KPI) et d'autres informations utiles pour les utilisateurs.

Dataviz : abréviation de "data visualization", c'est la représentation visuelle des données pour faciliter leur compréhension et leur interprétation.

MOA (Maîtrise d'Ouvrage) : il s'agit de la partie prenante d'un projet qui définit les besoins, les objectifs et les exigences fonctionnelles, et qui assure le suivi et la validation du projet.

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Alexandre Haag est l’invité de l’épisode 17 de Data Driven 101.

Après 10 ans dans la robotique, il a travaillé 8 ans dans le monde de la conduite autonome, notamment chez Tesla & Argo.AI (Audi et Ford).

Aujourd'hui, il lance son projet FutuRail, visant à développer des trains autonomes pour offrir un meilleur service de transport ferroviaire et réduire les émissions de CO2.

Il nous parle de sa vision du monde de la voiture autonome, du travail dans une entreprise comme Tesla, des méthodes de travail d'Elon Musk et des différences USA/europe.

Mots clés

Loi de Moore : Prédiction selon laquelle le nombre de transistors sur un microprocesseur doublera environ tous les deux ans, augmentant ainsi la puissance de calcul. (définition de chatGPT)

Dataset : Ensemble de données structurées, généralement utilisé pour l'analyse, la modélisation ou la formation d'un algorithme.

Motion planning : Processus de détermination des mouvements et des actions nécessaires pour qu'un objet ou un robot atteigne un état ou une position spécifique.

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Chloé Dupuy, Manager analytic retail chez Catalina est l'invitée de l’épisode 16 de Data Driven 101.

Elle nous explique comment l'entreprise Catalina utilise des algorithmes et du machine learning pour personnaliser les campagnes de promotion et analyser les comportements  les clients.

Mots clés

KPI : KPI, ou indicateur clé de performance, est une mesure utilisée pour évaluer la réussite ou l'efficacité d'une organisation, d'un projet ou d'un processus dans l'atteinte de ses objectifs.

Data Viz (Data Visualization) : La visualisation de données, ou data viz, est une technique qui consiste à représenter des données sous forme graphique ou visuelle

Power BI : Power BI est un outil de Business Intelligence développé par Microsoft qui permet de transformer des données brutes en informations significatives et exploitables.

Stack logicielle : Ensemble des logiciels utilisés par une équipe.

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