Explore every episode of the podcast Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

Cette semaine, je reçois Alexandre Pasquiou, PhD et cofondateur de Neuralk AI, qui révolutionne l’IA sur données tabulaires.

On parle de leur modèle fondation capable de :

Prédire sans réentraînement grâce à l’in-context learning,
Battre XGBoost & co sur vos jeux de données,
S’intégrer facilement dans vos pipelines métier.

Alexandre partage aussi sa vision sur l’autonomie technologique et les défis d’industrialiser l’IA dans des contextes réels.

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Marc reçoit Hamza Lamrani Speaker IA, Directeur de l'activité Coaching Dirigeant et Membre du COMEX chez Mister IA est l'invité de l’épisode 91 du podcast Data Driven 101, une agence qui transforme les écrans du quotidien en galeries d’art numérique.

Leur mission : Démystifier l’IA et la rendre accessible à tous.
Déployer les bons outils (ChatGPT, Gamma, automatisations…) pour gagner en temps, qualité et sérénité.
Former et coacher dirigeants & équipes pour en faire un véritable levier, sans perdre leur singularité.
Un échange passionnant sur la place de l’art dans un monde technologique, entre émotion, engagement et innovation.

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Julie Corver cofondatrice et directrice artistique d’ArtPoint est l'invitée de l’épisode 90 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode de Data Driven 101, Marc Sanselme reçoit Julie Corver, cofondatrice et directrice artistique d’ArtPoint, une agence qui transforme les écrans du quotidien en galeries d’art numérique.

💬 Ensemble, ils explorent :

• L’évolution de l’art numérique, des années 50 aux NFT
  
  

• Le rôle de l’IA comme outil créatif pour les artistes
  
  

• Les différences entre art génératif, IA générative et data art
  
  

• Les enjeux du droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle
  
  

• Des exemples concrets d’artistes engagés et de projets immersifs
  
  

• Comment les entreprises utilisent l’art digital pour enrichir leurs espaces
  
  

🎨 Un échange passionnant sur la place de l’art dans un monde technologique, entre émotion, engagement et innovation.

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🎙️ Nouvel épisode – Data, IA & souveraineté numérique avec Laurent Delaisse (Hitachi Vantara)

Laurent Delaisse Directeur Tech & Sales Lead EMEA at Hitachi Vantara est l’invité de l’épisode 89 du podcast Data Driven 101.
Dans ce nouvel épisode, il nous partage une vision concrète et engagée de la gestion des données à l’ère de l’IA.

💡 On parle de :

• Migration depuis les hyperscalers & souveraineté des données
  

• Infrastructure intelligente & sobriété numérique
  

• Agentique, IA générative & optimisation des GPU
  

• Cas concrets : maintenance prédictive, gouvernance documentaire, conformité légale
  
  

Un échange riche en conseils, anecdotes terrain et convictions fortes.

📺 Youtube :https://youtu.be/K3L6g9tbIq8

#DataDriven #Infrastructure #CloudSouverain #IAgénérative #DataGovernance #CloudMigration #SécuritéDesDonnées #DigitalTransformation #PodcastTech #HitachiVantara #DataIsGold

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Stéphane Estevez, consultant en observabilité EMEA chez Splunk, est l’invité de l’épisode 87 du podcast Data Driven 101. 

Aujourd’hui, on plonge dans les coulisses de l’observabilité moderne.

Au programme de cet échange dense et éclairant : 

Pourquoi OpenTelemetry est en train de devenir le standard incontournable

Comment transformer des logs et métriques en décisions business stratégiques
Ce que l’IA appliquée à l’IT (AIOps) peut vraiment faire… et ce qu’elle ne peut pas
Des cas concrets bluffants : de la PlayStation qui ralentit un site à l’aéroport de Dubaï qui booste ses revenus grâce à ses capteurs de toilettes (véridique !)

💡 “La vraie valeur, ce n’est pas juste d’éviter les pannes, c’est de mieux traverser les crises pour sortir du lot.”

🔑 MOTS CLÉS

Observabilité : Capacité à comprendre ce qui se passe dans un système complexe (infrastructure, application, etc.) à partir des données qu’il produit (logs, métriques, traces). L’objectif est d’anticiper, détecter et résoudre rapidement les incidents.

Logs : Fichiers générés automatiquement par les applications ou les systèmes, enregistrant des événements (erreurs, accès, actions…). Ils permettent de reconstituer ce qui s’est passé.

OpenTelemetry : Standard open source pour collecter logs, métriques et traces avec un agent unique, dans un format interopérable. Objectif : éliminer les silos de données et standardiser l’observabilité.

AIOps (AI for IT Operations) : Utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning pour automatiser la détection d’anomalies, identifier les causes racines, et prédire les incidents dans les environnements IT complexes.

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Dans ce podcast très court, votre hôte vous parle avec un peu d'humour de ce qu'il a construit : un outil de construction d'IA sur mesure.

Plus d'infos ici : https://ai-tailor-studio.com/

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Ritavan, expert en data et auteur du livre Data Impact est l’invité de l’épisode 86 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode, j’ai eu le plaisir d’échanger avec Ritavan, où il présente le framework SLASOG : Save, Leverage, Align, Simplify, Optimize, Grow.

🔍 Quels sont les enjeux des entreprises traditionnelles face à la data ?

💡 Pourquoi les décisions de groupe mènent-elles parfois à un faible impact ?

 ⚙️ Comment aligner ses stratégies data avec des objectifs clairs et mesurables ?

 📊 Pourquoi passer d’un mindset de pénurie à un état d’esprit d’abondance est essentiel dans un monde data-driven ?

À travers des exemples concrets et des parallèles historiques surprenants (de la modernisation militaire aux compagnies aériennes), Ritavan nous livre des clés précieuses pour maximiser la valeur des données dans des secteurs non natifs du digital.

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Mathieu Guillermin, enseignant-chercheur en philosophie et éthique des sciences à l'Université Catholique de Lyon est l’invité de l’épisode 85 du podcast Data Driven 101. 

🧠💡 IA, éthique et humanité : repenser notre rapport à la technologie avec Matthieu Guillermin 🎙️

🔥 Au programme :

✅ Le projet NHNAI : Un nouvel humanisme face aux neurosciences et à l’IA 🌍
✅ L’IA et l’automatisation du travail : Opportunité ou menace ? 🤖💼
✅ Démocratie et liberté d’expression à l’ère du numérique : Où tracer la ligne entre régulation et censure ? 🗳️
✅ Éducation et intelligence artificielle : Apprendre à penser à l’ère de ChatGPT 📚
✅ Les enjeux sociétaux et politiques de l’IA : Pourquoi ces choix nous concernent tous 🤔

Un échange passionnant qui dépasse la seule question technique pour interroger le sens même du progrès et de notre rapport aux technologies !

🎙 Le hashtag#podcast"Data Driven 101" vise à démystifier le monde de la data avec des intervenants brillants.

💻 Ce podcast est permis par Scopeo, agence de hashtag#intelligenceartificielle

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 Thomas Berger, CTO de La Centrale est l’invité de l’épisode 84 du podcast Data Driven 101. 

La Centrale est la marketplace leader de l’auto d’occasion en France 🇫🇷.

Au programme :

✅ L’histoire de La Centrale, d’un journal papier à une plateforme digitale à 35M de visites/mois 📈
✅ La transformation tech et data d’une entreprise de 50 ans 🚀
✅ L'importance du matching produit et de l'enrichissement des données 🔍
✅ Le rôle clé du Machine Learning et de la GenAI pour la recherche, la tarification et la lutte contre la fraude 🤖
✅ Le développement de l’Assistant IA qui aide les acheteurs à trouver la voiture idéale en langage naturel 🏎️

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Nicolas Drizard, cofondateur et CTO de Klineo est l’invité de l’épisode 83 du podcast Data Driven 101. 

Clinéo, c’est une révolution dans l’accès aux essais cliniques ! Cette startup française facilite la mise en relation entre patients, médecins et essais cliniques, grâce à une plateforme alimentée par la data et l’IA.

💡 Au programme de cet épisode :

🔹 Pourquoi seulement 5% des patients atteints de cancer entrent en essai clinique alors que 70% y seraient favorables ?
🔹 Comment l’IA et le machine learning aident à structurer et fiabiliser les données médicales pour faciliter l’accès aux traitements innovants.
🔹 L’automatisation du parcours patient : du matching aux essais cliniques à la prise de contact avec les médecins.
🔹 Les enjeux techniques et éthiques du traitement des données médicales.
🔹 L’impact des LLM dans l’analyse des documents patients et la génération d’informations exploitables.

💬 Une discussion fascinante pour ceux qui s’intéressent à l’IA, la santé digitale et l’innovation en oncologie !

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Nicolas Mellin, Directeur de l’Innovation chez Sage est l’invité de l’épisode 82 du podcast Data Driven 101. 

Une discussion passionnante sur l’impact de l’IA générative dans le domaine de la comptabilité et de la gestion financière.

💡 Au programme : Comment l’IA générative révolutionne la comptabilité et la gestion d’entreprise

🔹 L’évolution des outils d’automatisation et de prédiction chez Sage
🔹 Les défis techniques et les enjeux liés à la qualité des données
🔹 L’adoption de l’IA : opportunité ou menace pour les métiers financiers ?
🔹 La facture électronique et les impacts concrets pour les entreprises

Un épisode incontournable pour les DAF, comptables, entrepreneurs et passionnés de data & IA !

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L'intelligence artificielle est-elle capable de créativité ? Peut-elle écrire un roman ou produire une œuvre originale ?

Dans cet épisode de Data Driven 101, je reçois Bertrand Misonne, chercheur en IA le jour et écrivain la nuit, pour explorer l'impact de l'intelligence artificielle sur la création littéraire.

👉 Bertrand partage son expérience unique en intégrant l’IA dans son processus d’écriture, notamment avec son roman Le Nouveau Michel H, où il interroge la place de l’intelligence artificielle dans la littérature et la créativité humaine.

🎙️ Au programme :

🔹 Histoire et perceptions de l’IA dans la littérature
🔹 Évolution des technologies et influence culturelle
🔹 L’IA est-elle un simple outil ou un véritable acteur créatif ?
🔹 Enjeux et dangers de l’IA dans la production artistique

💡 Une conversation passionnante entre science, fiction et philosophie, qui vous fera repenser la place de l’IA dans notre imaginaire collectif.

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Romain Galabert, CEO de Candiquest est l’invité de l’épisode 80 du podcast Data Driven 101. 

🎙️ Dans ce nouvel épisode de Data Driven 101, Romain Galabert explore l’impact de l’intelligence artificielle sur les pratiques en ressources humaines.
Il partage son expertise sur la manière dont l’IA transforme le recrutement, optimise les performances RH grâce aux données et personnalise l’expérience collaborateur.

Cet échange met en lumière les nombreuses opportunités offertes par la technologie pour réinventer la gestion des talents et renforcer l’engagement des employés.
Un épisode incontournable pour les professionnels des RH et de la technologie en quête d’innovation.

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Stephan Hadinger, directeur des technologies chez AWS est l’invité de l’épisode 79 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode, Stephan Hadinger nous partage :

• 🌐 Les avancées d'AWS dans l'IA générative avec Amazon Bedrock et les modèles Nova.

• 💡 Des exemples concrets d'innovation comme Fox Intelligence et Veolia.

• 🛠️ Comment réduire les coûts tout en accélérant l'innovation grâce au cloud et à l'IA.

🔑 MOTS CLÉS

GPU (Graphics Processing Unit) : Composant informatique spécialisé dans le traitement parallèle, essentiel pour l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA.

Tranium : Puce développée par AWS pour optimiser les performances et réduire les coûts liés à l’apprentissage et l’inférence de modèles IA.

Cloud Computing : Fourniture de ressources informatiques (serveurs, stockage, bases de données) via Internet, avec une facturation à l’usage.

SecureGPT : Solution développée par Veolia avec AWS pour créer une plateforme d’IA générative sécurisée et adaptée à l’entreprise.

HDS (Hébergeur de Données de Santé) : Certification française garantissant la sécurité et la conformité des hébergements pour les données de santé.

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Grégoire Véron, directeur AI chez eGym, co-founder de GymLib est l’invité de l’épisode 78 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode de Data Driven 101 nous abordons le sujets  sur : 

💡 Les innovations AI dans le secteur du sport et du bien-être :

• Les machines connectées et la personnalisation de l'expérience utilisateur.

• La plateforme Gymlib, facilitant l'accès au sport pour les salariés.

🧠 L'intégration de l'IA générative dans les processus d'entreprise :

• Automatisation des résumés, drafts et collaborations avec des outils comme ChatGPT.

• Opportunités et défis liés à la mise en place d'outils IA sur-mesure.

📊 L'avenir de l'IA et son impact sur les entreprises :

• Les nouvelles tendances en matière d'automatisation et d'outils connectés.

• L'importance de la gestion du temps et de l'allocation des ressources dans un monde boosté par l'IA.

Une conversation riche en idées, cas pratiques, et inspirations pour les entreprises qui veulent tirer parti de l'intelligence artificielle. 🌟

🔑 MOTS CLÉS

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Méthode d'IA combinant récupération d'informations et génération de texte à partir de données spécifiques.

Fine Tuning : Ajustement d’un modèle d’IA pré-entraîné pour répondre à des besoins spécifiques.

Salesforce : Plateforme CRM offrant des fonctionnalités pour la gestion des ventes, du marketing et du service client.

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Michaël Deheneffe, VP Data et AI chez Orange Business, est l’invité de l’épisode 77 du podcast Data Driven 101. 

 Dans cet épisode, nous explorons comment les entreprises transforment leurs données en valeur concrète.
De la transformation numérique à l’impact sociétal de l’intelligence artificielle, plongez dans un échange captivant où expertise et vision s'entrelacent. 🌐✨

🧠 Thèmes abordés :

• Applications pratiques de la data et de l'IA

• Rôle de l'éthique dans l'utilisation des données

• Impact sociétal et environnemental des technologies numériques

• Exemples concrets : des prédictions d’épidémies à la restauration des écosystèmes marins

🔑 MOTS CLÉS. 

Cloud Computing : Service permettant de stocker, gérer et traiter des données via des serveurs distants accessibles par Internet, plutôt que sur un ordinateur local.

IA Générative : Branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu (texte, images, vidéos) à partir de modèles entraînés sur des données existantes.

Phishing : Technique de cyberattaque visant à tromper une personne pour qu’elle divulgue des informations sensibles, comme des mots de passe ou des 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

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

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

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Louis Poirier, co-fondateur et CTO d'AutoDM AI, est l’invité de l’épisode 76 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode, nous explorons ensemble :
🚀 Les défis de l'automatisation de la relation client grâce à l’IA
🧠 Les points clés de la réussite d'une IA conversationnelle pour capturer et orienter les intentions utilisateurs
📊 Les cas d'usage concrets et les résultats obtenus avec des clients

🔑 MOTS CLÉS

Multi-agents : Un système où plusieurs entités spécialisées (agents) travaillent de manière coordonnée pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs.

Knowledge Graph : Une base de données structurée sous forme de graphe reliant différents concepts ou objets, permettant de mieux organiser et exploiter les informations.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Une technique combinant la recherche d’informations pertinentes (retrieval) avec des capacités génératives pour fournir des réponses précises et contextualisées.

Fine-tuning : Une méthode d'adaptation d'un modèle d'IA pré-entraîné pour répondre à des besoins spécifiques grâce à un entraînement supplémentaire sur des données ciblées.

Guardrails : Des mécanismes de sécurité implémentés dans les systèmes d'IA pour prévenir les comportements indésirables, tels que des réponses non éthiques ou inappropriées.

Inbound Lead : Un lead provenant d'initiatives entreprises par le client (ex. : visite d'un site web ou remplissage d'un formulaire).

SLM (Small Language Model) : Un modèle de langage de taille réduite, moins coûteux à exécuter, utilisé pour des tâches spécifiques ou à échelle réduite.

Blueprint de vente : Une représentation structurée et stratégique d’un processus de vente, utilisé pour guider les interactions commerciales.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

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

Épisode  #61 Finetuner des Large Language Models - Pierre-Carl Langlais (CTO et cofondateur @ Pleias) 

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Johan Maussion, Directeur Performance Business & Webanalytics chez SNCF Connect & Tech est l’invité de l’épisode 75 du podcast Data Driven 101.

🎧 Dans cet épisode captivant, nous plongeons dans :

Les coulisses de la gestion des données à grande échelle 🌍

L'utilisation de l'IA pour prédire et optimiser la performance 💡

Les enjeux de la mobilité durable et digitale 🚆

Johan partage aussi des anecdotes fascinantes sur les ouvertures des ventes SNCF et les innovations mises en place pour simplifier l'expérience utilisateur.

🔗 Écoutez maintenant et laissez-vous inspirer par les défis et les opportunités de l'ère data-driven !

#DataDriven101 #Podcast #IA #MobilitéDurable #Analytics

🔑 MOTS CLÉS

Analytics : Processus d'examen des données pour tirer des conclusions sur les informations qu'elles contiennent. Cela inclut l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive pour améliorer la prise de décision.

Performance Business : Mesure de l'efficacité d'une entreprise dans l'atteinte de ses objectifs commerciaux, souvent évaluée à travers des indicateurs clés de performance (KPI).

RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : Règlement de l'Union Européenne qui vise à protéger la vie privée et les données personnelles des citoyens européens, en imposant des règles strictes sur la collecte et le traitement des données.

Prévisions : Estimations basées sur l'analyse de données passées et présentes pour anticiper des résultats futurs. Dans le contexte du podcast, cela fait référence à la prévision des ventes de billets.

Consultatif : Se réfère à un modèle d'interaction où l'accent est mis sur le conseil et l'assistance aux clients plutôt que sur une simple transaction commerciale.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode #17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome

Épisode #63 Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric) 

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

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Nejma Belkhdim, CEO de Nolej est l’invité de l’épisode 74 du podcast Data Driven 101. 

Dans ce nouvel épisode, Nejma Belkhdim, CEO de Nolej, startup révolutionnaire dans l’edtech, nous dévoile comment l’IA transforme l’apprentissage en rendant les contenus plus interactifs et engageants. Avec des outils d'intelligence artificielle avancés, Nolej facilite la création de supports pédagogiques variés – quiz, flashcards, et activités immersives – à partir de simples contenus vidéo ou texte.

🔑 MOTS CLÉs

Classe inversée

• Méthode pédagogique où les élèves étudient les concepts de base avant de venir en classe, permettant d’utiliser le temps de cours pour des discussions approfondies, des exercices et des applications pratiques.

Single Source of Truth

• Concept de centralisation des données en un point unique fiable, garantissant que toutes les informations sont à jour et partagées de manière cohérente dans toute l'organisation.

Natural Language Processing (NLP)

• Technologie permettant aux ordinateurs de comprendre et d'analyser le langage humain. Nolej utilise le NLP pour transformer automatiquement des contenus en activités pédagogiques adaptées.

Adaptive Learning

• Approche d’apprentissage personnalisée, où le contenu et le rythme sont ajustés en fonction du niveau de l’apprenant pour optimiser sa compréhension et sa progression.

Engagement cognitif

• Concept en sciences de l’éducation désignant le niveau de concentration et d’implication active de l’apprenant dans une activité pédagogique, essentiel pour un apprentissage efficace.

User Interface (UI)

• Conception visuelle et ergonomique d'un logiciel ou d'une application, permettant aux utilisateurs d'interagir facilement avec les fonctionnalités. Nolej s'appuie sur une UI simplifiée pour rendre l’IA accessible même aux utilisateurs novices.

Proof of Concept (POC)

• Expérimentation visant à démontrer la faisabilité et la valeur d’un produit ou d'une technologie avant de le développer à plus grande échelle. Nolej utilise des POC pour tester l'adoption de sa solution dans divers environnements éducatifs et d'entreprise.

Science cognitive

• Domaine de recherche qui étudie les processus mentaux, notamment l’apprentissage, la mémoire et l'engagement, pour concevoir des méthodes éducatives plus efficaces. Nolej s’appuie sur ces recherches pour créer des activités qui maximisent l’engagement et la rétention des informations.

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Grégoire Hug, CEO de WeeFin une fintech ESG innovante, est l’invité de l’épisode 73 du podcast Data Driven 101. 

Découvrez comment l'intelligence artificielle transforme le monde de l'investissement durable ! 

Grégoire nous explique comment WeFin facilite l'utilisation des données ESG pour les institutions financières, en les aidant à analyser et à intégrer des indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans leurs décisions. 🌍🌱 Découvrez les défis de la collecte de données fiables et l'impact concret de l’IA dans la finance durable.

🔑 MOTS CLÉS

ESG (Environnement, Social et Gouvernance)

• Ensemble de critères utilisés pour évaluer les pratiques des entreprises en matière de durabilité. Les données ESG aident les investisseurs à analyser l’impact environnemental, social et de gouvernance d'une entreprise.

Single Source of Truth

• Un référentiel unique de données consolidées qui garantit que les informations sont cohérentes, à jour et utilisées de manière uniforme dans toute l’organisation.

Scope 1, 2 et 3 (empreinte carbone)

• Catégories de l'empreinte carbone d'une entreprise :

  • Scope 1 : émissions directes produites par l’entreprise.

  • Scope 2 : émissions indirectes liées à la consommation d’énergie.

  • Scope 3 : émissions indirectes de l’ensemble de la chaîne de valeur (exemple : usage du produit par le consommateur).

    
    

Double Matérialité

• Principe qui considère l'impact des activités d'une entreprise à la fois sur ses finances (matérialité financière) et sur l’environnement et la société (matérialité environnementale et sociale).

  
  

Finance Verte

• Secteur financier qui se concentre sur le financement de projets ayant un impact positif sur l’environnement, souvent soutenu par des investissements dans les énergies renouvelables ou la réduction des émissions de carbone.

  
  

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 68CallBot : Des robots qui répondent au téléphone - Thomas Guenoux (CEO @YeldaAI) #68

Épisode 63Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric) - #63

Épisode 57Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard) #57

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Emmanuelle Ertel, Directeur Générale Innovation & Trust chez Tessi, est l’invitée de l’épisode 72 du podcast Data Driven 101. 

Dans cet épisode, elle explore le défi de la confiance numérique et de l'automatisation intelligente des processus.

Découvrez comment les technologies de pointe comme la signature électronique qualifiée et l'IA révolutionnent le secteur, en assurant sécurité et efficacité pour les entreprises de toutes tailles.
Elle partage également l’importance de la souveraineté numérique et de l'open-source pour garantir la sécurité des données et le contrôle des entreprises sur leurs solutions.

Confiance numérique : Ensemble de technologies et processus garantissant la sécurité des transactions en ligne, incluant l'authentification des utilisateurs et la sécurisation des échanges de données.

Signature électronique qualifiée : Forme avancée de signature électronique qui inclut une vérification stricte de l’identité, parfois renforcée par des preuves de vie, et conforme aux réglementations européennes, permettant une sécurité maximale.

Business Process Automation (BPA) : Automatisation des processus métiers d'une entreprise, couvrant toutes les étapes d'un workflow pour gagner en efficacité, réduire les erreurs et libérer les employés de tâches répétitives.

Business Process Outsourcing (BPO) : Externalisation de certaines activités d'une entreprise, comme la gestion de centres d'appels ou le traitement de dossiers, auprès d’un prestataire spécialisé pour des raisons d’efficacité et de coût.

Souveraineté numérique : Capacité pour une entreprise ou un pays de contrôler ses données et ses outils numériques, souvent via des solutions locales ou open-source pour éviter la dépendance à des fournisseurs étrangers.

Digital Factory : Division d'une entreprise dédiée au développement de produits numériques et logiciels innovants, généralement axée sur l’optimisation des processus et la transformation digitale.

Certification ANSI et eIDAS : Normes de sécurité (ANSI pour la France, eIDAS pour l’Europe) que les solutions numériques doivent respecter pour garantir un haut niveau de conformité et de sécurité.

Automatisation des processus métiers : Utilisation de technologies pour automatiser les tâches récurrentes et chronophages, impliquant souvent l’intelligence artificielle pour améliorer les flux de travail et optimiser les performances des entreprises.

Machine Learning et Deep Learning : Sous-domaines de l'intelligence artificielle permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données (Machine Learning), le Deep Learning utilisant des réseaux de neurones pour traiter des informations complexes.

Low Code / No Code : Approche de développement logiciel permettant aux utilisateurs non techniques de créer ou de modifier des applications via des interfaces visuelles, réduisant ainsi la dépendance aux développeurs.

Large Language Model (LLM) : Modèle de traitement du langage naturel (NLP) capable de comprendre et de générer du texte, utilisé dans des applications de dialogue, d'analyse de texte, et d’assistance virtuelle.

Workflow : Enchaînement structuré d'étapes ou de tâches dans un processus, permettant de coordonner les actions et de standardiser les procédures pour gagner en efficacité.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 68 CallBot : Des robots qui répondent au téléphone - Thomas Guenoux (CEO @YeldaAI)

Épisode 63 Chatbot IA chez Schneider Electric : RAG et Finance - Sébastien Durand (Audit financier @ Schneider electric)

Épisode 57 Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard)

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Gaëtan Rougevin-Baville, CEO de Meero est l’invité de l’épisode 71 du podcast Data Driven 101.

Découvrez comment Meero révolutionne la photographie e-commerce grâce à l’IA !

Gaëtan nous dévoile comment l’IA transforme la création de visuels produits et booste les ventes en ligne. 📈 Un épisode riche en insights sur l’avenir de la photographie et du e-commerce.

🔑 MOTS CLÉS

M&A: Fusions et acquisitions d'entreprises.

Vertical: Secteur d'activité spécifique.

Land and expand: Stratégie commerciale consistant à acquérir un client avec une offre limitée puis à lui vendre des produits ou services supplémentaires.

Go-to-market: Stratégie de mise sur le marché d'un produit ou service.

Homestaging: Mise en scène d'un bien immobilier pour le rendre plus attractif.

Fine-tuner: Ajuster un modèle d'IA pour une tâche spécifique.

API: Interface de programmation applicative, ensemble de fonctions permettant à des applications de communiquer entre elles.

Computer Vision: Domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs de "voir" et d'interpréter des images.

GPU: Processeur graphique, composant informatique utilisé pour accélérer les calculs.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode #66 Art & Intelligence Artificielle : Processus créatif et recommandation - Jonas Botbol (CTO CoFondateur @YourArt)

Épisode #47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

*+Épisode #54 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI)

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Gaël Varoquaux, cofondateur de Sickit Learn et Probabl et directeur de recherche à l’INRIA est l’invité de l’épisode 70 du podcast Data Driven 101. 

Comment Scikit-learn est-il devenu un outil incontournable pour les data scientists, et comment est-il né ? 

Gaël Varoquaux nous révèle les origines de cette librairie open source incontournable pour l'apprentissage statistique en Python, l'organisation et les défis de ce projet open source qui a révolutionné le monde de la data science.

Un épisode riche en enseignements sur l'apprentissage statistique, la gouvernance des projets open source et les défis de la collaboration dans le monde de la data science.

🔑 MOTS CLÉS

Open source : Un logiciel open source est un logiciel dont le code source est accessible au public et peut être librement utilisé, modifié et distribué. 

Apprentissage supervisé : L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles la sortie souhaitée est connue.

Apprentissage non supervisé : L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données non étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles la sortie souhaitée n'est pas connue.

Réduction de dimensions : La réduction de dimensionnalité est une technique qui vise à réduire le nombre de variables (ou dimensions) d'un jeu de données tout en conservant autant d'informations que possible.

Clustering : Le clustering (ou regroupement) est une technique d'apprentissage non supervisé qui vise à regrouper des données similaires en groupes (ou clusters).

GitHub: GitHub est une plateforme de développement collaboratif qui permet aux développeurs de stocker, partager et gérer leur code source.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode #52 Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA)

Épisode #35 Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative

Épisode #51 Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard)

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Dany Srage, Data Scientist,chez DeFacto est l’invité de l’épisode 69 du podcast Data Driven 101. 

Comment DeFacto utilise l'IA et l'Open Banking pour révolutionner le financement des PME ?

Il nous dévoile les coulisses de leur algorithme de credit scoring et les défis de la data science appliquée au prêt. Un épisode riche en enseignements pour comprendre les enjeux de la data dans le secteur financier.

🔑 MOTS CLÉS

Credit Scoring: Le credit scoring est une méthode d’évaluation du risque de crédit d’un emprunteur. Il s’agit d’un score calculé à partir de différents critères qui permet d’estimer la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt.

Open Banking: L’open banking est un système qui permet aux banques de partager les données financières de leurs clients avec des tiers autorisés, comme Defacto. Cela permet à Defacto d’accéder aux transactions bancaires des entreprises et d’analyser leur situation financière.

Label: Un label est une étiquette qui est attribuée à une donnée dans un dataset. Dans le contexte de Defacto, le label indique si un prêt a été remboursé ou non

Credit Line: Une credit line est une ligne de crédit. Il s’agit d’un montant maximum qu’un emprunteur peut emprunter auprès d’un prêteur.

Data Drift: Le data drift est un phénomène qui se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un modèle de machine learning évoluent au fil du temps.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 56 : IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox)

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

Épisode 9 : Alexis Frentz (Investment Manager @ Elaia) - Investir dans la data

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L’IA générative a complètement révolutionné la façon dont on peut traiter les demandes de service client.

Thomas Guenoux, de Yelda AI, nous propose de décortiquer sa construction de callbot rendue possible grâce à l’intelligence artificielle générative.

Découvrez comment cette technologie permet de répondre à des milliers d'appels de manière fluide et automatisée, tout en adaptant des réponses en temps réel. 

🔑 MOTS CLÉS

NLP (Natural Language Processing) : Traitement du langage naturel. C'est une branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre et de traiter les langues humaines. Elle est utilisée dans les callbots pour la transcription et la compréhension des requêtes des utilisateurs.

Generative IA (Intelligence artificielle générative) : Un sous-domaine de l'IA qui permet de générer du contenu (texte, audio, etc.) de manière autonome en se basant sur des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce podcast, Thomas parle de l'utilisation de cette technologie pour rendre les interactions avec les callbots plus fluides et naturelles

API (Application Programming Interface) : Un ensemble de règles et de protocoles qui permettent à différentes applications de communiquer entre elles. Dans le contexte des callbots, les API sont utilisées pour récupérer des informations spécifiques comme le statut d'une commande ou les données d'un client

LLM (Large Language Model) : Modèle de langage à grande échelle qui comprend des milliards de paramètres pour traiter le langage naturel. Ces modèles sont utilisés pour améliorer la précision des réponses des callbots et pour comprendre des requêtes plus complexes

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Comment faire émerger des bonnes idées parmi les citoyens ?

Comment mesurer leur popularité ?

Comment repérer les sujets de controverse ?

David Mas, Chief AI Officer chez Make.org nous explique comment il résout ces problèmes grâce à ses algorithmes et nous parle des enjeux de la mobilisation citoyenne à grande échelle via la technologie et l'intelligence artificielle, ainsi que de l'impact réel des consultations citoyennes massives.

🔑 MOTS CLÉS

NLP (Natural Language Processing) : Traitement automatique du langage naturel. Cette discipline de l'IA permet aux ordinateurs de comprendre et traiter le langage humain, en analysant les données textuelles. Chez Make.org, ils l'utilisent pour analyser et regrouper les propositions des citoyens

Fine-tuning de modèles : Technique qui consiste à ajuster un modèle de machine learning pré-entraîné sur un ensemble de données spécifiques pour améliorer ses performances dans des tâches spécifiques. Make.org utilise cette approche pour rendre les modèles plus efficaces, responsables et adaptés à des cas d'utilisation démocratiques

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Modèle d'IA qui combine génération de texte et récupération d'informations pertinentes en temps réel pour répondre à des questions. Cela permet de créer des réponses plus précises en consultant des bases de données externes

Algorithme d'attribution : Un système qui distribue de manière équitable les propositions faites par les utilisateurs, en s'assurant qu'elles ont toutes une chance égale d'émerger. Ce processus est crucial dans le cadre des consultations citoyennes massives

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Comment l’intelligence artificielle peut aider les artistes dans leur processus créatif ?

Est-ce que l’IA peut aider à découvrir des œuvres qui nous plaisent ?

Comment caractériser les goûts artistiques et le style de chacun ?

Venez écouter Jonas Botbol, CTO de Your Art, invité de l’épisode 66 de Data Driven 101.

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Thomas Lecat, Staff Research Engineer chez InstaDeep, est l'invité de l'épisode 65 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans l'univers du Deep Reinforcement Learning, une technologie révolutionnaire pour l'optimisation industrielle. 

Thomas nous parle de ses applications concrètes, de l'optimisation des réseaux électriques à la planification des transports, en passant par le routage des circuits imprimés. Il nous apprend que cette approche permet de résoudre des problèmes complexes avec une flexibilité et une performance accrues par rapport aux méthodes traditionnelles.

🔑 MOTS CLÉS
Deep Reinforcement Learning (DRL) : Une sous-branche de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent en interagissant avec leur environnement, optimisant les décisions prises en fonction des récompenses reçues.

Optimisation combinatoire : Un domaine des mathématiques appliquées dédié à la recherche des solutions optimales parmi un ensemble fini de solutions possibles, crucial dans la planification industrielle.

JAX : Une bibliothèque open-source de Google utilisée pour le calcul différentiable en Python, permettant l'optimisation et la parallélisation sur GPU, essentielle pour des simulations rapides et efficaces.

Evolutionary Algorithms (EA) : Une classe d'algorithmes inspirés de la théorie de l'évolution naturelle, utilisés en combinaison avec le reinforcement learning pour explorer de vastes espaces de solutions.

Policy Gradient Methods : Techniques de reinforcement learning qui optimisent directement la politique de prise de décision de l'agent, en fonction des gradients de récompense.

Soft Actor-Critic (SAC) : Un algorithme avancé de reinforcement learning qui combine les avantages de l'apprentissage par politiques stochastiques et déterministes pour une exploration efficace et une stabilité accrue.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments

Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)

Épisode 52 : Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA)

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• Diagnostic IA & Data : évaluation du potentiel de l'Intelligence Artificielle pour votre entreprise, compréhension de ce qui est réalisable avec les technologies actuelles, et mesure des risques et des opportunités associés à l'IA pour votre activité

• IA sur mesure : création d'une Intelligence Artificielle sur mesure, adaptée à vos besoins spécifiques, développement et intégration des meilleures solutions sur mesure pour répondre à vos problématiques uniques

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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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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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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Pierre-Carl Langlais, CTO et cofondateur de Pleias, est l'invité de l’épisode 61 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans l'univers du fine-tuning, expliquant comment il adapte ses modèles pour des tâches spécifiques.

Cet épisode est un concentré d’astuces et d’expertise technique dans le domaine de l’entrainement de LLM.

🔑 MOTS CLÉS
Fine-tuning : Processus de personnalisation et d'adaptation des modèles de langage aux besoins spécifiques, en les entraînant pour accomplir des tâches précises.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Méthodologie combinant la recherche de sources fiables et la génération de texte pour offrir un contenu plus pertinent.

OCR (Reconnaissance optique de caractères) : Technologie d'identification des caractères dans les documents numérisés, permettant de les convertir en texte exploitable.

Projet Albert : Initiative visant à créer une gamme de modèles IA spécialisés pour l'administration publique française, optimisant la génération de réponses fiables et documentées.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)

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

Épisode 33 : Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

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Ronan Sy, responsable projet chez Data for Good, est l'invité de l’épisode 60 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans la diversité des projets traités, de la lutte contre les “carbon bombs” à la gestion des incendies de forêt en passant par la surveillance de la sur-pêche.

Ronan nous apprend que les équipes abordent ces problématiques avec des missions variées : migration des données vers le cloud, visualisation des données ou machine learning. Il nous donne ses conseils pour agir avec pragmatisme dans le cadre associatif.

🔑 MOTS CLÉS

POC (Proof of Concept) : Développement d'une solution technique expérimentale pour valider une idée avant sa mise en production complète.

Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.

Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.

AIS (Système d'Identification Automatique) : Système utilisé par les navires pour transmettre leur position en temps réel.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 50: RSE, Data et greenwashing - Léa Caen (cofondatrice @ Kiosk)

Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement

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

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Samuel Humeau, Lead Machine Learning chez Nabla, est l'invité de l’épisode 59 de Data Driven 101.

Il nous explique comment Nabla vise à soulager les médecins des tâches comme la prise de notes et la synthèse de consultation.

Il nous parle des défis techniques liés à la transcription, la diarization et à la génération automatique de résumés grâce à des petits LLM finetunés.

🔑 MOTS CLÉS

Scribe Ambiant : Outil automatisé qui écoute et transcrit les échanges entre médecins et patients pour générer des documents de consultation complets.

Fine-Tuning : Optimisation spécifique de modèles d'IA pour améliorer leur performance sur des tâches précises, comme la codification médicale.

Taxonomie ICD-10 : Classification internationale de maladies utilisée pour documenter les diagnostics médicaux.

Diarisation : Processus qui consiste à identifier et distinguer les différentes voix dans un enregistrement audio.

Retrieval Augmented Generation : Méthode consistant à compléter la génération de texte par des extraits spécifiques de documents sources.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 53 : IA médicale : Cancérologie et consultation - Jean-Emmanuel Bibault (Chercheur en IA appliquée à la médecine @ l'Inserm)

Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité

Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

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Sylvain Duchêne, co-fondateur et CTO de Check & Visit est l’invité de l’épisode 58 de Data Driven 101.

Sylvain nous plonge dans les défis de la transition numérique du secteur, en décrivant les innovations techniques qui leur permettent de standardiser et d'automatiser les inspections.

Il nous révèle aussi comment ils utilisent la computer vision et l'intelligence artificielle pour scanner les logements, tout en s'aventurant dans d'autres secteurs comme l'automobile. 

🔑 MOTS CLÉS
Fine-tuning : Optimisation des modèles d'IA pour améliorer la reconnaissance et la classification des dégradations.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 54 : 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI)

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

Épisode 56 : IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox)

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Bruno Daunay, IA Lead chez Léonard, est l'invité de l'épisode 57 de Data Driven 101. 

Il nous plonge dans les coulisses de l'innovation au sein du groupe Vinci, où l'intelligence artificielle n'est pas seulement une technologie, mais un pivot central pour réinventer les processus et booster l'entrepreneuriat.

Bruno nous parle de la manière dont Léonard, incubateur d'innovation, façonne l'avenir en bridant l'intelligence artificielle avec les opérationnels pour créer des solutions sur mesure qui transforment l'industrie.

🔑 MOTS CLÉS
IA Lead : Leader en Intelligence Artificielle, coordonne les initiatives IA au sein d'une organisation, en s'assurant que les projets soient alignés avec les stratégies business.

Optimisation des processus : Amélioration des processus existants grâce à des analyses et des technologies avancées pour accroître l'efficacité et réduire les coûts.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

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

Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement

Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité

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Marc de Beaucorps, CEO de Finovox, est l'invité de l’épisode 56 de Data Driven 101.

Avec Finovox spécialisé dans la détection de fraudes documentaires grâce à l'intelligence artificielle, il nous plonge dans un univers où IA et sécurité se rencontrent pour contrer des menaces toujours plus sophistiquées.

Il nous parle de la manière dont Finovox aborde : 

• la constitution d’un dataset de fraude documentaire

• la construction de pipelines complexes d’analyse

• les cycles de ventes auprès de grand groupes et institutions

🔑 MOTS CLÉS

Fraude Documentaire : Acte de falsifier des documents officiels dans le but de tromper ou de réaliser un gain illégal.

Computer Vision : Branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le contenu visuel des images ou des vidéos.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données

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

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Marie Douriez, data scientist chez Lyft puis chez Netflix, et maintenant machine learning engineer chez 360 Learning , est l'invitée de l'épisode 55 de Data Driven 101. 

Au cœur de l'innovation en IA, elle nous plonge dans l'évolution de l'apprentissage machine à travers son expérience chez des géants de la technologie et maintenant chez 360 Learning, une plateforme pionnière dans l'éducation collaborative pour entreprises.

 Elle nous présente comment l'intelligence artificielle façonne les méthodes d'apprentissage moderne, nous parle de l’utilité croissante de l'IA générative pour personnaliser le contenu éducatif, et partage les défis techniques et les progrès réalisés dans la création automatique de cours et de contenus interactifs.

🔑 MOTS CLÉS

Apprentissage collaboratif : Méthode d'apprentissage où les participants travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, augmentant l'engagement et la rétention d'informations.

Optimisation de contenu : Utilisation de techniques d'IA pour améliorer la pertinence et l'efficacité du contenu éducatif basé sur l'analyse de données d'utilisation et des préférences utilisateur.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 12 Laurent Jolie (Directeur des opérations @ Lalilo) : L’apprentissage de la lecture grâce à l’IA

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

Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement

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Hugo Borensztein, cofondateur de OMI, est l'invité de l'épisode 54 de Data Driven 101. Avec une passion pour l'innovation et une vision stratégique, Hugo nous plonge dans l'univers de la production automatisée de visuels en 3D pour les marques. OMI apporte une solution révolutionnaire permettant d'automatiser une partie de la création de visuels photos et vidéos, une nécessité quotidienne pour les marques sur divers canaux de distribution.

Il souligne l'importance de la modélisation 3D et de la technologie open source dans l'évolution rapide de son entreprise, partageant comment une approche centrée sur l'utilisateur et une constante réévaluation du marché ont été cruciales pour leur succès. 

Hugo nous fait également part de la transition stratégique audacieuse qu'ils ont dû opérer, passant d'une solution initiale à une plateforme entièrement basée sur la 3D, illustrant la flexibilité et la vision nécessaires pour innover dans le secteur de la data et de l'IA.

🔑 MOTS CLÉS
Modélisation 3D : Processus de création d'un modèle numérique en trois dimensions utilisant des logiciels spécialisés. Essentiel pour générer des visuels réalistes et interactifs pour le marketing et la vente en ligne.

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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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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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