Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

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.🎙 SOUTENEZ LE PODCASTAbonnez-vous 🔔Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 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) 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳Suivez-nous sur Tiktok 📳Abonnez-vous à notre chaîne Youtube

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. 🎙 SOUTENEZ LE PODCAST Abonnez-vous 🔔 Laissez 5 étoiles et un avis 🥰 Sur Spotify : ici Sur Apple Podcast : ici Sur Deezer : ici Sur Google Podcast : ici 🧐 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)Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Dans cet épisode captivant, Gaël Varoquaux, cofondateur de Scikit-learn et expert en apprentissage statistique, partage les origines de cette librairie open source qui a changé la donne pour les data scientists. Il discute des défis de la gouvernance des projets open source et de la dynamique collaborative entre contributeurs. Varoquaux nous éclaire sur l'optimisation des algorithmes en Machine Learning et l'importance des cartes graphiques pour le traitement des données massives, tout en abordant les ambitions de Probabl pour l'intégration de Scikit-learn.

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 CLÉSCredit 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 nonCredit 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.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne YoutubeHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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 CLÉSNLP (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 naturellesAPI (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 clientLLM (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🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne YoutubeHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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 CLÉSNLP (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 citoyensFine-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 démocratiquesRAG (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 externesAlgorithme 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🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne YoutubeHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne YoutubeHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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 CLÉSDeep 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.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicamentsÉpisode 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) 👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne Youtube 🚀 BESOIN D’EXPERTISE IA & DATA ?Scopeo vous accompagne de A à Z dans vos projets IA : découvrez nos solutions :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 activitéIA 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.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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 CLÉSNormes IFRS : International Financial Reporting Standards, un ensemble de normes comptables internationales permettant une comparabilité globale des états financiers.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 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 dataÉpisode 2 : Victor Billette de Villemeur (Product Manager @ L'Oréal ) - Rester agile👋 PLUS DE CONTENU DATA ?> Suivez-moi sur LinkedIn (tips/réflexions) ici 🤳> Suivez-nous sur Tiktok 📳> Abonnez-vous à notre chaîne Youtube🚀 BESOIN D’EXPERTISE IA & DATA ?Scopeo vous accompagne de A à Z dans vos projets IA : découvrez nos solutions :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 activitéIA 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 uniquesHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.