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

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’IADe l'importance de ne pas faire rentrer les différentes situations dans des casesDes défis éthiques et pratiques de l'IA.🔑 MOTS CLÉSGouvernance 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🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 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 spécialiséÉpisode 18 : Victor Azria (Global Data Director @ JCDecaux) : Les panneaux d’affichages face à la data👋 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 ?Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA.Réservez votre séance de 30 minutes maintenant.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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 AirBnbElle nous explique en quoi la valorisation des données est cruciale pour les décisions business chez ElectraElle 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 CLÉSValorisation 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.🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMEN> Abonnez-vous 🔔> Laissez 5 étoiles et un avis  🥰 Sur Spotify : iciSur Apple Podcast : iciSur Deezer : iciSur Google Podcast : ici 🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audioÉpisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriétéÉpisode 37 : Hugo Palmer (Manager Data @ Blablacar) : Data Mesh chez Blablacar👋 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 ?Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA.Réservez votre séance de 30 minutes maintenantHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.Dans cet épisode, les opinions de :Antoine Sauvage de OvrseaVictor Billette de Villemeur de L'OréalNikolaj Groeneweg de Every.meÉdouard Neuville de Albert SchoolJérémy Chéradame de la FFRAlexandre Miny de Tornaco de DataBirdVincent Ottow de SportsDynamicsHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.Dans cet épisode, les anecdotes de :Guillaume Jouffre de GreenGoLaure Lapostolle de QuitoqueAdrien Fenech de EstimeoNikolaj Groeneweg de Every.meCharles Sutton de DataScientestArnaud Delaunay de FarmwiseAlexis frentz de ElaiaHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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.  🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT > 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 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 👋 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 ? Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA. Réservez votre séance de 30 minutes maintenant Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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. 🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT > 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 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 👋 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 ? Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA. Réservez votre séance de 30 minutes maintenantHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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. 🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT > 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 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 👋 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 ? Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA. Réservez votre séance de 30 minutes maintenantHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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. 🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT > 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 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 👋 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 ? Réserver un créneau de 30 min avec Marc Sanselme  et profiter des connaissances et du savoir-faire d’un expert IA qui saura vous aiguiller sur vos projets d’IA. Réservez votre séance de 30 minutes maintenantHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.