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

 "J'ai fait, j’ai fait faire et maintenant j'aide à faire" Patrick Barrabé, consultant et conférencier, invité de l’épisode 34 de Data Driven 101 nous donne du  recule sur le retail "Brick and mortar". Une carrière passée dans le retail et l'IT et une farandole d'exemples pour comprendre la réalité du terrain et les évolutions de mentalités au fil des décennies. 🔑 MOTS CLÉS  Solution IT  : Ensemble de technologies et de services informatiques qui répondent à un besoin spécifique d'une entreprise ou d'une organisation. Data Analyse : Processus qui consiste à examiner des données pour en tirer des conclusions ou des recommandations. Data Engineering : Domaine qui se concentre sur la conception, la construction et la maintenance de systèmes de données à grande échelle. 🎙 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 Lapostolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas Épisode 16 : Chloé Dup uy (Manager Analytics Retail @ Catalina) : Comprendre le client Épisode 32 : Pierre Guio  (Head of Data @ Ad's Up) : Data et Stratégie publicitaire 👋 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.

Guillaume Lample, Cofounder & Chief Scientist chez Mistral AI  est l’invité de l’épisode 33 de Data Driven 101. Mistral AI entraîne des modèles de langues à destination des entreprises avec un accès open source. Il nous explique notamment : les difficultés et subtilités pour entraîner un LLM les découvertes inattendues faites sur le chemin les caractéristiques de leur premier modèle à destination du grand public 🔑 MOTS CLÉS Dataset  : un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique. Token  : un morceau de mot utilisé pour entraîner un modèle de langage. Un mot peut être découpé en plusieurs tokens. Embedding  : une représentation vectorielle d'un mot ou d'une phrase utilisée pour entraîner un modèle de langage. Open source  : un logiciel dont le code source est disponible pour tout le monde et peut être modifié et distribué librement. Fine-tuning : une technique d'entraînement de modèles de langage qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à une tâche donnée. NLP (Natural Language Processing) : un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. 🎙 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  👉🏼Episode 29 : Arthur André ( Co-fondateur @ Praiz ) : Synthétiser ses réunions grâce à l'IA 👉🏼 Episode 23 : Hamza Tajmo uati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments 👉🏼Episode  HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA 👋 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.

Pierre Guio, Head of data chez Ad's Up, est l’invité de l’épisode 32 de Data Driven 101  Il nous parle de l'utilisation de la data pour améliorer les résultats des clients, ainsi que des obstacles rencontrés par l'équipe data pour y arriver. Mots clés Mix marketing modelling  : une méthode d'analyse qui permet de déterminer l'impact de différents canaux marketing sur les ventes d'une entreprise. Attribution contribution  : une méthode d'analyse qui permet de déterminer la contribution de chaque canal marketing à une conversion. Insights  : des informations ou des connaissances précieuses qui peuvent être tirées de l'analyse de données. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

TOUT LE MONDE est concerné par cet épisode. 🌍 Le podcast Data Driven 101 sort de la "tech” cette semaine et s’intéresse à une question de société : 👉 les politiques RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises) et en particulier les politiques de décarbonation 🏭 Si la data a un rôle central dans l’évaluation quantitative des politiques RSE, les questions qu’on se pose aujourd’hui sont beaucoup plus larges. Fabrice Bonnifet, - directeur développement durable de Bouygues Group, - président du Collège des Directeurs du Développement Durable (C3D), - et administrateur de The Shift Project, est l’invité de l’épisode 31 de Data Driven 101. Il nous parle de l'importance de la data dans la transition énergétique et de la nécessité des mesures quantitatives pour s’assurer qu’une entreprise est sur une trajectoire crédible vis-à-vis de ses engagements publics. Mots clés Supply chain : ce terme désigne l'ensemble des étapes nécessaires à la production et à la distribution d'un produit, depuis l'approvisionnement en matières premières jusqu'à la livraison au client final. Poids carbone : fait référence à la quantité de gaz à effet de serre émise lors de la production ou de l'utilisation d'un produit. Il est souvent mesuré en tonnes équivalent CO2. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Robin Conquet, fondateur de DataGen, qui vise à aider les entreprises à mieux comprendre et utiliser leurs données,  est l’invité de l’épisode 30 de Data Driven 101. Il nous partage son recul sur plus de 2 ans de podcast et nous explique comment il est passé de consultant en data à entrepreneur en évoquant les défis de l'entrepreneuriat dans le domaine de la data. Mots clés Data Engineering : domaine de l'informatique qui se concentre sur la conception, la construction, la maintenance et l'optimisation des systèmes de gestion de données. Data Warehouse : un système de stockage de données qui permet de regrouper des données. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Arthur André, Co-fondateur de Praiz est l’invité de l’épisode 29 de Data Driven 101. Il nous parle de l'émergence de solutions comme Whisper pour la transcription et l'analyse conversationnelle, et comment Praiz s’en sert pour enregistrer des appels visio. Il nous raconte ses péripéties dans le développement d’un produit IA utilisant les dernières technologies de l’état de l’art, avec un objectif : remplacer la prise de note et les follow-up lors de réunions. Mots clés Token : unité de base pour la segmentation de texte, utilisée pour la transcription Overlap : chevauchement de voix dans un enregistrement audio Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats. Mots clés  Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.  Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées. Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales. Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.  Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Valentin Geffrier, Senior Data Scientist chez Spotify, explique la classification musicale, les recommandations personnalisées, l'expansion de Spotify en Inde et la stratégie pour la génération Z. Il discute également de l'aide aux artistes avec Spotify for Artists, la qualité des données pour éviter la fraude, les défis des données et l'utilisation d'outils open source chez Spotify pour le machine learning.

David El Kaïm, sales Director France Benelux chez Bright Data est l’invité de l’épisode 24 de Data Driven 101. Il nous parle de la collecte et de la vente de données en ligne et des défis qui y sont liés notamment la légalité du scraping ou encore les limites des données personnelles. Mots clés : Scraping: Collecte de données sur des sites web à grande échelle en utilisant des scripts automatisés RGPD: Règlement général sur la protection des données, un ensemble de règles de l'UE sur la protection des données personnelles VPN: Réseau privé virtuel, un moyen de sécuriser et de protéger les données en ligne en créant un tunnel chiffré entre l'utilisateur et le serveur VPN Données concurrentielles: Données sur les produits, les prix et les performances des concurrents Pricing: Stratégie de fixation des prix d'une entreprise Insights: Informations exploitables obtenues à partir de l'analyse de données Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Hamza Tajmouati, Head of AI & Data chez Iktos est l’invité de l’épisode 23 de Data Driven 101. Il nous parle de l'utilisation de l’IA dans la chimie, et en particulier l’industrie pharmaceutique. Ils nous expliquent avec beaucoup de clarté comment un réseau de neurones peut servir à créer de nouvelles molécules. Mots clés :  Formulation chimique: création de nouveaux matériaux ou parfums à partir de compositions chimiques spécifiques. Pipeline de préparation de données: ensemble de processus pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse. GPU: unité de traitement graphique utilisée pour accélérer les calculs informatiques. Itération: processus de développement itératif qui consiste à publier un produit, à recevoir des commentaires et à améliorer le produit en conséquence. Graphes moléculaires: représentation graphique des molécules pour faciliter leur analyse et leur conception. Lean: méthode de gestion de projet visant à maximiser l'efficacité et à minimiser le gaspillage de ressources. Le Scoring :  technique qui consiste à affecter un score pour la prédiction d’un phénomène binaire. Il permet, par exemple, d’attribuer un score à un client, un prospect ou un produit dans un contexte marketing Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.