Data & AI

Posté le 20/11/2019 par Emmanuel Lin Toulemonde

En mission, nous rencontrons de plus en plus des besoins d'interprétabilité. Ce changement est dû à une évolution de la maturité des organisations sur la data science.En caractérisant un peu le trait, hier les projets de data science étaient surtout marketing (Ex : prédiction d'appétence ou d’attrition à des fins de ciblage). Ils étaient faits à pa...

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Posté le 14/11/2019 par Pierre Baonla Bassom, Soufiane Benzaouia

IntroductionLes 16 & 17 Octobre 2019, nous sommes rendus à Amsterdam afin d’assister à la conférence annuelle organisée par Databricks, le Spark+AI Summit, événement devenu incontournable dans le monde du Big data et de l’IA.Cette année, ce sont plus de 2300 personnes qui ont fait le déplacement pour assister à de nombreuses présentations réparties...

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Posté le 29/10/2019 par Aurélien Massiot

Dans un projet de Machine Learning, il y a souvent besoin de visualiser les données sous forme de graphes, que ce soit lors d’une phase exploratoire ou pour montrer les résultats d’une modélisation. Force est de constater qu’intégrer ces graphes à une web-app n’est pas forcément aisé, puisque les outils existants nécessitent pour  la plupart quelqu...

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Posté le 21/10/2019 par Sofiene Alouini, Sofia Calcagno

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui l'état de l'art pour diverses tâches d'apprentissage automatique. Ils sont très largement utilisés par exemple dans les domaines de la vision par ordinateur (classification d'images, détection d'objets, segmentation…) et du traitement automatique du langage (traduction automatique, reconnaissance voca...

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Posté le 14/10/2019 par Tanguy Morelle

Partie 2 : Performance des algorithmes évolutionnistesNous avons pu voir dans la première partie les différents éléments constitutifs d'un algorithme évolutionniste et quelques cas d’utilisations classiques des algorithmes évolutionnistes avec des applications à des problèmes de données.Pour autant, ces algorithmes sont-ils compétitifs face aux aut...

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Posté le 09/10/2019 par Rym Laabiyad

Compte-rendu de la matinale du Jeudi 3 Octobre 2019Jeudi 3 Octobre 2019, l’équipe RespAI (Responsible Artificial Intelligence) d’OCTO Technology, qui s’intéresse à l’usage responsable des traitements algorithmiques des données, a accueilli des intervenants aux profils variés afin de discuter d’un nouvel enjeu de l’IA : “Ethical by Design”.Ensemble,...

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Posté le 30/09/2019 par Annabelle Blangero

L’usage des algorithmes de traitement de données – de la simple requête SQL aux puissants algorithmes de recommandation et de personnalisation des géants de la Tech – s’est popularisé ces dernières années, notamment pour des utilisateurs traditionnellement hors du domaine IT. Cet usage se retrouve dans tous les secteurs (industrie, éducation, santé...

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Posté le 27/09/2019 par Nicolas TOUSSAINT, Jérémy Bouhi

IntroductionDVC (Data Version Control) est un package Python qui permet de gérer plus facilement ses projets de Data science. Cet outil est une extension de Git pour le Machine Learning, comme l’énonce son principal contributeur Dmitry Petrov dans cette présentation. DVC est à la fois comparable et complémentaire à Git. Il va s’occuper de synchroni...

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Posté le 18/09/2019 par Samuel Rochette

Dans un article traitant des intervalles de prédiction, nous avions abordé une technique de mesure d’incertitude en régression. Qu’en est-il de cette mesure pour l’autre pan de l’apprentissage supervisé : la classification ?En classification aussi, il convient de pouvoir maîtriser le niveau de confiance dans la sortie des modèles. Prenons l’exemple...

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Posté le 19/08/2019 par Roberto Duarte

Notre objectif est d’effectuer de la recommandation d’articles pour le Blog Octo et sa nouvelle application mobile. Nous allons donc dans un premier temps étudier les contraintes de notre problème. En dans un seconds temps, explorer ce qui se fait en matière d’algorithmes de recommandations afin de l’appliquer à notre usecase.IntroductionLe blog Oc...

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