Conseils IT

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Intelligence Artificielle et Data Science

• L’analytique collaborative, une approche vouée à doper le décisionnel

  En adoptant un modèle d’analytique collaborative, les organisations cherchent à exploiter tout le potentiel de leurs effectifs et à renforcer par la collaboration le partage d’informations et la prise de décision.  Lire la suite

• L’essentiel sur les bases de données graphes

  Les bases de données graphes se concentrent sur les relations entre les données, une propriété qui les distingue des autres SBGD NoSQL, mais aussi des bases relationnelles.  Lire la suite

• Gartner : six conversations clés entre DSI et dirigeants pour contribuer au succès de l’IA

  Les promesses de l’intelligence artificielle ne se concrétisent pas souvent dans les entreprises, alors comment maximiser vos chances de réussite ? Voilà les conseils des analystes de Gartner aux DSI et aux dirigeants.  Lire la suite

• Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA et pourquoi en avez-vous besoin ?

  La gouvernance de l’IA est une nouvelle discipline, compte tenu de l’expansion récente de cette technologie. Elle diffère des pratiques de gouvernance informatique standard, dans la mesure où elle s’intéresse à l’utilisation responsable du machine ...  Lire la suite

• IA et HPC : l’essentiel sur SambaNova Systems

  SambaNova a rapidement pris ses marques comme concepteurs de puces et de systèmes dédiés à l’IA, mais la startup affirme qu’elle a plus que cela à offrir. Sa stratégie axée sur l’intelligence artificielle à la demande commence à séduire certaines ...  Lire la suite

• Comment améliorer un service client avec l’Intelligence artificielle

  L’Intelligence artificielle peut stimuler l’efficacité des équipes chargées de la relation client. Voici huit exemples d’applications concrètes de l’IA pour améliorer votre expérience client.  Lire la suite

• Data Mining : les sept techniques les plus importantes

  Cet article explique ce qu’est la pratique du data mining et les méthodes les plus intéressantes pour le mettre en place dans un projet de data science et de machine learning.  Lire la suite

• Data management : open source ou propriétaire, quel choix faire ?

  L’open source et le data management en cloud deviennent des options populaires, mais les solutions propriétaires demeurent incontournables, et parfois plus appropriées à certains cas d’usage.  Lire la suite

• Pourquoi l’optimisation des modèles d’IA est cruciale

  Alors que de plus en plus d’entreprises se lancent dans l’IA Edge, les praticiens de cette technologie en plein essor tentent de relever les défis de l’optimisation de l’apprentissage automatique sur des appareils peu puissants.  Lire la suite

• IA frugale : les précautions à prendre avant de déployer TinyML

  L’approche TinyML dispose d’atouts indéniables pour favoriser des déploiements frugaux de l’IA en périphérie. Mais il faut avoir conscience des nombreuses exigences logicielles et matérielles. Voici un ensemble de bonnes pratiques que les ...  Lire la suite

• Mesurer l’empreinte ambivalente de l’IA sur l’environnement

  Les entreprises peuvent utiliser l’IA pour aider à protéger l’environnement, notamment en l’utilisant pour prévenir les incendies de forêt et réduire les déchets des usines. Néanmoins, l’IA a sa propre empreinte carbone.  Lire la suite

• IA et automatisation : comment améliorer son service client

  Dans un rapport riche d’enseignements, deux analystes de Forrester explorent les bénéfices de l’intelligence artificielle et de l’automatisation pour le service client. Ils en résument les principales conclusions pratiques et concrètes à retenir, et...  Lire la suite

• IA frugale : trois règles « simples » pour optimiser les algorithmes

  Dans ce conseil, Théo Alves Da Costa, Manager Data Science chez Ekimetrics, présente trois règles « simples » pour tirer le meilleur parti de l’IA en entreprise, sans exploser les coûts économiques et écologiques.  Lire la suite

• Data Science : différence entre intervalle de confiance, niveaux de confiance et de signification

  En statistiques, et donc en data science, il est important de comprendre les résultats d’une étude ou d’une analyse au sein d’une population de clients ou d’utilisateurs. Ce conseil établit la différence entre l’intervalle de confiance, le niveau de...  Lire la suite

• Bâtir un assistant vocal : les précieux conseils d’un expert de la Banque Nationale du Canada

  De l’évaluation des briques disponibles sur le marché au déploiement d’assistants vocaux, Éric Charton, directeur AI Science pour la Banque Nationale du Canada délivre de précieux conseils pour éviter les pièges et réussir ce type de projet NLP/NLU.  Lire la suite

• Réussir son projet ESG grâce à l’IA et à la donnée

  Les réglementations imposent aux entreprises de plus communiquer sur leurs activités polluantes et d’en réduire les effets. Le fondateur du spécialiste DreamQuark, Nicolas Méric explique pourquoi l’Intelligence Artificielle et la donnée sont deux ...  Lire la suite

• Les différences entre arbre de décision, Random Forest et Gradient Boosting

  Dans cet article, Stéphanie Glen, professeure de statistiques et autrice, explique simplement la différence entre trois méthodes de prise de décision et de classification en data science : les arbres de décisions, les forêts aléatoires et le ...  Lire la suite

• Cinq cas d’usages de l’IA dans un workflow de traduction

  Les traducteurs en ligne à base d’intelligence artificielle sont entrés jusque dans les mœurs du grand public. Dans les entreprises, l’IA a aussi grandement automatisé cette tâche. Une bonne pratique consiste à mettre en place un workflow pour ...  Lire la suite

• Machine learning : la différence entre une corrélation et une régression linéaire

  En statistiques, en analytique et en machine learning, l’on utilise régulièrement des corrélations et des régressions linéaires. Cet article établit leur complémentarité et leurs différences.  Lire la suite

• Machine learning : différencier l’échantillonnage stratifié, en grappes et par quotas

  Ce conseil brosse les grandes différences entre l’échantillonnage stratifié, en grappes et par quotas, des approches très populaires en statistique et en machine learning.  Lire la suite

• Data science : ce qu’attendent les recruteurs lors d’un entretien

  L’entretien est une première étape importante pour obtenir un emploi et c’est d’autant plus vrai dans le domaine de la data science. Voici des conseils pour se préparer aux questions et aux besoins des employeurs.  Lire la suite

• L’essentiel sur le Feature Store et ses usages

  Le Feature Store promet une architecture centralisée pour administrer l’entraînement, le déploiement des modèles de machine learning et de leurs données. Ce conseil tente de définir une telle approche et passe en revue ses qualités et ses défauts.  Lire la suite

• 7 algorithmes à connaître en 2021 : fonctionnalités, différences, principes et applications

  Approches algorithmiques explicables, modèles d’attention et transformers, algorithmes génératifs (GAN et VAE), algorithmes multimodaux et multitâches, algorithmes sur les graphes et GNN, causalité et algorithmes TCN, Small Data et Transfer Learning...  Lire la suite

• Cloud : trois conseils pour se prémunir d’une suspension par votre CSP (Gartner)

  Comme l’ont prouvé de récents événements, les fournisseurs de cloud public ont le pouvoir de mettre un terme aux contrats de leurs clients, de manière unilatérale, laissant démunies des entreprises qui peuvent être parfaitement légitimes.  Lire la suite

• Valoriser ses données grâce au DataOps

  Qu’est-ce que le DataOps ? Comment la démarche fiabilise-t-elle la donnée et son utilisation ? Quelles sont ses composantes techniques et d’organisation ? Un expert de SFEIR répond à toutes ces questions.  Lire la suite

• Intelligence Artificielle en production : 10 problèmes courants, 11 solutions

  Fondateur du spécialiste DreamQuark, Nicolas Méric a identifié depuis sept ans les 10 raisons principales qui expliquent les échecs des projets d’Intelligence Artificielle. Il partage les 11 leçons qu’il en a tirées pour faire face à ces difficultés...  Lire la suite

• Adoption de l’IA : Stratégie et processus vertueux pour réussir

  Fondateur du spécialiste DreamQuark, Nicolas Méric partage sa méthodologie et ses conseils – dont un framework en quatre étapes clefs - pour réussir un projet d’IA jusqu’à sa mise production. Un déploiement qui n’est qu’un début, rappelle-t-il.  Lire la suite

• Site Reliability Engineer : bien préparer son entretien d’embauche

  Pour réussir leur entretien, les candidats à un poste de SRE doivent être prêts à discuter de tout, depuis les langages de programmation jusqu’au dépannage d’un réseau de manière plus ou moins détaillée.  Lire la suite

• ERP : les 5 différences majeures entre S/4HANA et SAP ECC

  Alors que les entreprises sous ECC analysent les options dont elles disposent pour l’avenir de leurs ERP, il est essentiel de bien comprendre comment leurs systèmes SAP actuels diffèrent de S/4HANA. Voici quelques différences parmi les plus ...  Lire la suite

• Transformation digitale : les 5 causes d’échecs les plus fréquentes (et comment les éviter)

  Nombreuses sont les transformations numériques qui échouent. Voici les causes les plus fréquentes de ces échecs, qui – si on les évite – sont autant de pistes pour augmenter ses chances de réussite.  Lire la suite

• Transformation digitale : comment mesurer et améliorer un ROI

  Démontrer un retour sur investissement (ROI) convaincant est essentiel pour que le projet de transformation numérique obtienne adhésion et financement. Pourtant, de nombreuses entreprises négligent les moyens de mesurer le ROI et de l’améliorer au ...  Lire la suite

• Transformation digitale : ne sous-estimez pas l’importance de la culture d’entreprise

  Quelle que soit la pertinence de votre projet et de vos choix technologiques, vous ne pourrez réussir votre transformation si votre culture n’est pas adaptée à l’innovation, avertissent les experts. Ces quelques conseils devraient vous permettre de ...  Lire la suite

• Transformation digitale : 8 profils pour former une bonne équipe

  Réunir une équipe est une étape importante pour réussir une transformation numérique. Mais cette tâche est plus facile à dire qu’à faire. Il faut prendre en compte plusieurs facteurs pour chaque membre et bien définir leurs missions.  Lire la suite

• Jumeau numérique : à la recherche de fondations mathématiques

  Des scientifiques du MIT et de l’institut Oden cherchent à poser les fondations mathématiques de jumeaux numériques pour les déployer à l’échelle. Un défi de taille à la croisée de multiples disciplines.  Lire la suite

• Transformation digitale : construire une feuille de route en 6 étapes

  Une transformation numérique bien menée est une des clés de la survie des entreprises. Et une feuille de route bien construite est clé pour cette transformation. Voici un modèle en six étapes qui devrait vous éviter bien des embûches.  Lire la suite

• Conseils pour réussir une transformation digitale d’entreprise

  La concrétisation des avantages opérationnels d’une transformation numérique dépend de très nombreux facteurs, qui vont de l’implication des dirigeants à une solide compréhension de la manière dont les outils et les technologies modernes peuvent ...  Lire la suite

• Les premiers jours des jumeaux numériques dans la supply chain

  Un jumeau numérique qui résout tous les problèmes de la chaîne d’approvisionnement n’est peut-être pas encore une réalité. Découvrez pourquoi et quels types de projets sont réalistes à date.  Lire la suite

• Biais dans l’IA : une cartographie nécessaire pour tenter de les corriger

  La multiplication des algorithmes pose la question des biais. Le responsable scientifique chargé de l’IA de confiance chez Quantmetry décrit la méthodologie du cabinet pour les identifier et tenter de les corriger.  Lire la suite

• Réseaux antagonistes génératifs : un entraînement subtil et complexe

  Mieux comprendre la dualité et la complexité des réseaux antagonistes génératifs, c’est un pas de plus dans la préparation de leur entraînement.  Lire la suite

• Cinq exemples pour appréhender les biais dans un projet NLP

  L’utilisation du traitement du langage naturel devient de plus en plus courante en entreprise. Cette multiplication des usages force à se pencher sur les biais et le possible manque d’explicabilité des modèles NLP.  Lire la suite

• IA : comment lutter contre les biais dans les données d’entraînement

  Bien que le biais des données puisse sembler être un problème de back-end, les données faussées peuvent faire dérailler un modèle et avoir de lourdes répercussions sur l’entreprise.  Lire la suite

• Data Sciences : quatre bonnes pratiques à appliquer dans vos projets

  Deux Data Scientists rappellent quelques points clés sur la manière dont les projets « data » devraient être menés pour aider les équipes à surmonter les défis qu’elles rencontrent le plus souvent et apporter plus de valeur à votre activité.  Lire la suite

• Transformation digitale : cinq leviers à activer en 2021

  Le low-code, MLOps, le multicloud et le streaming de données sont des leviers prioritaires à activer pour favoriser l’agilité de votre entreprise et accélérer sa transformation.  Lire la suite

• Rise with SAP : le programme de SAP pour s’envoler vers le cloud

  SAP lance une offre « tout en un », à guichet unique, sur abonnement, pour accompagner ses clients en trois étapes vers le cloud, S/4 et la « Intelligent Enterprise ». Les analystes accueillent positivement cette « conciergerie » de la ...  Lire la suite

• Comment l’IA révolutionne vos traductions (et le métier de traducteur)

  L’Intelligence Artificielle ne va pas mettre les traducteurs au chômage. Mais elle rebat les cartes en fonction des cas d’usages et recentre la traduction humaine sur la traduction hybride et la « transcréation ».  Lire la suite

• Traitements IA : pourquoi il ne faut pas sous-estimer les CPU

  Les GPU sont souvent présentés comme le véhicule de choix pour exécuter les workloads IA, mais la pression est forte pour étendre le nombre et les types d’algorithmes qui peuvent fonctionner efficacement sur les CPU.  Lire la suite

• Les trois plus grands défis de la transformation digitale (et comment les résoudre)

  Isaac Sacolick, auteur d’un best-seller sur le sujet, décrit ici les principaux défis auxquels les organisations vont être confrontées dans leur transformation numérique et la manière de les résoudre.  Lire la suite

• Stratégie IA : les cinq bonnes habitudes pour la mener à bien (Gartner)

  En ce début d’année – malgré un contexte particulier – il est toujours bienvenu de prendre de bonnes résolutions. Lors de son Symposium, Gartner a recommandé aux entreprises cinq habitudes afin d’assurer le succès de leur stratégie IA.  Lire la suite

• Intelligence Artificielle et finance : les freins les plus courants (et comment les surmonter)

  La gestion financière et la comptabilité ont beaucoup a gagné de l’Intelligence Artificielle. Mais les freins sont nombreux. En voici sept, très courants, et la manière de les lever pour vous assurer du succès de vos projets d’automatisation et de ...  Lire la suite

• Les 15 techniques les plus populaires de la data science

  Les data scientists exploitent une variété de techniques statistiques et analytiques pour tirer de la valeur des jeux de données. Voici 15 méthodes de classification, de régression et de clustering.  Lire la suite

• Comprendre l’informatique quantique en mode cloud

  L'informatique quantique attise l’intérêt des développeurs et des acteurs du cloud. AWS, IBM, Google ou Microsoft : tous s’y sont lancés. Et si, d’après les analystes, il y a peu de chances qu’un ordinateur quantique soit opérationnel avant ...  Lire la suite

• 9 problèmes de qualité des données qui menacent vos projets IA

  La qualité de vos données a une incidence sur le bon fonctionnement de vos modèles d’IA et de machine learning. En identifiant et en anticipant ces neuf problèmes de données, les organisations seront en mesure de préparer des algorithmes efficaces.  Lire la suite

• IA, machine learning, deep learning : quelles différences ?

  Dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, ces trois termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, alors qu’ils recouvrent des notions distinctes.  Lire la suite

• L’IA neuro-symbolique, évolution de l’intelligence artificielle ?

  L’unification de deux approches antagonistes est considérée comme une étape majeure dans l’évolution de l’IA. Le présent article traite des travaux des plus grands spécialistes du domaine qui visent à associer raisonnement symbolique et deep ...  Lire la suite

• Les dix usages les plus courants du Machine Learning en entreprise

  Les applications de Machine Learning dégagent de la valeur dans toutes les fonctions métier. Voici dix exemples d’applications en entreprise.  Lire la suite

• Sans respect du RGPD, pas d’IA pour le Service Desk

  Les données recueillies par un Service Desk ont souvent un caractère personnel (dans le sens du RGPD). Il faut donc prendre quelques mesures pour s’assurer d’être en conformité lorsqu’on veut augmenter son ITSM avec de l’Intelligence Artificielle, ...  Lire la suite

• L’intelligence artificielle générale sera-t-elle bientôt une réalité ?

  L’intelligence artificielle générale sera-t-elle bientôt une réalité ? Et si l’IAG devient vraiment une réalité un jour, est-ce qu’elle fonctionnera comme le cerveau humain ? Ou existerait-il une meilleure voie à suivre pour créer des machines ...  Lire la suite

• Apprentissage supervisé et non supervisé : les différencier et les combiner

  Découvrez comment LinkedIn, Zillow et d’autres choisissent entre l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi-supervisé pour leurs projets de machine learning.  Lire la suite

• Comment construire un modèle de Machine Learning en 7 étapes

  Il faut de la patience, de la préparation et de la persévérance pour construire un modèle de machine learning viable, fiable et agile qui rationalise les opérations et renforce les métiers.  Lire la suite

• Processus : repérez vos bons candidats pour la RPA

  La RPA est un très bon outil d’automatisation. Mais il n’est pas adapté à tous les processus. Voici dix critères pour sélectionner ceux de votre entreprise qui sont le plus adaptés à cette technologie et qui en tireront le plus de valeur.  Lire la suite

• IA Frugale : comment entraîner des modèles avec peu de données ?

  Entraîner des modèles de machine learning avec peu de données, est-ce possible ? Oui, mais les spécialistes considèrent que les techniques d’enrichissement sont suffisamment performantes pour généraliser les apprentissages de leurs modèles.  Lire la suite

• L’IA, triple meilleure alliée du support de la « Modern Workplace »

  Les postes de travail modernes, configurés et gérés à distance, simplifient la vie des utilisateurs. Mais cette simplicité crée une masse de données et une nouvelle complexité pour l’IT et le service support. L’IA peut les aider de trois façons, ...  Lire la suite

• NLP : ciblez les utilisateurs, pas les records sur les benchmarks

  Alors que les frameworks d’évaluations standardisées du NLP gagnent en popularité, les experts invitent les data scientists à se concentrer sur des métriques personnalisées pour assurer le succès de leurs applications NLP.  Lire la suite

• Quand choisir un moteur de règles ou le machine learning

  Le choix entre un moteur de règles et un algorithme de machine learning dépend de la complexité de la tâche décisionnelle à accomplir et du niveau d'expertise des équipes en interne.  Lire la suite

• Feature engineering : cinq conseils essentiels pour améliorer vos modèles IA

  De la compréhension de l'objectif escompté d'un modèle algorithmique à la prise en compte des spécificités du domaine d'application, des experts partagent les méthodes pour faciliter la phase de feature engineering.  Lire la suite

• NLP : les techniques et les algorithmes préférés des data scientists

  Quels sont les algorithmes et les techniques d’entraînement les plus populaires dans le traitement du langage naturel ? Cet article revient sur les outils d’entraînement les plus appréciés des data scientists spécialistes du NLP.  Lire la suite

• Deep learning : réseaux neuronaux RNN et CNN quelles différences ?

  Les réseaux de neurones convolutifs et récurrents sont à la base de nombreuses applications d’intelligence artificielle. Découvrez les différences entre ces deux types de réseau de neurones artificiels.  Lire la suite

• Les cinq cas d’usage les plus communs de l’IA dans l’IT Ops

  Le machine learning est un sujet d’actualité pour les divisions IT et les entreprises. Apprenez comment les équipes en charge des opérations IT appliquent le plus souvent la technologie, de la réponse du service d’assistance à l’évaluation de la ...  Lire la suite

• Pistes pour comparer les outils d’analytiques avancées

  Le choix d’un fournisseur de BI augmentée et d’analytique avancée peut être difficile tant les offres semblent similaires au premier abord. Voici quelques conseils du Gartner et de Forrester pour mieux sélectionner ses outils.  Lire la suite

• Machine learning : six conseils pour faire la chasse aux biais

  À mesure que l’adoption du machine learning se développe, les entreprises doivent devenir des experts en préparation de données, faute de quoi elles risquent d’obtenir des résultats inexacts, injustes ou même dangereux. Voici comment lutter contre ...  Lire la suite

• Machine Learning : les 9 types d’algorithmes les plus pertinents en entreprise

  Le machine learning devient la priorité de bon nombre d’entreprises. Elles veulent modéliser d’importants volumes de données. Le choix du bon algorithme dépend des objectifs à atteindre et de la maturité de votre équipe de Data Science.  Lire la suite

• Comment développer un chatbot bien adapté à votre service client ?

  Compréhension du contexte, intelligence émotionnelle, personnalité du bot, exploration de la voix, analyse des différents moteurs sont autant de critères qui conditionnent le succès d’un projet de chatbot, selon une expertise de Devoteam.  Lire la suite

• Intelligence artificielle : un service desk à la fois plus « user et agent friendly »

  L’IA multiplie les canaux, les créneaux horaires et les langues pour accéder à un Help Desk. Pour les agents, elle gère les cas basiques et fait en sorte de les « augmenter ». Les deux aboutissent à un service plus apaisé et humain. Loin d’une ...  Lire la suite

• Data scientist et data engineer : deux experts à ne pas confondre

  Les data scientists et les ingénieurs data travaillent souvent ensemble, et parfois ces deux postes sont confondus. Découvrez ce qui différencie ces deux rôles.  Lire la suite

• L’essentiel sur Oracle Data Science

  Oracle a ajouté une gamme de nouveaux services à sa plate-forme cloud pour fournir aux Data Scientists et aux Data Analysts plus de fonctionnalités de gestion et d'analytiques avancées.  Lire la suite

• Le « Dynamic Data Storytelling » au cœur de la nouvelle génération de BI (Gartner)

  Analytique « augmentée », « avancée », et « automatisée » sont les nouvelles tendances clefs de la Business Intelligence. Mais l’analytique « dynamique » – dont on dit qu’elle remplacera les traditionnels tableaux de bord – sera certainement la ...  Lire la suite

• Data Science : quatre conseils de Gartner pour réussir son projet IA

  Les entreprises aimeraient se reposer sur la Data Science, mais elles sont confrontées à des difficultés telles que les projets ne dépassent pas souvent la phase du PoC. Gartner recommande de suivre quatre bonnes pratiques pour passer ces projets en...  Lire la suite

• IoT : les services cloud dédiés d'AWS, Microsoft et Google

  Utilisez ce récapitulatif des offres IoT de Microsoft, AWS et Google pour vous aider à décider ce qui convient le mieux à vos besoins en matière de collecte, de traitement et d'analyse des données des appareils dans le cloud.  Lire la suite

• Trois étapes importantes pour bien débuter avec l’IA

  L’Intelligence Artificielle n’est pas si simple à mettre en place dans une organisation. Elle demande de penser différemment, de bien comprendre ce qu’elle peut faire, et de ne pas négliger les données. Voici trois conseils pour partir sur de bonnes...  Lire la suite

• Cinq pistes pour pallier la pénurie de Data Scientists

  Mais où sont donc les Data Scientists ? En attendant de les trouver - s'ils existent - voici quelques moyens de gérer vos données et vos stratégies analytiques en exploitant au mieux vos ressources actuelles.  Lire la suite

• Qu’est-ce que le DataOps (Data Operations) ?

  Selon Gartner, le DataOps doit réconcilier les opérateurs avec les consommateurs des données pour favoriser l’exploitation de l’analytique dans toute l’entreprise. Quelles sont les différences avec le DevOps ?  Lire la suite

• Data Science : comment améliorer votre storytelling ?

  Comment créer des histoires percutantes et convaincantes à partir de données numériques froides et muettes ? Des experts partagent leurs conseils sur la façon d’améliorer vos compétences en matière de narration et mieux communiquer les résultats de ...  Lire la suite

• Explicabilité des IA : quelles solutions mettre en œuvre ?

  S’il est communément accepté que les algorithmes de type Machine Learning/Deep Learning fonctionnent comme des boîtes noires, la recherche avance quant à l’explicabilité des résultats délivrés par les IA. Des techniques et frameworks sont en train ...  Lire la suite

• Des données non structurées aux données structurées : c’est possible avec le Machine Learning

  Avec la puissance de calcul facilement accessible et les progrès en matière de Machine Learning, il devient plus facile et moins coûteux de transformer les données non structurées en sources d'information comestible.  Lire la suite

• Trois conseils pour rendre votre Machine Learning plus efficace

  Nipa Basu, experte de l'analytique, donne trois conseils sur la façon d'intégrer les outils d'apprentissage automatique dans les processus métier pour que les algorithmes aident vraiment à prendre de meilleures décisions.  Lire la suite

• Que font les entreprises avec le Machine Learning ?

  Détection de fraudes, moteurs de recommandations, arbre de décision, sécurité sont autant d’usage du Machine Learning en entreprise. On y apprend également la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé.  Lire la suite

• Trois exemples concrets d’algorithmes de Machine Learning

  Découverte par affinité, la classification, le clustering sont autant de méthodes d’analyse des données qui s’adossent à des algorithmes de Machine Learning. Cet article en liste trois, ainsi que leur fonctionnement.  Lire la suite

• L’expérience utilisateur, une clé du déploiement du Deep Learning en production

  Lorsqu’il s’agit de déployer des modèles de Deep Learning en production, les experts s’accordent sur un point : il est fondamental de ne pas perdre de vue des fondamentaux pour s’assurer que les résultats souhaités soient bien là, auprès de la bonne...  Lire la suite

• Machine Learning vs Deep Learning ? La même différence qu'entre un ULM et un Airbus A380

  Le Deep Learning partage certaines caractéristiques avec l'apprentissage statistique traditionnel. Mais les utilisateurs expérimentés le considèrent comme une catégorie à part entière avec une conception de modèles prédictifs et des résultats bien ...  Lire la suite