Conseils IT

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Intelligence Artificielle et Data Science

• 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