Data Driven 101 - Le podcast IA & Data

Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.

Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.

Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.

L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.

🔑 MOTS CLÉS
Taxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).

Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

Épisode 38 Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle

Épisode 46 Pierre Vannier (CEO @ Flint) : Buy or build ? Externaliser l’IA et la Data Science

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• Diagnostic IA & Data : évaluation du potentiel de l'Intelligence Artificielle pour votre entreprise, compréhension de ce qui est réalisable avec les technologies actuelles, et mesure des risques et des opportunités associés à l'IA pour votre activité

• IA sur mesure : création d'une Intelligence Artificielle sur mesure, adaptée à vos besoins spécifiques, développement et intégration des meilleures solutions sur mesure pour répondre à vos problématiques uniques
  

Léa Caen, ancienne “product manager” chez Amazon et cofondatrice de Kiosk, une entreprise qui aide les sociétés à se conformer à la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) est l'invitée de l’épisode 50 de Data Driven 101. 

Elle aborde l'importance de chiffrer la responsabilité sociale des entreprises (RSE), la nécessité pour les entreprises de mesurer leur impact environnemental d’une part et social d’autre part.

Elle nous raconte comment Kiosk facilite ce processus grâce à la consolidation de données et souligne l'évolution des attentes sociétales autour de la durabilité et l'impact de la technologie, y compris concernant l'IA.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 31 : Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique

Épisode 17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome

Épisode 39 : Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement

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Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les opinions de :

• David El Kaim, Sales director chez Bright Data

• Paul Maher, Directeur général de Coudac

• Hamza Tajmouati, Head of Data & IA chez Iktos

• Hugo Lime, Head of data Chez Matera

• Arthur André, Co- fondateur de Praiz

• Nataniel Ruiz, Research Scientist chez Google search

• Quentin Dubois, CTO de OSS Venture

• Hugo Palmer, Manager data chez Blablacar

• Marie Ramon Daré, Chef de projet design et innovation chez Eco lab

• Jean-Philippe Couturier, Fondateur de Whoz

• Samuel Fillion, Fondateur de Sommelier du Parfum

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les anecdotes de :

• Victor Cluzel, Administrateur de l'INSEE détaché à la cour des comptes

• Édouard D'Archimabaud, CTO de Kili Technology

• Hamza Tajmouati, Head of IA & Data chez Iktos

• David El Kaim - Sales Director chez Bright Data

• Arthur André, Co-fondateur de Praiz

• Robin Conquet, Fondateur de Data Gen

• Pierre Guio, Head of Data chez Ad's up

• Fabrice Bonnifet, Directeur du développement durable chez Bouygues

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les opinions de :

• Charles Sutton, CTO de Data Scientest

• Nicolas Marchais, Head of sales chez Spendesk

• Victor Azria, Global data director chez JCDecaux

• Victor Cluzel, Administrateur de l'Insee détaché à la cour des comptes

• Coralie Betbeder-Déchelette, Data Lead chez Joko

• Édouard d'Archambaud, CTO de Kili Technology

• Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix
  
  

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les anecdotes de :

• Arnaud Delaunay Head of computer vision chez Farmwise

• Edouard Neuville, Directeur académique de Albert School

• Jeremy Cheradame, Data scientist pour l'équipe de France de Rugby

• Alexandre Miny de Tornaco, co-fondateur de DataBird

• Vincent Otto, CTO de SportDynamics

• Chloé Dupuy, Manager analytics retail chez Catalina

• Victor Azria, Global data director chez JCDecaux

• Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix
  

Eloi Morlaàs, software engineer chez WhatsApp est l’invité de l’épisode 49 de Data Driven 101.

Il aborde la croissance massive de l'application, le traitement des données et la sécurité des messages, mettant en avant la complexité de la gestion des clés de chiffrement et la confidentialité.

Il évoque également l'application de Machine learning pour améliorer l'intégrité et la performance des appels chez WhatsApp.

🔑 MOTS CLÉS

Parameter Tuning: Processus d'ajustement des paramètres d'un algorithme pour optimiser sa performance.

Data Center : Installation utilisée pour héberger des systèmes informatiques et des composants associés, comme les systèmes de télécommunications et de stockage de données.

Forecasting (Prévision) : Processus d'estimation ou de prédiction de futurs événements ou tendances basé sur des données historiques.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

Épisode 45 : Laetitia Jumel (Head of Data @ Electra) : AirBnB et stations de recharge électrique

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Antoine Buat, dirigeant de DigDash, est l’invité de l’épisode 48 de Data Driven 101.

Il nous partage ses insights sur l'évolution de l'IA et son application dans le domaine de la business intelligence, insistant sur l'utilisation judicieuse de ces technologies.

Il nous dévoile ses astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation d’outils de BI.

Enfin, il souligne également l'importance de la souveraineté des données dans un contexte où les entreprises cherchent à protéger leurs données sensibles des lois américaines comme le Cloud Act. 

🔑 MOTS CLÉS
Data Mesh : Un concept architectural dans la gestion des données où la responsabilité est décentralisée. 

Data Exploration :  Le processus d'analyse des données pour en extraire des informations ou découvrir des tendances. 

Vector Database : Une base de données qui utilise des vecteurs pour représenter les données, permettant des requêtes et des analyses plus rapides et efficaces. 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 4 : Guillaume Jouffre (CEO @ GreenGo) - Data et hébergement touristique

Épisode 5 : Laure Lapostolle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas

Épisode 7 : Nicolas Marchais (Head of sales @ Spendesk) - Orienter l'effort de vente

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Renaud Allioux, cofondateur de Preligens, société qui développe des solutions d'IA pour l'aérospatiale, la défense et les institutions gouvernementales, est l’invité de l’épisode 47 de Data Driven 101. Il nous parle notamment de : 

• La genèse du projet et leurs aventures

• L’impact des évolutions de l'IA avec un focus sur les modèles de fondation et l'IA générative.

• La gestion de données sensibles et les contraintes strictes du secteur.

🔑 MOTS CLÉS
Modèles de fondation : Modèles d'apprentissage profond qui ont été pré-entraînés sur une large variété de données et peuvent être ajustés ou affinés pour des tâches spécifiques. 

Données sensibles et classifiées : Informations qui, si elles étaient divulguées, pourraient potentiellement causer un préjudice.

Test d'intrusion (Pen Test) : Un test d'intrusion, aussi connu sous le nom de "Pen Test", est une méthode autorisée et proactive pour évaluer la sécurité d'un système informatique ou d'un réseau en simulant une attaque de la part d'utilisateurs malveillants ou de cybercriminels. 

SAM : Le modèle Segment Anything, ou SAM, est un modèle de segmentation d'image de pointe qui permet une segmentation rapide, offrant une polyvalence inégalée dans les tâches d'analyse d'image. 

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 33 : Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

Épisode 8 : Arnaud Delaunay (Head of computer vision @ Farmwise) - Un robot agriculteur

Épisode 22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

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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’IA

• De l'importance de ne pas faire rentrer les différentes situations dans des cases

• Des défis éthiques et pratiques de l'IA.

🔑 MOTS CLÉS

Gouvernance 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

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🧐 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 spécialisé

Épisode 18 : Victor Azria (Global Data Director @ JCDecaux) : Les panneaux d’affichages face à la data

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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 AirBnb

• Elle nous explique en quoi la valorisation des données est cruciale pour les décisions business chez Electra

Elle 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 CLÉS

Valorisation 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.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

Épisode 28 : Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

Épisode 37 : Hugo Palmer (Manager Data @ Blablacar) : Data Mesh chez Blablacar

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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.

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les opinions de :

• Antoine Sauvage de Ovrsea

• Victor Billette de Villemeur de L'Oréal

• Nikolaj Groeneweg de Every.me

• Édouard Neuville de Albert School

• Jérémy Chéradame de la FFR

• Alexandre Miny de Tornaco de DataBird

• Vincent Ottow de SportsDynamics

Best of des épisodes de Data Driven 101 par thématiques.

Dans cet épisode, les anecdotes de :

• Guillaume Jouffre de GreenGo

• Laure Lapostolle de Quitoque

• Adrien Fenech de Estimeo

• Nikolaj Groeneweg de Every.me

• Charles Sutton de DataScientest

• Arnaud Delaunay de Farmwise

• Alexis frentz de Elaia

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.

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. 

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🧐 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

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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.

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🧐 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

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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.

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🧐 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

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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.

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Stanislas Polu est notre invité de l’épisode 38 de Data Driven 101. Après avoir revendu sa start-up à Stripe et passé 3 ans chez OpenAI, il fonde Dust, un outil qui permet aux entreprises de déployer des assistants d'intelligence artificielle au sein de leurs équipes avec des intégrations simples.

Il partage avec nous sa vision concernant les défis et les opportunités liés à l'adoption de la technologie LLM au sein des entreprises.

🔑 MOTS CLÉS
Fine tuning : processus d'ajustement d'un modèle pré-entraîné pour l'adapter à une tâche spécifique.

Data Mesh : Concept architectural dans la gestion des données qui favorise une approche décentralisée, permettant à différentes équipes de gérer leurs propres données comme un produit.

Processing : Traitement de données ou de transactions, souvent utilisé dans le contexte des opérations de paiement ou de traitement de données en masse.

Scale (Scaler) : L'expansion rapide d'une entreprise ou d'une technologie, souvent utilisée pour décrire la croissance rapide d'une start-up technologique.

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Épisode 33 : Guillaume Lample (Cofounder & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 29 : Arthur André ( Co-fondateur @ Praiz ) : Synthétiser ses réunions grâce à l'IA
Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données 

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