Thomas Lecat, Staff Research Engineer chez InstaDeep, est l'invité de l'épisode 65 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans l'univers du Deep Reinforcement Learning, une technologie révolutionnaire pour l'optimisation industrielle.

Thomas nous parle de ses applications concrètes, de l'optimisation des réseaux électriques à la planification des transports, en passant par le routage des circuits imprimés. Il nous apprend que cette approche permet de résoudre des problèmes complexes avec une flexibilité et une performance accrues par rapport aux méthodes traditionnelles.

🔑 MOTS CLÉS
Deep Reinforcement Learning (DRL) : Une sous-branche de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent en interagissant avec leur environnement, optimisant les décisions prises en fonction des récompenses reçues.

Optimisation combinatoire : Un domaine des mathématiques appliquées dédié à la recherche des solutions optimales parmi un ensemble fini de solutions possibles, crucial dans la planification industrielle.

JAX : Une bibliothèque open-source de Google utilisée pour le calcul différentiable en Python, permettant l'optimisation et la parallélisation sur GPU, essentielle pour des simulations rapides et efficaces.

Evolutionary Algorithms (EA) : Une classe d'algorithmes inspirés de la théorie de l'évolution naturelle, utilisés en combinaison avec le reinforcement learning pour explorer de vastes espaces de solutions.

Policy Gradient Methods : Techniques de reinforcement learning qui optimisent directement la politique de prise de décision de l'agent, en fonction des gradients de récompense.

Soft Actor-Critic (SAC) : Un algorithme avancé de reinforcement learning qui combine les avantages de l'apprentissage par politiques stochastiques et déterministes pour une exploration efficace et une stabilité accrue.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments

Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)

Épisode 52 : Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA)

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• 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

Anatole Parre, cofondateur et CTO de SustainEcho, est l'invité de l'épisode 64 de Data Driven 101.

Il nous dévoile les dessous d'un SaaS innovant qui permet le calcul du bilan carbone de la construction.

Anatole nous plonge dans les défis technologiques rencontrés, notamment la quantification de l'impact des matériaux, l'utilisation de techniques de NLP et le finetuning de LLM pour gérer les différentes langues, lors d'une expansion internationale. Il nous apprend aussi comment leur approche facilite la prise de décision en matière de construction durable.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Sébastien Durand, expert financier chez Schneider Electric, est l'invité de l'épisode 63 de Data Driven 101.

Il partage son expérience dans le développement de l'intelligence artificielle générative. Il nous présente le Finance Assistant Chatbot, un outil innovant qui utilise des normes IFRS pour aider les équipes financières à naviguer dans des questions complexes. Il nous explique également les défis techniques rencontrés, l'importance de la collaboration inter-fonctionnelle et la reconnaissance obtenue par le projet aux Digital Finance Awards.

🔑 MOTS CLÉS
Normes IFRS : International Financial Reporting Standards, un ensemble de normes comptables internationales permettant une comparabilité globale des états financiers.

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Épisode 57 : Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard)

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

Épisode 2 : Victor Billette de Villemeur (Product Manager @ L'Oréal ) - Rester agile

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