• État des lieux, inspections, immobillier : la place de l’IA - Sylvain Duchêne (co-fondateur & CTO @ Check & Visit) - #58
    May 19 2024

    Sylvain Duchêne, co-fondateur et CTO de Check & Visit est l’invité de l’épisode 58 de Data Driven 101.

    Sylvain nous plonge dans les défis de la transition numérique du secteur, en décrivant les innovations techniques qui leur permettent de standardiser et d'automatiser les inspections.


    Il nous révèle aussi comment ils utilisent la computer vision et l'intelligence artificielle pour scanner les logements, tout en s'aventurant dans d'autres secteurs comme l'automobile.


    🔑 MOTS CLÉS
    Fine-tuning :
    Optimisation des modèles d'IA pour améliorer la reconnaissance et la classification des dégradations.


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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

    Épisode 54 : 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI)

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

    Épisode 56 : IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox)


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    43 mins
  • Faire pénétrer l’IA dans un grand groupe - Bruno Daunay (AI lead @ Leonard) #57
    May 5 2024

    Bruno Daunay, IA Lead chez Léonard, est l'invité de l'épisode 57 de Data Driven 101.

    Il nous plonge dans les coulisses de l'innovation au sein du groupe Vinci, où l'intelligence artificielle n'est pas seulement une technologie, mais un pivot central pour réinventer les processus et booster l'entrepreneuriat.

    Bruno nous parle de la manière dont Léonard, incubateur d'innovation, façonne l'avenir en bridant l'intelligence artificielle avec les opérationnels pour créer des solutions sur mesure qui transforment l'industrie.


    🔑 MOTS CLÉS
    IA Lead :
    Leader en Intelligence Artificielle, coordonne les initiatives IA au sein d'une organisation, en s'assurant que les projets soient alignés avec les stratégies business.


    Optimisation des processus : Amélioration des processus existants grâce à des analyses et des technologies avancées pour accroître l'efficacité et réduire les coûts.


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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE


    Épisode 36 Quentin Dubois (CTO @ OSS venture) : Data et manufacturing

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

    Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité


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    37 mins
  • IA et Fraude documentaire - Marc de Beaucorps (CEO@ Finovox) - #56
    Apr 28 2024

    Marc de Beaucorps, CEO de Finovox, est l'invité de l’épisode 56 de Data Driven 101.


    Avec Finovox spécialisé dans la détection de fraudes documentaires grâce à l'intelligence artificielle, il nous plonge dans un univers où IA et sécurité se rencontrent pour contrer des menaces toujours plus sophistiquées.


    Il nous parle de la manière dont Finovox aborde :

    • la constitution d’un dataset de fraude documentaire

    • la construction de pipelines complexes d’analyse

    • les cycles de ventes auprès de grand groupes et institutions


    🔑 MOTS CLÉS

    Fraude Documentaire : Acte de falsifier des documents officiels dans le but de tromper ou de réaliser un gain illégal.

    Computer Vision : Branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le contenu visuel des images ou des vidéos.


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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

    Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

    Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données

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


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    44 mins
  • Netflix, Lyft et 360 Learning : Machine Learning et LLM - Marie Douriez (Machine learning engineer @ 360 learning) #55
    Apr 21 2024

    Marie Douriez, data scientist chez Lyft puis chez Netflix, et maintenant machine learning engineer chez 360 Learning , est l'invitée de l'épisode 55 de Data Driven 101.


    Au cœur de l'innovation en IA, elle nous plonge dans l'évolution de l'apprentissage machine à travers son expérience chez des géants de la technologie et maintenant chez 360 Learning, une plateforme pionnière dans l'éducation collaborative pour entreprises.


    Elle nous présente comment l'intelligence artificielle façonne les méthodes d'apprentissage moderne, nous parle de l’utilité croissante de l'IA générative pour personnaliser le contenu éducatif, et partage les défis techniques et les progrès réalisés dans la création automatique de cours et de contenus interactifs.


    🔑 MOTS CLÉS

    Apprentissage collaboratif : Méthode d'apprentissage où les participants travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, augmentant l'engagement et la rétention d'informations.

    Optimisation de contenu : Utilisation de techniques d'IA pour améliorer la pertinence et l'efficacité du contenu éducatif basé sur l'analyse de données d'utilisation et des préférences utilisateur.



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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE


    Épisode 12 Laurent Jolie (Directeur des opérations @ Lalilo) : L’apprentissage de la lecture grâce à l’IA

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

    Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement


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    35 mins
  • 3D et marketing: révolutionner le visuel des marques - Hugo Borensztein (cofondateur @ OMI) #54
    Apr 14 2024

    Hugo Borensztein, cofondateur de OMI, est l'invité de l'épisode 54 de Data Driven 101. Avec une passion pour l'innovation et une vision stratégique, Hugo nous plonge dans l'univers de la production automatisée de visuels en 3D pour les marques. OMI apporte une solution révolutionnaire permettant d'automatiser une partie de la création de visuels photos et vidéos, une nécessité quotidienne pour les marques sur divers canaux de distribution.


    Il souligne l'importance de la modélisation 3D et de la technologie open source dans l'évolution rapide de son entreprise, partageant comment une approche centrée sur l'utilisateur et une constante réévaluation du marché ont été cruciales pour leur succès.


    Hugo nous fait également part de la transition stratégique audacieuse qu'ils ont dû opérer, passant d'une solution initiale à une plateforme entièrement basée sur la 3D, illustrant la flexibilité et la vision nécessaires pour innover dans le secteur de la data et de l'IA.


    🔑 MOTS CLÉS
    Modélisation 3D :
    Processus de création d'un modèle numérique en trois dimensions utilisant des logiciels spécialisés. Essentiel pour générer des visuels réalistes et interactifs pour le marketing et la vente en ligne.


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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

    Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

    Épisode 42 Samuel Fillon (Fondateur @ Sommelier du parfum) : La data et l'IA au service de la parfumerie

    Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité


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    47 mins
  • IA médicale : Cancérologie et consultation - Jean-Emmanuel Bibault (Chercheur en IA appliquée à la médecine @ l'Inserm) #53
    Mar 24 2024

    Jean-Emmanuel Bibault, professeur en cancérologie à l'Université Paris-Cité et chercheur en IA appliquée à la médecine à l'Inserm, est l'invité de l'épisode 53 de Data Driven 101.

    Il nous plonge dans l'univers de l'IA en cancérologie, nous présentant comment l'intelligence artificielle révolutionne le diagnostic, le traitement, et le suivi des patients atteints de cancer.

    De l'utilisation des données satellitaires pour prédire l'épidémiologie du cancer à l'optimisation de la radiographie par l'IA, le Pr.Bibault partage des insights précieux sur le potentiel transformateur de la data science en médecine.


    Il nous partage son opinion tranchée sur les freins à l’adoption de l’IA en médecine d’une part et sur les obstacles réglementaires à la recherche.

    🔑 MOTS CLÉS

    Données satellitaires en épidémiologie: Emploi d'images capturées par des satellites pour étudier la distribution et les déterminants des maladies au sein de populations spécifiques.

    Analyse de biopsie automatisée: Processus où l'IA examine les échantillons de tissus pour détecter la présence de cellules cancéreuses, augmentant précision et efficacité du diagnostic.

    Modèles prédictifs en cancérologie: Systèmes d'IA qui analysent de grandes quantités de données pour prédire l'évolution du cancer chez les patients, contribuant à personnaliser le traitement.

    Patient-facing AI: Technologies d'IA conçues pour interagir directement avec les patients, par exemple en fournissant des diagnostics préliminaires basés sur les symptômes rapportés.

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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 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

    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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    49 mins
  • Météo, océan et climat : prédire et modéliser grâce à l’intelligence artificielle - Louis Thiry (chercheur @ INRIA) #52
    Mar 17 2024

    Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101.


    Il nous plonge au cœur de la modélisation environnementale de l'océan et de la météorologie, en intégrant l'intelligence artificielle L'objectif ? Décoder les mystères des profondeurs marines et améliorer significativement les prédictions météorologiques.


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    🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

    Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement

    Épisode 35 : Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative

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


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    41 mins
  • Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard) #51
    Mar 10 2024

    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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    36 mins