Faire tourner chatGPT sur un téléphone, en local, sans serveur, sans partager ses données à personne et sans faire exploser son bilan carbone.

Mots clés 

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Alexandre Miny de Tornaco, fondateur de Data Bird, organisme de formation upskilling et formation continue dans la data pour le business, est l’invité de l’épisode 14 de Data Driven 101. Il nous parle notamment de :

👉La philosophie de continuer à apprendre car la technologie évolue rapidement.

👉L’évolution des mentalités en seulement 3 ans

👉L'importance de comprendre les enjeux éthiques et moraux de l'utilisation de la data.

Mot clés

Power BI : solution d'analyse de données de Microsoft.

Looker : Looker est une plateforme de Business Intelligence appartenant au Google Cloud qui permet une analyse avancée de toutes les données d'une entreprise

Data Studio : outil en ligne de conversion de données en rapports et tableaux de bord informatifs personnalisables

BigQuery  : service web intégré à Google Cloud qui permet l'analyse interactive massive de grands ensembles de données en collaboration avec l'espace de stockage Google

Data warehouse : base de données relationnelle hébergée sur un serveur dans un Data Center ou dans le Cloud.

Une data clean room : environnement qui permet à plusieurs entreprises de partager des données de manière sécurisée et anonyme

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Olivier Gabriel, Head of Data chez We Maintain, est l’invité de l’épisode 12 de Data Driven 101.

Il nous parle de l'utilisation de la data dans le secteur des ascenseurs et notamment de l’utilisation des algorithmes de machine learning pour améliorer la maintenance des ascenseurs, prédire les pannes et économiser de l’énergie.

Mot clés

IOT :  Internet des objets, réseau d'objets connectés qui permettent de collecter des données

On edge : qui est exécuté sur le capteur directement, par opposition à dans des serveurs distants

Interopérabilité: capacité de différents systèmes informatiques à interagir entre eux

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Laurent Jolie, fondateur et directeur des opérations chez Lalilo, est l’invité de l’épisode 12 de Data Driven 101.

Il nous explique comment Lalilo utilise l'intelligence artificielle pour améliorer l'apprentissage de la lecture, mais nous parle aussi :

👉🏼 de la nécessité de faire fonctionner les algorithmes et les professeurs ensemble.

👉🏼 de la personnalisation de la méthode

👉🏼 de l’importance de mesurer la progression

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Jérémy Cheradame, Data Scientist pour l'équipe de France de rugby est l’invité de de l’épisode 11 de Data Driven 101.

Il nous révèle les usages actuels de la data au plus haut niveau sportif, notamment :

👉🏼 Quelles règles simples peuvent être données aux joueurs pour prendre un avantage statistique sur l’équipe adverse ?

👉🏼 Que peut-on apprendre d’un adversaire pendant une compétition grâce à la data ?

👉🏼 Comment s’articule la charnière Data Scientist - Sport Scientist  et quelle est la relation avec le coach ?

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Albert school est la première business school spécialisée dans la data. Édouard Neuville, directeur académique de Albert School, est l’invité dans l’épisode 10 de Data driven 101 et nous parle notamment de :

👉🏼La pénurie des profils data et business

👉🏼Mieux apprendre en faisant comme en entreprise

👉🏼La compatibilité entre professionnalisation et excellence

Mots clés 

upskilling : Formation destinée à augmenter les compétences existantes afin de permettre la continuation du même métier, ou du même domaine d’activité

reskilling : formation qui est destinée à aider les personnes à acquérir de nouvelles compétences pour changer de métier.

IDE : Un environnement de développement intégré (IDE) est une application logicielle qui aide les programmeurs à développer efficacement le code logiciel

CRM : Le CRM ou gestion de la relation client (Customer Relationship Management) est une stratégie de gestion des relations et interactions d'une entreprise

cloud computing : Fourniture de services informatiques (notamment les serveurs, le stockage, les bases de données) via Internet (le cloud)

Data warehouse : Infrastructure de stockage des données sous forme structurées

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Comment un Venture Capitalist choisit-il ses investissements ?

Il nous partage à la fois les usages internes de la data chez Elaia mais aussi ce qui motive leurs choix d’investissements dans les startups du domaine.

Vous en apprendrez notamment :

👉🏼 Les critères d'investissement

👉🏼 Les bons et mauvais signaux

👉🏼 Comment se passe une due diligence côté data

Fond d'investissement: Un fonds d'investissement est une structure de placement collectif qui permet aux investisseurs de se regrouper pour investir dans des actifs financiers diversifiés.

Deep tech: La deep tech est un terme utilisé pour décrire les technologies avancées ou innovantes qui utilisent des concepts scientifiques et technologiques uniques, tels que l'intelligence artificielle, l'informatique quantique et la biotechnologie.

Simulation de Monte-Carlo: Une simulation de Monte-Carlo est une méthode statistique utilisée pour modéliser et analyser des systèmes complexes et prévoir leur comportement.

Bootstrapper: démarrer et développer une entreprise en utilisant un minimum de ressources, souvent en s'autofinançant et en faisant preuve de créativité.

Due diligence: La due diligence est le processus d'analyse minutieuse d'un investissement ou d'une collaboration potentielle pour évaluer les risques et les avantages potentiels.

Workflow: séquence des tâches et de processus

RGPD : Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est un règlement de l'Union européenne en matière de protection des données et de vie privée pour toutes les personnes physiques à l'intérieur de l'Union européenne.

Scrapper : extraire des données à partir de sites web ou d'autres sources en ligne.

Travail de curation : Le travail de curation désigne le processus de sélection, d'organisation et de présentation de l'information ou du contenu, comme les contenus numériques, les patrimoines culturels et les données scientifiques.

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L’intelligence artificielle peut-elle résoudre les problèmes environnementaux et sanitaires de l’agriculture ?

Farmwise propose un désherbage mécanique entièrement automatisé grâce à un tracteur-robot intelligent.

👉 Arnaud Delaunay, head of Computer Vision chez Farmwise, nous dévoile les dessous d’un projet d’ultra pointe technologique.

Il est l'invité de Marc Sanselme dans l’épisode 8 de Data Driven 101.

Définitions  / références 

MLOps : Gestion de la maintenance, du déploiement et de l’utilisation en production des modèles de Machine Learning

SDK : Software Development Kit): Un ensemble d'outils logiciels, de bibliothèques et de documentation qui permettent aux développeurs de créer des applications sur un framework donné

API  (Application Programming Interface): Une interface de programmation qui permet à des applications de communiquer entre elles

Développeur backend : Développeur qui travaillent sur la partie du serveur d'une application.

Deep learning :Il s'agit d'une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones multi-couches pour apprendre à partir de données. Il est utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance de la parole, la traduction automatique ou la génération de texte.

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L'effort commercial d'une entrepise doit être piloté. C'est pourquoi un "head of sales" est aujourd'hui avant tout un professionnel de la data.

👉 Comment trancher entre l’intuition et l’analyse quantitative pour prendre des décisions ? 

👉 Comment “diviser pour régner” dans la data ?

👉 Comment faire évoluer les usages de la data avec l’hypercroissance de l’entreprise ?

Définitions  / références 

Pipeline de vente : Processus méthodique de suivi des clients potentiels dans le cycle de vente.

A/B testing: L'A/B testing, est une méthode qui permet de comparer l'efficacité de 2 options en testant les deux options sur une population regroupées aléatoirement en deux cohortes et comparant les résultats obtenus sur chaque cohorte.

Alphas user : Premiers utilisateurs d’un logiciel, faisant partie de l’équipe qui le construit.

KPI : Key Performance Indicator, ensemble des indicateurs qui permettent de mesurer les performances

Query : Requête faite sur une base de données pour obtenir un extrait de ces données.

data warehouse : Infrastructure de stockage des données sous forme structurées

User Flow : parcours des utilisateurs

ROI  : retour sur investissement

Insight : perception

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Ils ont voulu développer une petite plateforme de test pour le recrutement en Data Science et ils ont fini par créer un énorme organisme de formation continue en data.

👉 Quelle place pour les autodidactes dans le monde de la Data ?

👉 Comment s’adapter efficacement aux profils très différents qui souhaitent se former ?

👉 Comment rester au courant des pratiques d’entreprise dans ce monde en constante évolution ?

Charles Sutton, CTO de DataScientest, est l’invité de Marc Sanselme dans l’épisode 6 de Data Driven 101.

Il nous partage le recul que lui offre sa position d’entrepreneur qui a vu passer plus de 7000 apprenants.

Définitions  / références 

Skill assessment : Évaluation de compétence (recrutement)

Python : langage de programmation 

Coursera : plate-forme de cours en ligne 

IT : technologie de l’information (ordinateurs, stockage, réseaux…)

B to B : business to business, commerce d’entreprise à entreprise 

Boot camp : programme intensif

MOOC (Massive Open Online Course) : Cours en ligne via une plateforme

Notebook : interface de programmation très utilisée en Data Science

Computer Vision : Branche de l’algorithmique qui concerne le traitement des images et de leur signification

NLP (Natural Language Processing) : Branche de l’algorithmique qui concerne le traitement du texte et de sa signification

Flagship : Produit phare

Deep learning (réseaux de neurones profonds) : Type d’algorithme de Machine Learning

MLOps : Gestion de la maintenance, du déploiement et de l’utilisation en production des modèles de Machine Learning

ML engineering (Machine Learning Engineering) : Ingéniérie autour du Machine Learning

PhD : doctorat 

BI (Business Intelligence) : Analyse de donnée destinée à une meilleure compréhension du business

Doers : « faiseurs » , ce qui font 

Software: logiciel

PoC : Proof of Concept, Démonstration de faisabilité 

Data Warehouse : Infrastructure de stockage des données sous forme structurées

Data Lake : Infrastructure de stockage des données sous forme non-structurées

BU : BUSINESS UNIT, sous partie d’une organisation dédiée à un marché spécifique 

Power BI (Microsoft) : Logiciel de Business Intelligence

DBT : Logiciel de Data Engineering

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