MARGO

Actualité

Tony, Datascientist Margo, nous parle de la conférence Dot.Ai

Retour en questions sur l’expérience de Tony lors de l’événement Dot.Ai


19/05/2017

Dot.Ai est une série de conférences autour du thème de l’intelligence artificielle (IA), les défis actuels, ainsi que les applications futures.

En quoi consiste l’événement Dot.Ai auquel tu as participé le 25 avril 2017 ?

Chaque conférence est tenue par un spécialiste de l’intelligence artificielle venant d’une organisation reconnue dans le milieu (Google, Dataïku, EADS, Inria…) et a pour objectif d’informer les participants sur les multiples avancées du domaine.

Quel bilan fais-tu de cette journée ?

Ce fut un événement très complet et instructif, avec des présentations sur des sujets aussi divers que l’apprentissage par renforcement, les systèmes de recommandation, le portage de modèles sur les systèmes embarqués ou encore la spécialisation des hardwares pour l’intelligence artificielle. On se rend compte de l’impact de l’IA sur tous les domaines nécessitant jusque-là un raisonnement humain.

En quoi cette journée a été utile pour toi ?

Cette journée m’a permis de me mettre à niveau sur plusieurs applications récentes de l’IA. Le domaine évolue tellement vite et dans tant de directions à la fois qu’il est difficile voire impossible de rester à jour même de manière superficielle ! Cela m’a permis aussi d’avoir des exemples appliqués de théories ou modèles récents. Ainsi, Charles Ollion (Heuritech) nous a présenté un modèle appelé Domain Adversarial Neural Network permettant d’appliquer un réseau de neurones déjà entraîné à un domaine proche mais différent, qui s’adresse ainsi au vaste problème de généraliser les modèles appris par la machine.

Quel a été pour toi le moment fort de cette journée?

Deux éléments m’ont marqué lors de cette journée, qui concernent le futur de l’IA dans notre quotidien.

Premièrement, Yufeng Guo (Google Cloud Platform) nous explique que les appareils portables (téléphone, tablette, lunettes connectées…) sont le futur de l’interaction entre l’IA et l’Homme, grâce à leur facilité d’accès et aux nombreuses applications possibles pour améliorer le quotidien. Il a illustré son exemple en montrant qu’il est aujourd’hui possible avec son téléphone de traduire en temps réel une phrase apparaissant sur un objet, par exemple sur un mur, en une autre langue directement sur le même objet.

Deuxièmement, le développement de solutions du côté hardware, actuellement monopolisé par Nvidia avec les cartes graphiques, va connaître une très forte croissance et fournira à terme des systèmes embarqués autonomes capables d’accomplir beaucoup de tâches. Ainsi, les premières cartes graphiques dédiées à la vision par ordinateur pour les voitures autonomes seront bientôt disponibles. Nous sommes de plus en plus proches de systèmes neuronaux physiques artificiels qui serviront à produire la prochaine génération de robots.


Data
DataScience
Intelligence Artificielle (IA)
Success Story

Le Machine Learning source de ROI commercial pour un acteur bancaire majeur

Margo accompagne l'un des acteurs majeurs de la banque dans la réalisation d'un projet de développement et d'industrialisation d'un modèle de Machine Learning. Nous vous proposons notre retour d'expérience sur la mise en oeuvre de ce projet afin de mieux comprendre comment la datascience peut rapidement devenir génératrice de ROI pour nos clients.

04/07/2019 Découvrir 
Tribune

Des statistiques traditionnelles à la Data Science

« Datascience is statistics on a Mac ». Au-delà de la caricature portée par cette affirmation, l’idée que la « data science » se veut ni plus ni moins qu’un « rebranding » des statistiques est aujourd’hui partagée par de nombreux ingénieurs en statistiques, jusque-là simplement présentés comme tels...

Découvrir 
Actualité

Du Prototype à la Production : Itinéraire d’un Projet d’IA.

A l’occasion de la conférence AWS Summit Paris du 2 avril, Virginie Mathivet Directrice R&D au sein de Teamwork, Mohamed Aït El Kamel Solution Architect chez Corexpert et Xavier Michallet Head of Data Department chez Soitec (spin-off du CEA) nous ont partagé un retour d’expérience sur le développement et le déploiement d’un modèle de Machine Learning sur AWS pour de la reconnaissance d’image.

11/04/2019 Découvrir 
Actualité

Qu’est-ce que le Machine Learning a changé pour nos métiers ?

A l'occasion de la conférence AWS Summit Paris du 2 avril, Marc Cabocel AWS Solutions Architect et Adrian Pellegrini Chief DataScience Office Blue DME nous ont proposé une session sur les nouvelles capacités données aux entreprises grâce au Machine Learning. Découvrez avec Margo ce qu'il fallait retenir de cette session.

08/04/2019 Découvrir 
Actualité

Tutoriel - Intelligence Artificielle : du prototype au déploiement

Dans cet article, nous vous présentons un cas concret de construction d’un modèle d’Intelligence Artificielle et de son déploiement via une application mobile, le tout en moins d’une heure chrono !

22/03/2019 Découvrir 
Tribune

Mener à bien un projet data : une route encore semée d'embûches

En 2020, les investissements des entreprises dans les projets data devraient dépasser les 203 milliards de dollars au niveau mondial. Mais à l'heure où beaucoup se revendiquent être des Data Driven Companies, nombre de projets data se soldent encore par un échec.

15/10/2018 Découvrir