Les connaissances métiers sont la clé pour mener à bien un projet de Data Science. Dans cette vidéo, Aleksandar et Francesco  nous expliquent comment, en travaillant en équipe, ils mettent leurs expertises de docteur aux services des clients.

Quels effets ont des changements de l’environnement sur notre économie ? C’est la question à laquelle Eleazar Zerbo, Data Scientist chez Aquila Data Enabler a tenté de répondre lors de sa thèse via l’étude des séries temporelles. Dans cette vidéo, il nous raconte ses travaux qui ont fait de lui un expert du domaine.

Pour bien mettre des techniques d’IA en production, il est indispensable de connaître les enjeux liés à cette étape. Dans cette vidéo, Simon Corde, nous présente les enjeux et les principes à prendre en compte pour industrialiser des modèles d’intelligence artificielle.

Pour mettre des techniques d’IA en production, il est indispensable d’avoir la confiance des experts métier du domaine concerné. Ainsi, une réelle collaboration doit être établie entre le référent métier et le Data Scientist. Dans cette vidéo, Arnaud Bourlon, Docteur en Physico-Chimie des Matériaux, nous raconte comment sa connaissance métier est un véritable atout pour appréhender les demandes actuelles des clients.

Il est indispensable de décarboner notre consommation, notamment énergétique, et en particulier la production électrique. Les énergies renouvelables (éolien, photovoltaïque…) présentent une contrainte majeure : elles sont intermittentes et non pilotables pour équilibrer la demande. L’IA est une solution à ce problème !

Le nombre de films sur les plateformes est si grand qu’il est difficile de choisir celui qui va correspondre à nos goûts. Mais l’IA est là ! Sara El Aouad présente les travaux qu’elle a effectués dans ce domaine durant sa thèse. Elle nous raconte en 3 mn les challenges et contraintes pour générer des résumés personnalisés de critiques de films.

L’AutoML​, la fin des DataScientists​ ? Non ! Venez voir comment la combinaison des 2 approches permet aux Data Scientists Aquila de répondre de façon plus rapide et pertinente aux problèmes de forecasting​ et de détection​ d’anomalies. Une Keynote d’Antonin Braun enregistrée le 15/09/20 au salon AI Paris Corp.

Tristan nous explique les contraintes qu’il a pu observer pour passer des recherches académiques à des applications pratiques. Il détaille les implications rencontrées lors de l’entrainement de modèles complexes de télédétection, et la stratégie à adopter pour nourrir un modèle de cartographie​ d’occupation des sols.