[Ethique] Algorithmes ou humains, qui porte la responsabilité ?

INSIGHTS & NEWS 12/01/2021

Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube.    Dans le monde, 2.5 quintillions (10³⁰) bytes de données sont générés par jour en moyenne. La quantité de données produite ne cesse d’augmenter. Dans l’univers de l’intelligence artificielle, ces données sont une ressource primaire alimentant des algorithmes de plus en plus performants ayant des applications […]


L’Hebdo des PME : Aquila Data sur BFM TV

INSIGHTS & NEWS 16/12/2020

Le samedi 12 décembre 2020, sur BFM Business, Stéphane George, fondateur et CEO d’Aquila Data Enabler, a été interviewé sur le plateau de l’émission “l’Hebdo des PME”, présentée par la journaliste Jeanne Baron. Stéphane y a abordé l’activité d’Aquila, l’actualité et les enjeux actuels de la DataScience. L’Hebdo des PME est à voir ou écouter […]


L’Entretien : EurailScout & la Data Science

INSIGHTS & NEWS 13/12/2020

Nicolas Horsin est Data & IT manager chez Eurailscout France. Dans cette interview video, il nous explique notamment son rôle, ainsi que les enjeux et les usages de l’intelligence artificielle. Plus largement, il explicite l’apport de la Data Science dans son entreprise, qui est le partenaire privilégié des gestionnaires d’infrastructures pour la collecte, le traitement […]


Méthode d’explicabilité : Integrated gradients

INSIGHTS & NEWS 01/12/2020

Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube.    Si vous avez aimé notre précédent article, rédigé par Aurélia, sur l’explicabilité des modèles, vous serez certainement intéressé par ce nouvel article qui présente en particulier une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation de modèles de Deep Learning, souvent très opaques. Il s’agit de la […]


Interprétabilité des modèles de Machine Learning

INSIGHTS & NEWS 29/10/2020

Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube.    Comprendre les modèles : un enjeu fondamental Les modèles de machine learning (ML) sont souvent des boites (plus ou moins) noires qu’on évalue selon leurs performances sur un ensemble de données, sans savoir exactement pourquoi et comment les décisions sont prises. Or, si obtenir les […]


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