La Grosse Conf 2024 - Découvrez 3 nouveaux speakers
Deux nouveaux talks et le premier atelier dévoilés.
La Grosse Conf c'est des talks et des ateliers, cette semaine on vous propose de découvrir un peu de chaque. Découvrez dès à présent les 3 nouveaux speakers. Les early birds s'arrêtent à la fin de la semaine...
par Tristan Nitot, Directeur associé Communs numériques et anthropocène @OCTO Technology Depuis plus de 50 ans, la loi de Moore régit les industries du logiciel et du matériel, générant les immenses succès commerciaux que l'on connaît, de l'Apple II à l'iPhone en passant par le PC et les datacenters, avec les fortunes colossales qui vont de pair. Mais la loi de Moore s'essouffle, et on réalise que le numérique a un impact démesuré sur le changement climatique et le dépassement des limites planétaires. Que signifierait l'arrêt de la loi de Moore pour le numérique, la data, l’intelligence artificielle ? Pourrait-on réduire drastiquement l'impact du numérique sur le vivant tout en préservant l'innovation ? L'IA générative ne pourra-t-elle exister à grande échelle que si la loi de Moore perdure ? Voici quelques questions qui seront abordées dans ce talk mêlant histoire du numérique, technique et prospective
Tristan Nitot est entrepreneur du numérique, consultant, auteur et conférencier. Il a été impliqué depuis ses débuts dans le projet open source Mozilla et a co-fondé Mozilla Europe. Passé par Cozy Cloud, Qwant ou encore Cloud Scaleway, il s'investit aussi dans la lutte contre le dérèglement climatique notamment avec son podcast "L'Octet Vert". Il travaille aujourd'hui chez OCTO Technology sur les Communs Numériques et l'anthropocène**, au sein du collectif Frugarilla.fr**.
La recette secrète pour planter vos projets data
par Marine Dussaussois, Data Product Owner @OCTO Technology
Aujourd'hui, d'après le Gartner, 8 projets de data science sur 10 finissent à la poubelle... parce qu'ils ne sont pas utilisables ! C'est en tout cas la conviction de Marine. Si vous aussi, vous avez construit un __super algorithme de machine learning__dont les résultats ne sont même pas regardés par vos métiers car “ce serait plus pratique de les avoir dans Excel”, “il y a trop d’alertes”, etc., alors cette présentation est pour vous. Venez décrypter ensemble les pratiques qui mènent nos projets à l'échec.Au cours de ce talk, Marine présentera des pratiques techniques et méthodologiques issues de la culture produit et applicables dans des __écosystèmes data a__fin de concevoir des produits data utiles, utilisables et utilisés. Vous repartirez avec 5 ingrédients qui garantiront l'usage, la valeur et l'impact ! Marine Dussaussois a un profil hybride : à la frontière entre la technique, le fonctionnel et la méthodologie. Data scientist de formation, elle a eu l’occasion de travailler sur toute la chaîne de valorisation de la donnée. Elle a piloté une équipe data pluridisciplinaire durant plus d’un an, couvrant différents périmètres fonctionnels et avait à charge plusieurs produits data. Son credo ? Concevoir et piloter des produits utiles, utilisables et utilisés.
Atelier - RAG : au-delà de la démonstration simpliste
par Philippe Prados, Pionnier de l’informatique@OCTO Technology
Un des usages les plus fréquents des Larges Languages Models (LLM) consiste à répondre à des questions à partir d’une base documentaire : le fameux Retrieval Augmented Generation (RAG). Les démonstrations font leur effet wahou ! Les douleurs arrivent lorsque la solution est vraiment utilisée : le modèle répond à côté, ignore des informations présentes dans les documents… Comment aller plus loin ? Comment rendre la solution plus robuste ? Plus fiable ? Pour répondre à ces questions, nous allons mettre les mains dans le code, dans l’architecture, pour appliquer les concepts classiques de l’informatique aux RAG. Pré-requis : Même si un rappel sera fait au début, pour assister à cet atelier et comprendre ce qui sera affiché à l’écran, il est recommandé d’être à l’aise dans la lecture de code Python et les principes de base des modèles de langage et des bases vectorielles.
Avec plus de 40 ans d’expérience dans l’informatique, Philippe Prados a fait du MSdos, du Windows 1.0, des jeux d’arcade sur minitel, du C, du Java v0.9, des approches événementielles, etc. Plus récemment, il a réalisé une pull request sur Python (pep604) et des pull requests sur langchain. Auteur de plus de 100 articles dans la presse informatique et de deux livres publiés chez Eyrolles, il partage régulièrement son recul sur les innovations, leurs points forts, leurs faiblesses ou leurs avenirs.