Intelligence Artificielle

Image générée par une intelligence artificielle.“Je rougirais si je le pouvais”, voilà comment répondait Siri, l’application vocale d’Apple, lorsqu’elle était insultée par un.e utilisateur.ice. En mai 2019 déjà, l’Unesco sortait un rapport pour alerter sur les préjugés sexistes présents dans les applications d’intelligence artificielle et en partic...

Le 25/05 avait lieu l'OCTO Talks IA Génératives d’Octo Technology , une matinée complète pour parler des opportunités et défis face aux enjeux sociétaux et environnementaux.Une première partie présentée par Nicolas Cavallo (Head of Generative AI) et Eric Biernat (Partner Data & AI) autour de la technologie derrière l’IA Générative, les cas d’usages...

Replay du comptoirPour la rédaction d’ un compte rendu de la présentation “ChatGPT : menace ou opportunité” que j’ai donnée mardi 21 mars, j'ai utilisé ChatGPT pour rédiger automatiquement ce résumé. J’ai appliqué en local un modèle de transcription automatique whisper. J’ai ensuite posé la bonne question à l’API ChatGPT pour qu’il me résume l’enre...

Élément clef en logiciel, la sécurité doit bien entendu être considérée en Machine Learning Delivery. Vos modèles une fois en production auront un impact réel sur les utilisateurs et l’organisation qui les ont produits, il est alors nécessaire que personne ne les manipule.

Les équipes développant des applications de Data Science investissent beaucoup d’énergie pour identifier et implémenter des métriques de monitoring pertinentes. Nous pensons qu’il est possible de capitaliser sur ce travail en proposant des fonctionnalités supplémentaires à nos utilisateurs afin de renforcer l’impact de nos applications.

Le Cloud Computing a déjà fait ses preuves dans le traitement de grands volumes de données. Cependant dans un contexte IoT, la centralisation dans le Cloud de toutes les données capturées par les objets connectés se heurte au problème du coût de stockage, du coût de transport réseau et de la latence.C’est là qu’intervient le Edge computing, un ense...

Les 10 convictions qui, selon nous, permettent de réussir ses projets de data science en 2021. On vous donne nos astuces.

Lorsque l’on s'apprête à mettre (ou lorsque l’on a mis) un système de data science en production, on souhaite s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Pour cela, il convient de monitorer ce système intelligent.