Big Data

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La Data en entreprise : une question culturelle ?

“Je suis Dominique, Chief Data Officer d’un groupe de distribution français. Mon rôle est de mettre en place différents dispositifs pour fournir à  mes collègues tout un tas de données leur permettant de réfléchir, de prendre des décisions et d’agir plus finement et plus précisément que par le passé. Laissez-moi vous raconter deux anecdotes pour illustrer l’importance des données recueillies dans notre organisation… La semaine dernière, un client a refusé de donner son code postal à la caisse du magasin au moment de payer ses…

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Deep Learning à l’échelle : mieux annoter pour mieux scaler

Après quelques mois d’exploration et autres proofs of concept, notre restitution devant le sponsor fait un carton ! On a fait un PoC d’une architecture de réseaux de neurones à l’état de l’art pour détecter des défauts de fabrication sur des objets à partir d'images. Pour y arriver, on a conçu une application Python pour servir ce modèle de deep learning, et on a déployé le tout sur un serveur de démonstration, branché à un écran de restitution et une caméra, au 2e étage de…

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Sortir de sa bulle : diversifier les recommandations d’offres culturelles

Au cours des dernières décennies, avec l'essor de Youtube, Amazon, Netflix et de nombreux autres services Web de ce type, les systèmes de recommandation ont pris de plus en plus d’ampleur et de place dans nos vies. Du e-commerce (proposer aux acheteurs des articles qui pourraient les intéresser) à la publicité en ligne (proposer aux utilisateurs les bons contenus, en fonction de leurs préférences), les systèmes de recommandation sont aujourd'hui incontournables dans nos parcours quotidiens en ligne.

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Retour d’expérience : refactoring d’un modèle de Machine Learning qui tourne en Production

L'industrialisation de l'IA s'impose aujourd'hui comme l'un des enjeux majeurs pour les entreprises qui souhaitent l'intégrer dans leurs écosystèmes : en effet, seulement 13% des projets IA make it to production ! Et qui dit industrialisation dit mise en production !  Pourtant, à une époque pas si lointaine, parler d'algorithme de ML était souvent synonyme d'obscures explorations de data scientists et d'artefacts incompréhensibles à ne surtout pas toucher une fois livrés en production. Heureusement, les choses ont changé et des pratiques pour mettre en production…

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Apache Kafka 101

Introduction Apache Kafka est une plateforme distribuée de streaming de données. Il est essentiellement utilisé comme un broker de messages (bus de messages). Il a été conçu pour des objectifs de performance (millions de messages par seconde) et de résilience (tolérance à la panne). On doit le nom Kafka à Jay Kreps (co-fondateur) et son admiration pour l’écrivain de langue Allemande Franz Kafka qu’il considère comme “un système optimisé d’écriture”. Dans une série d’articles, on va vous présenter les fonctionnalités d’Apache Kafka et comment il…

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Deux ans de RGPD @OCTO

Premier semestre 2018 : branle-bas de combat pour se mettre en conformité avec le RGPD. L’équipe projet a mis votre entreprise en conformité et identifié une liste de points à corriger. Deuxième semestre 2018 : le soufflé retombe. La liste à la prévert des préconisations serait-elle tombée aux oubliettes ?  C’est un scénario réaliste si vous vous étiez constitués en mode projet. Dans notre entreprise, pour éviter cette situation, nous avons constitué une équipe de personnes motivées, avec un sponsor interne et du temps dédié.…

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Interprétabilité des systèmes de data science

En mission, nous rencontrons de plus en plus des besoins d'interprétabilité. Ce changement est dû à une évolution de la maturité des organisations sur la data science. En caractérisant un peu le trait, hier les projets de data science étaient surtout marketing (Ex : prédiction d'appétence ou d’attrition à des fins de ciblage). Ils étaient faits à partir de données versées dans un datalake avec des processus plus ou moins maîtrisés. Ces données étaient manipulées et transformées de manière plus ou moins rigoureuse. L’objectif principal…

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SPARK + AI Summit Europe 2019

Introduction   Les 16 & 17 Octobre 2019, nous sommes rendus à Amsterdam afin d’assister à la conférence annuelle organisée par Databricks, le Spark+AI Summit, événement devenu incontournable dans le monde du Big data et de l’IA. Cette année, ce sont plus de 2300 personnes qui ont fait le déplacement pour assister à de nombreuses présentations réparties sur 11 tracks en parallèle. Autant dire que les sujets étaient très denses et nous allons tenter de vous partager l’essentiel de ce qui a retenu notre attention.…

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Créer une web-app interactive en 10min avec Streamlit

Dans un projet de Machine Learning, il y a souvent besoin de visualiser les données sous forme de graphes, que ce soit lors d’une phase exploratoire ou pour montrer les résultats d’une modélisation. Force est de constater qu’intégrer ces graphes à une web-app n’est pas forcément aisé, puisque les outils existants nécessitent pour  la plupart quelques connaissances front-end, Dash par exemple. Et si nous pouvions faire tout ceci en Python, en 10 minutes ? C’est ce que nous allons voir avec Streamlit, une nouvelle librairie…

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La confiance des utilisateurs dans les systèmes impliquant de l’Intelligence Artificielle

Avec le développement de l’IA, de nombreuses questions sociétales ont émergé : éthique, biais, et dilemmes de l’IA sont des notions fréquemment abordées. Et les réponses à ces questions seront des facteurs essentiels, entend-on souvent, de notre confiance dans les algorithmes de machine-learning qui gouverneront bientôt le monde :-) C’est sans doute vrai, mais la question de la confiance dans les systèmes d'IA ne doit pas être limitée à ces problématiques éthiques. Outre le fait qu’elles dépassent la simple notion de confiance, les réponses à de…

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