Data & AI
Les Chatbots ont indéniablement été soumis à un effet de “hype” : quel impact a eu cet engouement massif et soudain sur les Géants du Web et leurs Chatbots Stores ? Et surtout, passé l'effet de mode qu’en reste-t-il en 2020 ?Qu’est-ce que la Hype ?La hype correspond à l'engouement soudain et massif qu’il peut y avoir autour d'une nouvelle technolog...
La mise en production d’algorithmes d’apprentissage est un chantier dont il faut savoir anticiper l’ampleur. Notre expérience nous a montré que la brique algorithmique n’est qu’une petite partie d’un système complexe : c’est pour cela que nous travaillons à son intégration dans le SI au plus vite afin de lever les inconnues dues à ses spécificités....
Data science : La shadow production pour vérifier le bon fonctionnement d’un modèle avant son déploiement
Data & AIAvant de déployer un nouveau modèle en production il est difficile de savoir précisément comment il va se comporter. La shadow production est une technique qui permet de se rassurer sur les performances du modèle avant de le déployer.Dans notre précédent article sur les alternatives aux monitoring de distributions, nous évoquions brièvement le conc...
Cet article est issu d'un travail de recherche effectué au sein de la SAS pass Culture par OCTO. Il n'engage pas la SAS pass Culture et les algorithmes tels qu'évoqués dans cet article ne sont à ce jour pas ceux implémentés dans l'application. Les différents jeux de données utilisés ne sont que partiels et les analyses ne sauraient être interprétée...
Lorsqu'un modèle de Machine Learning tourne en production, il nous faut l'améliorer. Voici un retour d'expérience.
Aujourd’hui, de plus en plus de sociétés et de marques décident de s’équiper de chatbots, aussi bien à destination de leurs clients qu’à destination de leurs collaborateurs. Cependant, tous les chatbots ne se valent pas : certains obtiennent de meilleurs résultats que d’autres. La question alors soulevée est : pourquoi est-ce que certains chatbots ...
IntroductionL’une des premières choses que l’on apprend en Machine Learning est qu’il faut souvent faire un compromis entre la performance d’un modèle et son interprétabilité. Les modèles transparents (interprétables by design, ou directement interprétables par un humain, comme la régression linéaire ou les arbres de décision) sont en général moins...
Introduisons les éléments de terminologie de l'Apache Kafka : topic, partition, consumer, producer...
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 étie...