Deep Learning

Avec l'explosion de l'IA et des LLMs, notre manière de gérer la connaissance, qu'elle soit personnelle ou collective, est en pleine transformation. Lors d'une récente présentation, Matthieu Lagacherie a exploré les enjeux et les solutions possibles pour mieux capter, organiser et exploiter l'information à l'ère de l'IA générative

Dans cet article nous partageons le talk donné par Philippe Prados à la Grosse Conf 2025, ayant pour sujet LangChain, son histoire et évolution, des bonnes pratiques pour travailler avec le framework, ainsi qu'un exemple de pourquoi il faut en explorer le code source.

Voici la deuxième et dernière partie d'un article s'attardant sur la vulgarisation des mécanismes et techniques qui sont derrière le modèle DeepSeek-R1.

Ce compte-rendu fait écho au replay vidéo du comptoir sur les données synthétiques, disponible ici, animé par Louison Roger (Senior ML Engineer @ OCTO), ainsi que André Amalor (Expert Données Synthétiques @ OCTO) qui sont intervenus sur plusieurs projets nécessitant l’usage de ces données synthétiques pour entraîner des modèles d’IA.

Voici la première des deux parties d'un article s'attardant sur la vulgarisation des mécanismes et techniques qui sont derrière le modèle DeepSeek-R1.

Dans cet article, nous allons découvrir comment l’alliance de modèles de machine learning, couplés à des méthodes d’optimisation, peut répondre à des problématiques complexes issues de processus réels, qu’ils soient physiques, chimiques ou industriels.

Dans ce talk de clôture de cette première édition de La Grosse Conf, Matthieu Lagacherie, lead architecte Data et violoniste, nous présente les différentes approches et algorithmes qui permettent à un·e musicien·ne d'utiliser l'IA comme outil d'aide à la création musicale, avec ses qualités et ses limites.

L'open source et Hugging Face c'est une histoire qui dure depuis 8 ans. Acteur incontournable de la communauté d'intelligence artificielle mondiale, Hugging Face a un rôle majeur à jouer dans la démocratisation des nouvelles intelligences artificelles génératives

Comment détecter, choisir, analyser et résumer des informations non textuelles (images & tableaux) dans vos sources documentaires en utilisant le multimodal ?

Mais alors, comment est implémentée une base de données vectorielles ? Dans cet article, nous allons examiner ce qui se cache sous le capot des bases de données vectorielles. Cet article est agrémenté d’un tutoriel pour implémenter une base de données vectorielles en Python débutée de zéro. Vous pourrez la reproduire chez vous !