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Posté le 20/02/2024 par Emmanuel Lin Toulemonde, Aurélien Massiot

Si le nombre de personnes qui opèrent vos produits ML en phase de run est proportionnel au nombre de produits ML en production ; si la vitesse de développement de nouvelles fonctionnalités s’est écroulée au moment du passage en production ; le toil vous a, vous aussi, déjà paralysé sans que vous ne vous en rendiez compte.

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Posté le 14/12/2023 par Aurélien Massiot, Philippe Stepniewski

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 !

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Posté le 13/12/2023 par Pierre-yves Lesage, Romain Chartier, Olivier Acar, Matthieu Lagacherie, Matthieu VETTER, Emmanuel Lin Toulemonde, Reynald Riviere

L’intelligence artificielle revient sur le devant de la scène depuis l'ouverture de ChatGPT au grand public le 30 novembre 2022. Depuis ce moment clé dans l’histoire des ruptures technologiques, plus de 50% des comités exécutifs ont mis à leur agenda l’intelligence artificielle générative...

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Posté le 19/07/2023 par Candice Fraisse

The goal of this article is to induce together various types of concept drifts on the UCI Wine dataset as well as understand and test different drift detectors. The code and GitHub repository is provided. A vos claviers!Did you say drift?This is Part 2 of the Drift Article series. If you want to learn more about Concept Drifts and Detectors, please...

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Posté le 04/07/2023 par Wilde DIOGENE

Elghali Guessous Tech Lead EPM, ainsi que Wilde Diogène Manager EPM OCTO Technology ont animé un comptoir le mardi 12 Juin 2023 sur  le planning augmenté intitulé « Affinez vos forecast avec le planning distribué et l'AutoML ».A travers ce webinar, découvrez comment Pigment et Dataiku révolutionnent vos prévisions de chiffre d'affaires en tirant pa...

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Posté le 23/12/2022 par Sofia Calcagno, Maria MOKBEL

Quelles stratégies et patterns de déploiement adopter pour déployer un modèle de machine learning au sein de mon logiciel ?

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Posté le 02/09/2022 par Sofia Calcagno

Cet article fait partie de la série Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning, traitant de l’application d’Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article intr...

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Posté le 13/06/2022 par Candice Fraisse

In this article, we will introduce the notion of concept drifts: how to define and detect them.Congratulations, you have been accepted as part of the Data Science team of an airline company! You were hired to build a Machine Learning model which predicts the company’s monthly profits.After several weeks of experimentations on your Jupyter Notebook,...

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Posté le 04/01/2021 par Emmanuel Soler

Contexte et périmètre :Dans le cadre du Hackathon SAP Analytics Cloud (SAC) du 30 avril au 7 mai 2020, la tribu LIQSA (Liquid SAP Analytics) a réalisé un tableau de bord incorporant :un algorithme de Machine Learning en Python,des visualisations innovantes grâce à des librairies D3JS.Sachant que cet article fait référence à un PoC réalisé dans le c...

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