AWS Generative AI

Le ML Ops – partie 2 : Pourquoi se lancer dans une démarche de Machine Learning ?

Pourquoi préférer une approche Machine Learning à celles de programmation traditionnelles ? En 2022, le Machine Learning n'est pas (encore) une solution miracle, mais il permet de répondre à un certain nombre de problématiques. Dans quelles conditions devriez-vous faire appel à une démarche d'apprentissage automatique ? On fait le point ...

Lire la suite

Dans ta science : le traitement d’image par l’IA avec Syntyche Gbehounou

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

Lire la suite

Pourquoi faut-il plus de diversité dans l’intelligence artificielle ?

Cet article fait suite au talk homonyme donné lors du Summit AWS Paris 2022 par Virginie Mathivet. Lors de l’édition 2022 du Summit AWS, Virginie Mathiveta en 30 minutes fait le tour de la question des biais dans l’IA. Cet article permet de partager à la communauté ce qu’il faut retenir de ce talk sans concession. Nous allons consécut...

Lire la suite

Botify passe à la vitesse supérieure avec Amazon SageMaker Pipelines

Le Bon Coin, Expedia, Glassdoor, Deezer, The New York Times, L’Oréal… toutes ces entreprises ont comme point commun de gérer un grand volume de pages web. Afin d’optimiser leur référencement dans les moteurs de recherche, elles font appel à Botify : l’entreprise crawle 5 milliards de pages par mois, soit plus de 2 petabytes de données. P...

Lire la suite

Dans ta science : Caroline Chopinaud, Hub France IA

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

Lire la suite

Projet ESIEA : une plateforme IoT de traitement de données industrielles

Ce projet, réalisé en collaboration avec Devoteam Revolve dans le cadre du partenariat avec l'ESIEA, a pour but de mettre en place une preuve de concept (POC) d’une Plateforme IoT de traitement de données industrielles. A lire également, l'article sur le projet ESIEA : Iot Asset Tracking. Qui sommes-nous ? Nous sommes un groupe...

Lire la suite

My Money Bank développe ses usages de la donnée avec les services managés AWS

My Money Bank est une banque experte sur le marché du financement en France métropolitaine et en Outremer, et qui a pour ambition de faire de sa banque une plateforme de croissance en Europe. La banque a lancé le projet Datahub en 2018, avec pour objectif de rationaliser le traitement de la donnée au sein de My Money Group, de façon plus...

Lire la suite

IoT Asset Tracking : un projet de suivi d’objets connectés sur AWS

Le projet IoT Asset Tracking est comme son nom l’indique un projet lié au monde de l’IoT (Internet of Things) et par conséquent des objets connectés. Le but de ce dernier est de réaliser une plateforme de suivi d’objets connectés par l’intermédiaire de l’environnement proposé par Amazon Web Services (ou AWS). Ce projet a été réalisé e...

Lire la suite

Dans ta science : l’apport du Machine Learning dans le diagnostic du cancer du poumon

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

Lire la suite
AWS Generative AI

Le ML Ops – partie 1 : Le Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud

Aujourd'hui, qu’on le veuille ou non, notre monde est intrinsèquement lié à celui du cloud computing. Aussi bien sur le plan industriel que sociétal. Cette révolution des mentalités a précipité le renversement de la structure monolithique classique, qui jusqu’alors supportait en vase clos le cycle complet des données, de l'ingestion à la...

Lire la suite