MLOps : Cas pratique d’un cycle de vie Machine Learning, de l’expérimentation à la production

Article écrit en collaboration avec Habib Ghislain Diop. Construire des modèles est une tâche ardue, les mettre en production est plus difficile encore. Reproduire votre pipeline et vos résultats, ou permettre à d'autres Data Scientists de le faire est tout aussi complexe. Combien de fois avez-vous dû abandonner des travaux antérieur...

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Machine learning : quels sont les cas d’usage et comment démarrer son projet ML ?

Le Machine Learning est sur l'agenda de tous les départements de l'entreprise. S'il est une priorité pour plus de 60% des départements Marketing et Vente, il est tout aussi critique pour la Business Intelligence, la R&D, ou la DSI (étude Forbes 2019). Pour faire le point sur le sujet, nous avons sollicité Julien Simon, évangéliste IA...

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