Comment construire des produits à forte valeur ajoutée intégrant du Machine Learning ?

La révolution de l’Intelligence Artificielle, commencée depuis quelques années, transforme progressivement la quasi-totalité des secteurs d’activité. Si l’engouement pour le Machine Learning est aisément perceptible, force est de constater qu’aujourd’hui encore peu d’entreprises arrivent à proposer à leurs clients des produits intégrant ...

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rePlay : la revue de presse du Cloud – Octobre 2022

La revue de presse rePlay revient après une pause prolongée ! Comme toujours, pour suivre le rythme des innovations et vous tenir au courant des sujets qui nous paraissent les plus prometteurs, nous vous proposons une sélection des actualités et des articles qui nous ont semblé les plus intéressants. Actu GitHub enterre 21 térao...

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Le ML Ops – partie 4 : pour une stratégie de réutilisation des solutions

Quatrième article de notre série consacrée au Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud : Partie 1 : Le Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le CloudPartie 2 : Pourquoi se lancer dans une démarche de Machine LearningPartie 3 : La définition d'un algorithme ML Comme nous l'avons vu p...

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Dans ta science : la qualité de la donnée avec Daniel, Data Engineer

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,...

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Revolve Inside : Thomas, Machine Learning Engineer

Et si on faisait connaissance ? Devoteam Revolve, ce sont des consultantes et des consultants passionnés par leur métier, des profils et des parcours variés. Dans cette série d’articles, nous vous proposons d'aller à la rencontre de celles et ceux qui font la richesse de l'entreprise, de découvrir leur vision du métier et les challenges ...

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Le ML Ops – partie 3 : la définition d’un algorithme ML

Voici le troisième article de notre série consacrée au Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud. Après une première partie d'introduction revenant sur l'évolution du métier de Data Scientist, l'historique du ML Ops et notre approche du ML Ops (à lire ici), une seconde partie sur l'intérêt d'une démarche de Mac...

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CLS Group : Le Machine Learning pour améliorer les capacités de traitement de l’analyse d’images à haute résolution

CLS Group (Collecte Localisation Satellites) est un groupe mondial, spécialisé dans le développement de solutions spatiales dédiées à l’étude, la protection de notre planète et à la gestion durable de ses ressources. CLS intervient dans des domaines d’activités comme la gestion durable des pêches, la sécurité maritime, la surveillance...

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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 ...

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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,...

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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...

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