Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français Marc Sanselme - Scopeo - Agence d'Intelligence Artificielle

Marc de Beaucorps, CEO de Finovox, est l'invité de l’épisode 56 de Data Driven 101.

Avec Finovox spécialisé dans la détection de fraudes documentaires grâce à l'intelligence artificielle, il nous plonge dans un univers où IA et sécurité se rencontrent pour contrer des menaces toujours plus sophistiquées.

Il nous parle de la manière dont Finovox aborde : 
la constitution d’un dataset de fraude documentaire
la construction de pipelines complexes d’analyse
les cycles de ventes auprès de grand groupes et institutions

🔑 MOTS CLÉS
Fraude Documentaire : Acte de falsifier des documents officiels dans le but de tromper ou de réaliser un gain illégal.
Computer Vision : Branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le contenu visuel des images ou des vidéos.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 
Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données
Épisode 27 : Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

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Marie Douriez, data scientist chez Lyft puis chez Netflix, et maintenant machine learning engineer chez 360 Learning , est l'invitée de l'épisode 55 de Data Driven 101. 

Au cœur de l'innovation en IA, elle nous plonge dans l'évolution de l'apprentissage machine à travers son expérience chez des géants de la technologie et maintenant chez 360 Learning, une plateforme pionnière dans l'éducation collaborative pour entreprises.

 Elle nous présente comment l'intelligence artificielle façonne les méthodes d'apprentissage moderne, nous parle de l’utilité croissante de l'IA générative pour personnaliser le contenu éducatif, et partage les défis techniques et les progrès réalisés dans la création automatique de cours et de contenus interactifs.

🔑 MOTS CLÉS
Apprentissage collaboratif : Méthode d'apprentissage où les participants travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, augmentant l'engagement et la rétention d'informations.
Optimisation de contenu : Utilisation de techniques d'IA pour améliorer la pertinence et l'efficacité du contenu éducatif basé sur l'analyse de données d'utilisation et des préférences utilisateur.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 

Épisode 12 Laurent Jolie (Directeur des opérations @ Lalilo) : L’apprentissage de la lecture grâce à l’IA
Épisode 45 Laetitia Jumel (Head of Data @ Electra) : AirBnB et stations de recharge électrique
Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement

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Hugo Borensztein, cofondateur de OMI, est l'invité de l'épisode 54 de Data Driven 101. Avec une passion pour l'innovation et une vision stratégique, Hugo nous plonge dans l'univers de la production automatisée de visuels en 3D pour les marques. OMI apporte une solution révolutionnaire permettant d'automatiser une partie de la création de visuels photos et vidéos, une nécessité quotidienne pour les marques sur divers canaux de distribution.

Il souligne l'importance de la modélisation 3D et de la technologie open source dans l'évolution rapide de son entreprise, partageant comment une approche centrée sur l'utilisateur et une constante réévaluation du marché ont été cruciales pour leur succès. 

Hugo nous fait également part de la transition stratégique audacieuse qu'ils ont dû opérer, passant d'une solution initiale à une plateforme entièrement basée sur la 3D, illustrant la flexibilité et la vision nécessaires pour innover dans le secteur de la data et de l'IA.

🔑 MOTS CLÉSModélisation 3D : Processus de création d'un modèle numérique en trois dimensions utilisant des logiciels spécialisés. Essentiel pour générer des visuels réalistes et interactifs pour le marketing et la vente en ligne.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 
Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 42 Samuel Fillon (Fondateur @ Sommelier du parfum) : La data et l'IA au service de la parfumerie
Épisode 41 Christophe Lanternier (Head of Data @ Ubble) : Bâtir un pionnier de la vérification de documents d’identité

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Jean-Emmanuel Bibault, professeur en cancérologie à l'Université Paris-Cité et chercheur en IA appliquée à la médecine à l'Inserm, est l'invité de l'épisode 53 de Data Driven 101.
Il nous plonge dans l'univers de l'IA en cancérologie, nous présentant comment l'intelligence artificielle révolutionne le diagnostic, le traitement, et le suivi des patients atteints de cancer. 
De l'utilisation des données satellitaires pour prédire l'épidémiologie du cancer à l'optimisation de la radiographie par l'IA, le Pr.Bibault partage des insights précieux sur le potentiel transformateur de la data science en médecine.

Il nous partage son opinion tranchée sur les freins à l’adoption de l’IA en médecine d’une part et sur les obstacles réglementaires à la recherche.
🔑 MOTS CLÉS
Données satellitaires en épidémiologie: Emploi d'images capturées par des satellites pour étudier la distribution et les déterminants des maladies au sein de populations spécifiques.
Analyse de biopsie automatisée: Processus où l'IA examine les échantillons de tissus pour détecter la présence de cellules cancéreuses, augmentant précision et efficacité du diagnostic.
Modèles prédictifs en cancérologie: Systèmes d'IA qui analysent de grandes quantités de données pour prédire l'évolution du cancer chez les patients, contribuant à personnaliser le traitement.
Patient-facing AI: Technologies d'IA conçues pour interagir directement avec les patients, par exemple en fournissant des diagnostics préliminaires basés sur les symptômes rapportés.
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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE 
Épisode 23 : Hamza Tajmouati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments
Épisode 47 Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement

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Louis Thiry, docteur en machine learning et chercheur à l'INRIA, est l’invité de l’épisode 52 de Data Driven 101. 

Il nous plonge au cœur de la modélisation environnementale de l'océan et de la météorologie, en intégrant l'intelligence artificielle L'objectif ? Décoder les mystères des profondeurs marines et améliorer significativement les prédictions météorologiques.

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Épisode 47 : Renaud Allioux (cofondateur @ Preligens) : IA et l’imagerie satellite au service du renseignement
Épisode 35 : Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative
Épisode 17 : Alexandre Haag (Tesla, Audi et Ford) : La voiture autonome

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Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.
Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.
Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.
L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.

🔑 MOTS CLÉSTaxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).
Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.

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Épisode 33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models
Épisode 38 Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle
Épisode 46 Pierre Vannier (CEO @ Flint) : Buy or build ? Externaliser l’IA et la Data Science


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