IA pas que la Data - Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle

Flint
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IA pas que la Data - Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle

Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle, voilà pourquoi nous avons créé ce podcast IA pas que la Data ! Tous les mois, nous aurons le plaisir d’accueillir des experts de l’IA, de la data et de la tech, qui nous partageront leur opinion et regard critique sur cette révolution. Technophiles, ce podcast vous apportera un éclairage sur ce qui se cache derrière l’IA et vous permettra de prendre de la hauteur sur ce que l’on entend quotidiennement. #IA #GenAI

  1. #16 - Innovation, open source et impact social : le parcours inspirant de Gaël Varoquaux

    11월 13일

    #16 - Innovation, open source et impact social : le parcours inspirant de Gaël Varoquaux

    Plongez dans l’univers de l’IA avec Gaël Varoquaux, chercheur à l'Inria, Co-fondateur de scikit-learn et Probabl Comment un chercheur transforme la science des données et révolutionne le machine learning ? Dans cet épisode passionnant, Gaël Varoquaux, co-fondateur de Scikit-learn et pionnier de l’intelligence artificielle, nous raconte son parcours, de ses débuts en open-source à ses initiatives pour un futur de l’IA plus éthique et durable. Entre anecdotes inspirantes et perspectives éclairantes, découvrez les défis et les ambitions derrière la création de Probabl et le rôle croissant de l’IA dans les sciences sociales. (00:00) - Introduction à Scikit-Learn et à Gaël Varoquaux (02:51) - Parcours de Gaël Varoquaux et ses contributions (06:02) - Recherche fondamentale vs appliquée (08:57) - L'impact de Scikit-Learn sur la communauté (12:06) - Différences entre machine learning et intelligence artificielle (15:04) - Transition vers l'entrepreneuriat avec :Probabl (17:52) - Soda : IA au service des sciences sociales (20:58) - Perspectives sur l'avenir de l'IA et du machine learning (24:07) - Conclusion et réflexions finales

    55분
  2. #15 - Hors série(EN)- Instructor, RAG, and the Future of LLMs: Jason Liu's Take

    10월 29일

    #15 - Hors série(EN)- Instructor, RAG, and the Future of LLMs: Jason Liu's Take

    Dans cet épisode captivant de IA pas que la Data, Pïerre Vannier (CEO de Flint) interviewe Jason Liu, ingénieur en IA et consultant. Il partage son parcours unique, de la physique au machine learning, et son retour en force après une blessure qui l'a éloigné du codage.  Il nous plonge dans les coulisses de la création d'Instructor, une bibliothèque innovante pour les modèles de langage, et explore l'avenir de l'IA, des systèmes RAG à la fine pointe de la technologie.  Découvrez ses conseils sur l'optimisation des systèmes IA et son point de vue sur le rôle croissant des consultants dans cette révolution technologique. Un épisode inspirant pour les passionnés de tech et d'IA ! (00:00) - Introduction et présentation de Jason Liu (02:00) - Différence entre ingénieur en IA et ingénieur en machine learning (05:45) - Le parcours de Jason Liu : de la physique au machine learning (09:20) - L'impact de ChatGPT sur sa carrière et son retour au codage (12:50) - Le passage au consulting et la création d'Instructor (17:30) - La bibliothèque Instructor : objectifs et fonctionnement (22:10) - Comparaison entre Instructor et d'autres bibliothèques comme Outlines (25:40) - Retour sur OpenAI Dev Day : nouvelles fonctionnalités et tendances (29:40) - Fine-tuning des modèles visuels et distillation des modèles (33:15) - L'importance croissante des systèmes RAG en 2024 (36:00) - Enseignement et développement de la formation sur les systèmes RAG (38:20) - Conclusion : réflexion sur l'avenir de l'IA et du consulting

    40분
  3. #14 - Quand le déterminisme rencontre l’IA - avec Rémi Louf, co-fondateur de .txt

    10월 15일

    #14 - Quand le déterminisme rencontre l’IA - avec Rémi Louf, co-fondateur de .txt

    Dans cet épisode captivant de "IA pas que la Data", plongez dans l'univers de l'IA déterministe avec Rémi Louf, co-fondateur de .txt. 🎙️ Découvrez comment Outlines, la librairie open source développée par .txt, révolutionne l'utilisation des modèles de langage (LLM) en garantissant des sorties structurées et fiables. Rémi partage son parcours atypique et raconte comment son équipe a relevé le défi d'améliorer la précision des LLM face à des solutions comme GPT-3.5. Vous apprendrez : Comment Outlines résout les problèmes de fiabilité des LLM dans des environnements critiques.Pourquoi les grandes entreprises comme OpenAI adoptent désormais des solutions similaires.Les enjeux de l’open source dans le domaine de l’IA et les dilemmes commerciaux qui en découlent.Comment le métier de développeur va évoluer à l'ère des assistants IA.Entre techniques, perspectives business et avenir du développement, cet échange est très riche en insights. Ne manquez pas cette discussion inspirante ! (00:00) - Introduction et présentation (01:14) - Parcours de Rémi Louf (03:15) - Naissance de Dot .TXT et de la librairie Outlines (05:27) - Optimisation des LLM (Modèles de langage) (08:42) - Explosion des outils IA et approche minimaliste d’Outlines (12:12) - Du stochastique au déterminisme dans les LLM (14:34) - Évolution rapide des solutions IA (2023-2024) (19:02) - Open source et commercialisation des solutions IA (24:04) - Biais dans l’IA et questions éthiques (30:12) - Impact des assistants IA sur les développeurs (38:56) - Le futur de Dot .TXT et de l’IA dans 10 ans (51:00) - Conclusion et remerciements

    54분
  4. #13 - Retour sur la conférence ALL.IN, dédiée à l'IA à Montréal

    10월 1일

    #13 - Retour sur la conférence ALL.IN, dédiée à l'IA à Montréal

    Dans cet épisode spécial du podcast "IA pas que la data", Thomas accueille Pierre Vannier, CEO de Flint, et Quentin Fabre de Digital 113, pour un retour d’expérience captivant sur l'événement All In à Montréal. 💡 Découvrez les moments forts de cette conférence internationale, dédiée à l’intelligence artificielle et à ses applications concrètes dans divers secteurs tels que la santé, la finance et l’industrie. Nos invités partagent leurs impressions sur l’écosystème IA dynamique de Montréal, les innovations majeures observées, ainsi que les défis autour de l’adoption éthique et responsable de l’IA. 🌍🤖 Au programme : Comment l'IA transforme les métiers et les industries ?Les enjeux énergétiques et environnementaux liés à l’intelligence artificielleL’IA et son impact sociétal – Entre Europe et Amérique du NordLes technologies IA prometteuses et les enjeux à venir🎧 Un épisode à ne pas manquer pour tous ceux qui s'intéressent aux dernières avancées en IA et à leur impact sur nos sociétés ! Disponible dès maintenant sur votre plateforme de podcast préférée. (00:00) - Introduction et présentation des Invités (02:00) - Qu’est-ce que Digital 113 et les objectifs de leur participation à All In ? (04:30) - L'événement All In à Montréal – Retour sur les conférences (09:31) - Le dynamisme de l'écosystème IA à Montréal (12:01) - L’IA et son impact sociétal – Entre Europe et Amérique du Nord (17:30) - L'énergie et les coûts environnementaux de l'IA (20:00) - Les retours d'expériences – Où en est l'IA ? (24:00) - Networking et opportunités Post-Événement (30:30) - Les technologies IA prometteuses et les enjeux à venir (38:00) - Clôture et conclusion sur ALL.IN

    49분
  5. #12 - Game Changer : comment l’IA redéfinit le sport

    9월 19일

    #12 - Game Changer : comment l’IA redéfinit le sport

    Bienvenue dans ce nouvel épisode du podcast IA pas que la Data ! Pierre Vannier et Thomas Meimoun accueillent Tarik Agday, co-fondateur de Sports AI, pour discuter de l'importance des données dans le football. Tarik partage son parcours atypique, sa passion pour le sport et la technologie, ainsi que la création de son entreprise qui vise à améliorer l'analyse des performances sportives grâce à des outils innovants. Ils explorent également les enjeux de la propriété des données, l'impact de l'intelligence artificielle sur le sport, et les considérations éthiques liées à l'utilisation des données. (00:00) - Introduction et Présentation de Tarik Agday (03:03) - Parcours de Tarik et création de Sports AI (05:55) - L'Importance des données dans le Football (09:10) - Le Produit de Sports AI et son Fonctionnement (11:58) - Technologie et objets connectés dans le sport (14:46) - Propriété des données et protection de la vie privée (18:06) - Analyse des performances et feedback pour les Joueurs (21:01) - Utilisation de la Computer Vision dans le Football (23:50) - Open Data et partage d'informations dans le sport (27:09) - Impact de la data sur le recrutement des joueurs (32:49) - Intelligence Artificielle et aide à la décision (36:08) - Consommation énergétique et éthique dans le Big Data (38:56) - Conclusion Pour cette saison 2, ce podcast est maintenant disponible aussi en vidéo sur Youtube : https://www.youtube.com/@Flint_company

    58분
  6. #11 - Renault group : Recherche opérationnelle et IA symbolique au coeur de l'innovation

    7월 16일

    #11 - Renault group : Recherche opérationnelle et IA symbolique au coeur de l'innovation

    Bienvenue dans ce nouvel épisode où nous avons le plaisir d'accueillir Siham Essodaigui, Responsable du service Intelligence Artificielle Appliquée chez Renault Group.  Découvre un échange sincère autour de l'IA au sein du groupe Renault, de l'IA appliquée, de la définition d'une stratégie pérenne autour de l'intelligence artificielle et enfin de la meilleure manière de réalisation d'un benchmark technique dans cet univers si mouvant.  (00:00) - Introduction (02:15) - Quels sont les cas d’usage IA chez Renault Groupe depuis la création du service, il y a 24 ans ? (06:40) - Qu’est ce que la recherche opérationnelle ? (09:58) - Si l'IA générative est aussi puissante que ce qu'elle semble être, à quoi va ressembler la société dans 15 ans ? (13:50) - Quelle a été sa réaction face à l’arrivée de la Gen AI ? (23:13) - Comment établir une stratégie autour de l’IA / Gen AI, dans un contexte si mouvant ? (30:18) - Projets hybrides qui mêlent Machine Learning et intelligence artificielle (37:18) - Comment sélectionner les outils / technologies qui seront utilisés ? (43:10) - Question pour le/la prochain(e) invité(e).

    45분
  7. #10 - Retour sur AI (over) Engineer World's Fair 2024

    7월 9일

    #10 - Retour sur AI (over) Engineer World's Fair 2024

    Bienvenue dans ce nouvel épisode hors série dédié à l'une des plus grandes conférences autour de l'intelligence artificielle : la AI Engineer World's Fair, qui s'est tenue à San Francisco du 24 au 27 juin dernier. Pierre et Thomas étaient sur place et dans cet épisode, ils vous partagent leurs impressions et ressentis sur cet événement incontournable. Voici trois points clés à retenir de leur expérience : 🚀 L'effet Whaouh n'est pas au rendez-vous... Après avoir assisté à plusieurs présentations, Pierre et Thomas constatent que l'innovation technique tant attendue n'était pas au rendez-vous. 🔧 Des solutions qui répondent rarement à un problème concret... Les outils présentés semblaient souvent déconnectés des besoins réels. Selon eux, on assiste à une surenchère technologique qui, au lieu de simplifier, complexifie les choses. 🌍 Ne vous laissez pas impressionner par les avancées perçues des États-Unis ! Nos compatriotes souffrent souvent du syndrome de l'imposteur face à l'avance technologique américaine. Pourtant, en regardant de plus près, beaucoup de ces innovations ne sont pas si avancées que cela. Découvrez en détail les insights et anecdotes de Pierre et Thomas sur la AI Engineer World's Fair ! 💡 (00:00) - Introduction et contexte de la conférence (08:00) - Discord : un chatbot avec des défis de sécurité (14:44) - Les défis de l'évaluation et du testing des modèles de langage (23:11) - L'engouement pour les solutions RAG (25:56) - La librairie Outlines : structurer les résultats des modèles de langage (26:39) - L'extraction d'informations structurées (27:35) - Les limites et le contrôle des résultats (29:19) - Les agents : définition et mise en production (31:05) - Les risques de dépendance et de dette technique (36:24) - L'importance de l'expertise et de la valeur ajoutée

    53분
  8. #9 - Après l'IA, les nouveaux défis des banques pour adopter la Gen AI

    5월 29일

    #9 - Après l'IA, les nouveaux défis des banques pour adopter la Gen AI

    Dans ce 9ème épisode du podcast, nous avons le plaisir d'accueillir Adrien Vesteghem, AI Program Director chez BNP Paribas BCEF.  L'usage de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire n'est pas nouveau. La gestion des données, la souveraineté et leur sécurité sont déjà au coeur des réflexions des DSI depuis de nombreuses années. Aujourd'hui, il est passionnant de découvrir la réaction de la BNP Paribas face à l'arrivée fulgurante des IA génératives. Gestion des risques, acculturation en interne, priorisation des sujets sont autant de nouveaux défis pour Adrien et son équipe.  Au programme :  (00:00) - Intro (01:00) - Quels sont les sujets clés d'IA traités à la BNPP et comment ont-ils évolué au cours du temps ? (03:32) - L'IA, est-elle privilégiée pour une utilisation pour l'interne au sein de BNP Paribas ou pour l'externe auprès des clients ? (07:55) - Responsable du centre d'expertise IA, en quoi consiste ce poste ? Est-ce que l'IA créée des nouveaux postes ? (12:30) - Comment avoir des résultats tangibles et un vrai ROI avec des projets Gen AI ? (14:00) - Quelles métriques suivre dans le cadre de projet Gen AI ? (18:58) - Quand prendre la décision de poursuivre ou arrêter un projet Gen AI ? (22:12) - Comment garantir une confiance totale aux end-users, lorsqu'on utilise des modèles LLM externes ? (30:55) - Avec l'arrivée de GPT-4o par exemple, comment faire face aux fraudes via l'utilisation malhonnête de la voix ? (34:14) - Comment BNPP a géré l'arrivée de ChatGPT, Copilot, etc. en interne ? (43:05) - Question de Ludi Akue, précédente invitée : Comment construire une IA frugale ? (49:55) - Question d'Adrien pour le/la prochain(e) invité(e)

    52분
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예고편

소개

Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle, voilà pourquoi nous avons créé ce podcast IA pas que la Data ! Tous les mois, nous aurons le plaisir d’accueillir des experts de l’IA, de la data et de la tech, qui nous partageront leur opinion et regard critique sur cette révolution. Technophiles, ce podcast vous apportera un éclairage sur ce qui se cache derrière l’IA et vous permettra de prendre de la hauteur sur ce que l’on entend quotidiennement. #IA #GenAI

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