Comment passer de la data brute à une donnée qui apporte de la valeur, qui aide les entreprises à prendre des décisions, à optimiser ou inventer de nouveaux modèles ? Notre vision, nos conseils et retours d'expérience.
Gouvernance, efficacité, performance... sont à portée de main, pourvu qu'on se penche sérieusement sur un processus fondamental qui structure l'information de son SI.
Passer un peu de temps sur la conception de son pipeline est un pré-requis pour toute organisation souhaitant se revendiquer comme "data-driven".
Le data-driven demande de la transversalité - donc un défi majeur pour des entreprises souvent en silos. Face à cet enjeu, le "modèle opérationnel data" s'impose. Voici les questions clés et conseils pratiques pour élaborer une approche adaptée à votre contexte.
Parce qu'il est bon de lire et relire les classiques, nous vous convions à vous replonger dans cette somme impressionnante sur le data management qu'est ce Data Management Body of Knowledge.
De l'IA aujourd'hui, ce sont des données, une architecture algorithmique, des méthodes d'entraînement et une infra logicielle et matérielle moderne.
Framework utile pour désenclaver les données, le datamesh demande une certaine maturité dans l'approche pour ne pas retomber dans de vieux travers.
L'IA générative était (surprise !) la vedette du keynote de l'AWS Summit Paris, ce 3 avril au Palais des Congrès. C'est LE sujet qui tire le Cloud et la Data.
Les projets data sont souvent abordés sous un seul angle. Voire deux. Réussir sa stratégie data nécessite de considérer l'ensemble des 4 piliers fondamentaux : la tech, l’orga, la culture et la gouvernance.
Quelles sont les perspectives de l'IA en 2024 ? Cet article décrypte les évolutions majeures qui influenceront les mois à venir, offrant un aperçu des tendances et des défis à venir.
L'expertise dans les domaines de la data et l'IA n'est pas seulement une compétence technique, mais aussi une nécessité stratégique. Les entreprises qui s'engagent dans cette voie s’équipent pour réussir dans un avenir où la data et l'IA sont au cœur de l’innovation et de la création de valeur.
Maximiser les bénéfices des LLM à grande échelle : quels défis ? Rencontre avec Pierre-Carl Langlais, Ph.D. de l'Université de la Sorbonne, directeur de recherche chez Opsci et l'un des principaux spécialistes français des LLM.
Dans cette première partie de l'interview, Pierre-Carl Langlais met en lumière l'importance d'élargir le spectre des données utilisées, les challenges liés à la diversité linguistique et les possibles implications des nouvelles réglementations.
