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Data driven : Définition, avantages, méthodes
À l’ère du Big data, les entreprises collectent des masses de données toujours plus importantes. Mais toutes ne les exploitent pas forcément de manière optimale. Et pourtant, les organisations qui placent les données au cœur de leur stratégie voient généralement leurs performances s’améliorer. Alors quels sont les avantages de l’approche data driven ? Et comment la mettre en place ? C’est ce que nous allons voir dans cet article.
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Classificateur Naive Bayes : théorie et application
Le classificateur Naive Bayes est une méthode de classification basée sur le théorème de Bayes avec une hypothèse d’indépendance naïve entre les prédicteurs. En dépit de sa simplicité, le classificateur Naive Bayes a prouvé son efficacité dans divers domaines d’application, notamment le filtrage de spam, l’analyse de sentiments et la classification de documents.
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Kurtosis : Comment calculer la fréquence des valeurs aberrantes ?
La qualité des performances de l’apprentissage automatique dépend en grande partie des informations disponibles. C’est pourquoi, les Data Scientists doivent étudier avec attention les jeux de données utilisés. Pour cela, ils disposent d’un large panel d’outils statistiques. Parmi lesquels, le kurtosis. Alors de quoi s’agit-il ? À quoi ça sert ? Découvrez les réponses.
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Prompt Library : qu’est-ce qu’une bibliothèque de prompts IA, et comment créer la vôtre ?
Une Prompt Library est une bibliothèque de prompts de haute qualité prêts à l’usage pour donner des instructions aux IA génératives comme ChatGPT. Elle permet d’obtenir les meilleurs résultats sans avoir besoin de recommencer à rédiger à prompt en partant de zéro à chaque requête. Découvrez tout ce qu’il faut savoir !
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BERT : Un outil de traitement du langage innovant
En octobre 2018 la filière d’intelligence artificielle de Google (Google AI) a publié un modèle de deep learning pré-entraîné, appelé BERT, capable de résoudre plusieurs problématiques de NLP.
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IA et cybersécurité : Quels avantages ? Quels risques ?
Le marché de l’IA en cybersécurité devrait passer de 1 milliard de dollars à 34,8 milliards de dollars d’ici 2025. Avec des pirates informatiques de plus en plus sophistiqués, de données en constante augmentation, des surfaces d’attaques en extension,… Les experts en sécurité informatiques doivent utiliser tous les outils à leur disposition pour protéger les données. L’intelligence artificielle en fait partie. Mais si cette technologie est d’une aide précieuse pour se protéger des menaces cyber, elle est loin d’être sans risque.
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Prompt Engineering : En quoi ça consiste ?
L’intelligence artificielle fait partie de notre quotidien et continue d’étendre son influence. La taille du marché mondial de l’IA devrait connaître une croissance de 37% tous les ans jusqu’en 2030. Il est donc essentiel d’être capable de tirer le meilleur de cette technologie grâce à des disciplines telles que le Prompt Engineering.
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Dtype Python : Comment créer des tableaux structurés ?
Que ce soit pour un projet informatique, un fichier RH ou commercial, un tableau possède rarement un seul type de données. Bien souvent, les données numériques et textuelles se confondent pour apporter plus de contexte. C’est justement pour cela que les Dtype sur Python sont si utiles.
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Apache Flink : Définition, structure et limites du framework
Les origines de Apache Flink Initialement développé à l’université technique de Berlin, ses premières versions ont été publiées en 2011 et avaient pour but de répondre à des problématiques complexes dans le traitement de données dans un environnement distribué en temps réel. Flink est devenu au fil des années une référence pour un grand nombre […]
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ONNX : Vers une interopérabilité standardisée de l’intelligence artificielle
À mesure que les projets d’intelligence artificielle gagnent en complexité, la capacité à transférer et exécuter des modèles sur des environnements variés est devenue essentielle. L’écosystème actuel se caractérise par une multitude de frameworks de développement, chacun avec ses spécificités et formats propriétaires. Dans ce contexte, ONNX (Open Neural Network Exchange) émerge comme une réponse standardisée et open source pour assurer l’interopérabilité entre ces environnements.
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Mixture of Experts (MoE) : L’approche qui pourrait façonner l’avenir de l’IA
L’intelligence artificielle évolue à une vitesse fulgurante, et les modèles de grande envergure comme ChatGPT ou Gemini nécessitent des infrastructures puissantes pour traiter des milliards de paramètres. Face à cette explosion des besoins en calcul, une approche innovante s’impose : le Mixture of Experts (MoE). Ce modèle divise les tâches entre plusieurs experts spécialisés, permettant ainsi d’optimiser la puissance de calcul et d’améliorer les performances.Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement du MoE, ses avantages, ses applications concrètes et ses défis.
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Manifold Learning : Quelle est cette méthode de machine learning ?
Le Manifold Learning est une technique simplifiant la visualisation et l’analyse des ensembles de données complexes à haute dimensionnalité, en y trouvant des structures sous-jacentes de faible dimension. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur cette méthode incontournable du Machine Learning !
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