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

Plongez dans l’univers de l’IA avec Gaël Varoquaux, chercheur à l'Inria, Co-fondateur de scikit-learn et ProbablComment 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

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

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

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

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

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).

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

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)

Dans ce nouvel épisode du podcast, nous avons le plaisir d'accueillir Ludi Akue, CTO Digital de la BPI France : un échange sincère autour de l'importance de la data pour initier des projets IA / Gen AI.  Au programme de cet échange : 💪 Mission de la BPI et rôle d’un « CTO Digital »🏗️ Quel socle data solide pour démarrer des projet IA / Gen AI ?👑 Rester souverain malgré les lacunes de la filière hardware française / européenne👀 Construire une IA frugale💸 Gestion des coûts des projets Gen AI(00:00) - Introduction (01:20) - Le rôle de CTO Digitale de BPI France (04:05) - Le plus grand défi de cette prise de fonction (07:40) - Projets ou initiatives actuels les plus passionnants. (10:35) - Les défis de la gestion des données à BPI (13:10) - Le concept de Data Mesh et de Data Contract (17:05) - Les éléments clés pour créer un socle data solide afin d’initier des projets IA / Gen AI (24:30) - Question d'Arnault Ioualalen (précédent podcast) : Comment rester souverain, sans filière hardware française / européenne qui permet de soutenir l’effort de l’IA ? (28:50) - La tendance vers des modèles plus petits et l'utilisation de CPU pour l'inférence (34:05) - Comment identifier et prioriser les use cases IA / Gen AI ? (coûts vs utilisation vertueuse vs vitesse d'entrainement) (38:55) - Diminution drastique des coûts d'entrainement vs optimisation / re-use (42:30) - La question de la souveraineté et le cadre d'utilisation vertueuse de l'IA frugale

Dans ce 7ème épisode du podcast IA pas que la Data, nous souhaitions découvrir une thématique encore peu traitée dans les précédents épisodes : les normes autour de l'intelligence artificielle. L’AI Act a été ratifié en février. La réglementation autour des usages de l’intelligence artificielle est un sujet clé pour toutes les entreprises. Pour parler de ce sujet brûlant, nous avons eu le plaisir d’accueillir Arnault Ioualalen, PDG et cofondateur de Numalis, deeptech proposant des outils pour valider les algorithmes d'IA afin de les rendre plus robustes et explicables. Arnault a aussi la casquette d’ISO Expert, et contribue à créer cet encadrement pour les usages autour de l’intelligence artificielle. (00:00) - Intro (01:00) - Qu'est ce que Numalis ? (02:00) - Les défis des entreprises de la DeepTech (04:00) - Qu'est qu'une IA robuste ? (06:45) - Le rôle des LLM Ops (10:45) - Qu'est ce que l'AI Act et quel est son rôle ? (16:30) - Le rôle des normes ISO (20:00) - comment garantir des normes pertinentes et évolutives ? (23:00) - Quel lien entre les normes ISO et l'AI Act ? (26:00) - Responsabilité en cascade des producteurs des modèles de fondation par rapport aux usages finaux (33:35) - L'Ai Act peut-il freiner cette dynamique à l'innovation ? (38:20) - La position de la France vs l'Europe vs le reste du monde. (40:30) - Qu'est que l'éthique ? Comment garantir un cadre éthique ? (47:00) - La question pour le prochain invité(e)

Dans les précédents épisodes, nous avons beaucoup échangé sur l’IA et la Gen AI. Dans ce 6ème épisode, nous replongeons dans les fondements même de l’IA : la Data Science. Et pour cela, nous avons eu le plaisir d’accueillir Mohamed Beydia, Head of Data & Analytics du groupe M7, entreprise du secteur de l’audiovisuel et filiale de Canal Plus. Au programme de cet épisode : 📦 Comment bien préparer un projet Data ? 💎 Le rôle des IA dans les projets Data Science🤝 Culture du test and LearnBonne écoute !

Bienvenue dans ce nouvel épisode du podcast IA pas que la Data. Lors du premier épisode, Charlotte Ledoux posait LA question pour le/la prochain(e) invité(e) : Quel sera l'apport de l'IA sur les problématiques environnementales ?🤗 Pour répondre à cette question, Pierre Vannier et Thomas Meimoun ont interviewé Sabrine Bendimerad, Senior AI Engineer chez SAUR, fournisseur d'eau potable en France / à l'international et entreprise de traitement des eaux usées pour les industries et les collectivités !Un échange PASSIONNANT autour :🧠 de l'IA dans l'industrie de l'environnement ;🤖 de l'IoT ;👑 de la souveraineté des Data ;⚗ de DataScience ;💙 et bien sûr de l'adoption de l'IA par les métiers.

Pour ce 4ème épisode du podcast IA pas que la Data, nous avons eu le plaisir d'interviewer Annabelle Gerard, GenAI Manager chez Stellantis, sur un sujet qui anime toutes les conversations : la Gen AI ! Au programme de ce podcast : - De l’ère du Big Data à la Generative AI en passant par le ML- La gestion de projets dans la Generative AI - La GenAI “at scale” ou le serpent de mer ? - Prévision sur l’avenir de la Gen AI ? Bonne écoute ! 

Pour ce troisième épisode, nous avons eu le plaisir d'accueillir Sacha Samama, CTO et co-founder d'Allisone.ai, l'entreprise qui construit le futur de la dentisterie grâce à l'intelligence artificielle. Un échange très interessant autour : - Des challenges d'une entreprise dans le secteur médical (secteur très règlementé) ;- De l'adoption d'outils d'IA par des professionnels non early adopters ;- Des questions éthiques autour de l'usage d'outils d'IA, de l'open source, etc. ;- Du niveau de confiance à accorder à l'IA ;- Et de l'IA comme argument clé pour un recrutement et une rétention plus facile. Bonne écoute

Pour ce second épisode du podcast IA pas que la Data, nous avons eu le plaisir d'accueillir Paul Thavenot, Lead Data Scientist chez Orange. Il a ainsi pu nous présenter ce qu'est le NLP, son évolution, l'impact de l'arrivée des IA génératives chez Orange mais aussi la création de leur plateforme interne. Celle-ci, faisant écho à de l'inner soucing,  permet d'utiliser l'intelligence collective et la mise en commun de bonnes pratiques et de connaissance pour viser l'état de l'art sur la partie Data et IA. Des échanges très intéressants que nous vous partageons. Bon podcast !

Pour ce premier épisode, nous avons le plaisir d'accueillir Charlotte Ledoux, Experte en Data & IA Governance. Dans un premier temps, Charlotte nous dévoile sa vision de la Data governance, nous donne quelques conseils pour la mise en place en entreprise et enfin l'importance de la Data quality pour aller vers des projets IA. Puis, nous creusons le sujet de l'intelligence artificielle, et plus particulièrement à travers l'AI governance, les craintes actuelles des entreprises à intégrer l'IA et l'apport espéré de l'IA Act. Nous vous souhaitons une bonne écoute. 

C’est le moment de reprendre le contrôle sur ce qui se dit autour de l'intelligence artificielle. C’est la raison pour laquelle on a créé ce podcast !Je suis Pierre Vannier, développeur, fondateur et PDG de la société Flint. Je m'intéresse à l’intelligence artificielle depuis 20 ans. Et pour co-animer ce podcast, je serai accompagné de Thomas Meimoun, expert data. Chaque mois nous recevrons un ou une expert de l'IA, de la tech et de la data. Nous discuterons de ses expériences, ses craintes, ses espoirs et ses attentes quant à cette révolution technologique.Si tu es technophile et que tu souhaites prendre un peu de hauteur sur tout ce qui se dit autour de l’IA, alors on te donne rdv dès la semaine prochaine pour le premier épisode.