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Les métiers de la data
Métiers data science : qui fait quoi ?
Recherche IA : public/privé
« Plus qu’avec le privé, notre recherche en intelligence artificielle est en concurrence avec les acteurs publics mondiaux »
Paroles de chercheurs qui ont sauté le pas vers l’industrie
IA : Comment attirer (et conserver) les meilleurs chercheurs en France ?
L’exemple de Criteo : « Notre AI Lab réunit une diversité de profils issus du public et du privé »
Cybersécurité
La cybersécurité face aux menaces protéiformes
Zoom sur les cybercrises de demain
Intelligence artificielle : amie ou ennemie de la sécurité informatique ?
IA militaire : la menace (de moins en moins) fantôme
Emplois dans la Data
Entreprise cherche data scientist idéal et vice versa
Data scientists : un process de recrutement sur mesure
Data ingénieur : l’expert au plus proche de la donnée
À quoi ressemble la carrière d’un data scientist ?
Innovation et Data
Réussir une POC en data science
Faut-il un datalab pour innover dans la data ?
Les hackathons font désormais partie de la stratégie d’innovation
Comment valoriser les innovations en data science ?
Open source
Open Source : presque la norme de facto de la Data Science
L’ouverture des modèles et des données a aussi ses travers !
Comment les entreprises apprivoisent l’Open Source
Comment le Cloud Computing sape les fondements de l’Open Source
Sciences humaines et sociales et data
Les données de sciences humaines et sociales
Un projet interdisciplinaire exemplaire en géographie
L’analyse quantitative des données de sciences humaines et sociales
Le machine learning en sciences humaines et sociales
Green IA
L’impact énergétique du numérique
Ce qu’il reste à gagner côté datacenters
Des processeurs de deep learning, toujours plus économes
Une programmation économe
Voiture autonome
Voiture autonome : un déluge de données à interpréter
Comment la voiture autonome apprend à conduire, pas à pas…
La voiture autonome sera forcément communicante
Voiture autonome : et l'homme dans tout ça ?
IA et création artistique
L'art numérique fait son entrée au musée
L’IA fait de plus en plus entendre sa musique
Quand l’IA tient les pinceaux
Des outils de design intuitif en 3D
Des algos de confiance
Responsabilité des algos : à qui la faute ?
L’explicabilité des algos : une affaire de compromis
Les algorithmes peuvent-ils être objectifs et loyaux ?
Data cities
Les villes françaises à l'ère de l'open data ?
De plus en plus de données disponibles mais de quelle qualité ?
De l'open data city à la smart city
Edge Computing : une des clés du traitement des données de la smart city
L’homme sur mesure
Exploiter des données de plus en plus personnelles
Mieux recruter avec le machine learning ?
Mesurer l’engagement émotionnel, nouvelle variable marketing
De nouveaux outils pour évaluer les capacités et la charge mentale
Dépister les enfants autistes, les stimuler, suivre leurs progrès
Débats autour des datas
Les algorithmes vont-ils finir par nous gouverner ?
Les POC sont-elles toujours dans le coup ?
La plateforme de prépublications arXiv est-elle dévoyée ?
Data science & robots
La data science au service des robots : s'intégrer à l'environnement
La data science au service des robots : interagir avec l'homme
Mimer l'apprentissage de l'enfant
Un traitement de données embarqué
Usine 4.0
Vers des usines digitalisées et hyperconnectées
Un traitement industriel des données
Dans les fabriques de l'industrie 4.0
Train intelligent : l'industrie 4.0 sur les rails
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Dossier Données personnelles : qui a accès à quoi ? #entreprises
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Valorisations des données
Valorisation des données : une question de stratégie
Valorisation des données : une véritable chasse au trésor
Valorisation des données : en pratique
Dossier Valorisation des données : To be deep or not ?
Formation
Formations en data science : l’embarras du choix !
Data Challenge : Au défi des vraies données
L’autoformation : une solution ?
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