Alexandre Saillard, Data Scientist et Product Manager chez Lyft, est l'invité de l'épisode 62 de Data Driven 101.

Il nous explique comment la data et l'IA sont exploitées pour optimiser les opérations. Alexandre nous parle des défis de la fidélisation des chauffeurs et des passagers, des stratégies de compensation, et de l'intégration de la publicité dans l'application. Il nous apprend également comment l'IA générative a transformé la productivité interne et les interactions avec les utilisateurs.

🔑 MOTS CLÉS
Plateforme biface : Modèle économique où une entreprise sert deux groupes d'utilisateurs interconnectés, en l'occurrence, les passagers et les chauffeurs de VTC chez Lyft.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode 55 Netflix, Lyft et 360 Learning : Machine Learning et LLM - Marie Douriez (Machine learning engineer @ 360 learning)

Épisode 49 Eloi Morlaàs (Software Engineer @ WhatsApp) : Messagerie, flux de données et chiffrement

Épisode 27 Valentin Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio

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• IA sur mesure : création d'une Intelligence Artificielle sur mesure, adaptée à vos besoins spécifiques, développement et intégration des meilleures solutions sur mesure pour répondre à vos problématiques uniques

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Pierre-Carl Langlais, CTO et cofondateur de Pleias, est l'invité de l’épisode 61 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans l'univers du fine-tuning, expliquant comment il adapte ses modèles pour des tâches spécifiques.

Cet épisode est un concentré d’astuces et d’expertise technique dans le domaine de l’entrainement de LLM.

🔑 MOTS CLÉS
Fine-tuning : Processus de personnalisation et d'adaptation des modèles de langage aux besoins spécifiques, en les entraînant pour accomplir des tâches précises.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Méthodologie combinant la recherche de sources fiables et la génération de texte pour offrir un contenu plus pertinent.

OCR (Reconnaissance optique de caractères) : Technologie d'identification des caractères dans les documents numérisés, permettant de les convertir en texte exploitable.

Projet Albert : Initiative visant à créer une gamme de modèles IA spécialisés pour l'administration publique française, optimisant la génération de réponses fiables et documentées.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode 59 : IA dans la consultation médicale - Samuel Humeau (Lead Machine Learning @ Nabla)

Épisode 38 :Stanislas Polu (Co-fondateur @ Dust) : Assistant personnel basé sur l’Intelligence Artificielle

Épisode 33 : Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

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Ronan Sy, responsable projet chez Data for Good, est l'invité de l’épisode 60 de Data Driven 101.

Il nous plonge dans la diversité des projets traités, de la lutte contre les “carbon bombs” à la gestion des incendies de forêt en passant par la surveillance de la sur-pêche.

Ronan nous apprend que les équipes abordent ces problématiques avec des missions variées : migration des données vers le cloud, visualisation des données ou machine learning. Il nous donne ses conseils pour agir avec pragmatisme dans le cadre associatif.

🔑 MOTS CLÉS

POC (Proof of Concept) : Développement d'une solution technique expérimentale pour valider une idée avant sa mise en production complète.

Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.

Carbon Bombs : Projets d'extraction de combustibles fossiles ayant un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2.

AIS (Système d'Identification Automatique) : Système utilisé par les navires pour transmettre leur position en temps réel.

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🧐 DANS LA MÊME THÉMATIQUE

Épisode 50: RSE, Data et greenwashing - Léa Caen (cofondatrice @ Kiosk)

Épisode 39 Marie Ramon-Daré (Cheffe de projet design & innovation @ Ecolab) : L’open Data au service de la santé et de l’environnement

Épisode 31 Fabrice Bonnifet (Directeur du Développement Durable @ Bouygues ) : Data et Transition énergétique

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