Apprentissage-Automatique

Data science pour les non-data scientists Beaucoup pensent que la data science est réservée aux experts en mathématiques ou en informatique. En réalité, il s’agit d’une démarche pour comprendre le monde grâce aux chiffres et d’aider à prendre de meilleures décisions. Trois idées simples guident cette discipline: poser les bonnes questions, vérifier avec des données, communiquer clairement les résultats. Un data scientist transforme une question métier en démarche analytique: rassembler des données pertinentes, les nettoyer, explorer les tendances et présenter les conclusions de manière lisible. Pour les non-data scientists, votre rôle est clé: vous apportez le savoir métier, vous privilégiez les objectifs réalistes et vous facilitez l’interprétation des résultats. ...

Intelligence artificielle appliquée à la finance L’intelligence artificielle transforme le secteur financier. Elle permet d’analyser rapidement de grandes quantités de données et d’aider à prendre des décisions plus précises. Les banques, les assureurs et les fintech exploitent l’IA pour gagner en efficacité et en fiabilité. Dans la pratique, l’IA combine des signaux issus de données historiques, de cours de marché, de documents et d’actualités. Les algorithmes produisent des scores, des alertes ou des recommandations, tout en restant connectés à des critères de risque et de conformité. ...

Dataops et MLOps : rapprocher données et modèles DataOps et MLOps forment une approche complémentaire qui vise à aligner la gestion des données avec le cycle de vie des modèles. Trop souvent, les équipes data fabriquent des jeux de données sans les rendre faciles à réutiliser en production, ou les équipes ML déploient des modèles sans s’assurer de la qualité des données en amont. L’objectif est de gagner en fiabilité et en rapidité tout en réduisant les coûts et les risques. ...