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SUMMARY:Open and Trusted AI: What Do We Need to Make it Real?
DESCRIPTION:Click here to register to this networking event hosted in Meta’s Paris office: luma event \n​About the Open Trusted Data Initiative (OTDI)\nJoin The AI Alliance\, Open Trusted Data Initiative (OTDI)\, where our mission is to create a comprehensive\, widely-sourced catalog of datasets with clear licenses for use\, explicit provenance guarantees\, and governed transformations\, intended for AI model training\, tuning\, and application patterns like RAG (retrieval augmented generation) and agents. In our context trusted data means the provenance and governance of the dataset is clear and unambiguous. The metadata about the dataset provides clarity about its intended purposes\, safety\, and other considerations\, along with any filtering and other processing steps that were done on the dataset.\n​About the AI Alliance\nThe AI Alliance is an international community of researchers\, developers and organizational leaders committed to support and enhance open innovation across the AI technology landscape to accelerate progress\, improve safety\, security and trust in AI\, and maximize benefits to people and society everywhere. Members of the AI Alliance believe that open innovation is essential to develop and achieve safe and responsible AI that benefit society rather than benefit a select few big players.
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SUMMARY:GeoAI Hack
DESCRIPTION:Take part in the GeoAI Hack challenge on 4 and 5 February\, co-organised by datacraft and InstaDeep as part of the AI Convergence Challenge at the AI Action Summit. 🚀 \nThe challenge will take place at Agence Française du Développement\, 3\, Place Louis Armand – Paris 75012. \nThis will be an opportunity to work with satellite images to address issues such as detecting the location of desert locust nesting sites in Africa\, mapping flood damage\, etc. \nSkills that are good to have to participate: data science\, computer vision\, geospatial machine learning // web development to build a demonstrator // knowledge on food security issues and natural disasters in Africa is a big plus 🌍✨ \n🌟 The winning team will be presented in the official programme of the AI Action Summit on 10 February at the Grand Palais. \nVisit our site: https://geoaihack.com/
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SUMMARY:Soirée CDO - Quelle stratégie IA adopter ?
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \nSoirée réservée aux Chief Data Officer \nAdrien Vesteghem\, AI Program Director BNP Paribas BCEF et Mehdi Kadiri\, Chief Analytics Officer BNP Paribas Personal Finance\, feront un retour d’expérience « Stratégie IA : produits IA et pilotage par la valeur ». \nComment deux entités distinctes du groupe BNP Paribas ont développé leur stratégie IA dans 2 contextes différents : \n\nune approche mono pays avec la croissance du digital\nun contexte international avec le développement de pratiques communes et un pilotage par la valeur à travers la Customer Life Time Value.\n\nNous prolongerons les échanges autour d’un cocktail.
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils ingénieurs & scientifiques (avoir de bonnes connaissances scientifiques) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:Soirée CDO & HR – Les talents autistes ou asperger dans la data : mieux les comprendre\, les recruter et les intégrer dans ses équipes
DESCRIPTION:2511-Auticon-TalentsAutistes \n            \n\n                \n\n\n                \n                \n                    Inscription\n                \n            \n            \nAu programme :\n– L’autisme : quel bassin de talents data ?\n– Forces cognitives autistiques et forces cognitives valorisées dans la data\n– Comment adapter son recrutement ?\n– Comment manager les talents autistes ? \nTémoignages :\n· Introduction par Dorna Hafezi\, Président Auticon\n· Témoignage vidéo  de Céline Tison (Centre National d’Etudes Spatiales)\n· Témoignage de Mathieu Folscheid (Manager R&D Air Liquide) et Etienne Py-Circan (Consultant Auticon)\n \nAuticon France\, première Entreprise de Service du Numérique en France à employer spécifiquement des consultants sur le spectre de l’autisme\, est membre de datacraft.\n \nCette présentation sera suivie d’un temps d’échange avec les participants ainsi que d’un cocktail.\n \nSi cet événement vous intéresse\, n’hésitez pas à nous contacter : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils généralistes (RH\, juristes\, managers\, services de communication\, services de marketing\, etc… ) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:Club CDO - L’IA pour optimiser la gestion des stocks et des ventes - Cas d’usage Danone et état de l’art
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n             \nSoirée réservée aux Chief Data Officer \nChristophe Sauce\, Data Management & Data Science Director chez Danone\, fera un retour d’expérience sur la façon dont l’IA est utilisée chez Danone pour les prévisions de ventes\, la gestion des stocks et des matières premières\, l’organisation mise en place\, les outils utilisés\, les bonnes pratiques et difficultés. \nPour la première fois\, nous avons souhaité innover et vous proposer 15mn sur l’état de l’art des modèles de prévisions avec Marianne Clausel\, chercheur à l’Université de Lorraine spécialisée dans le domaine de l’apprentissage statistique.
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SUMMARY:Speed dating entre étudiants en master IA\, doctorants et entreprises
DESCRIPTION:Rencontre entre les étudiants de master 2 de Sorbonne Université en recherche de stage en IA et les entreprises de la communauté datacraft. \n\n\n\n\n\nSorbonne Center for Artificial Intelligence SCAI \, en partenariat avec datacraft\, organise une nouvelle rencontre entre les étudiants de master 2 de Sorbonne Université en recherche de stage sur des thématiques d’intelligence artificielle et les entreprises membres de la communauté datacraft. Les étudiants de Master 2 réalisent généralement leur stage à compter de Février-Mars. \nLes formations intégrant de l’intelligence artificielle sont nombreuses au sein de Sorbonne Université (environ 300 étudiants en Master 2)\, l’enseignement est innovant\, exigeant et résolument tourné vers le monde professionnel. \nLe meilleur moyen de matcher est toujours de se rencontrer\, nous vous proposons de réserver la date du jeudi 14 novembre de 18h à 21h00\, pour un speed dating décontracté dans les locaux du SCAI au 4 Place Jussieu\, 75005 Paris. \n\n\n\n\n  \nAu programme : \no Présentation de votre entreprise et de votre offre de stage (5 min par intervenant)\, \no Discussion et déjeuner avec des étudiants de qualité (très) motivés\, \no Vous avez rencontré la perle rare ? Échangez vos coordonnées ! \n  \nNous reviendrons vers vous avec plus de détails début octobre. \nDécouvrez les formations en ia à Sorbonne Université ici : https://scai.sorbonne-universite.fr/public/education#anchor_master \n 
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DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils ingénieurs & scientifiques (avoir de bonnes connaissances scientifiques) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:Atelier -  Déployez et partagez votre projet data/IA avec Python et Taipy
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				\n  \nNiveau en Machine Learning \nConnaissances de base en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \nConnaissances de base en Python \nIntervenants  \n\nFlorian Jacta\, Customer Success Engineer\, Taipy\nAlexandre Sajus\, Customer Success Engineer\, Taipy\n\nPython est incontestablement le langage de prédilection pour le déploiement des modèles d’IA à travers le traitement des données\, leur visualisation et la mise en place des algorithmes de machine learning. \nDe nombreux packages sont disponibles dans cet écosystème grâce à la solidité de la communauté open-source qui les maintient. \nMalgré cela\, plus de 85 % des projets de data science restent au stade de preuve de concept (PoC) et n’atteignent jamais le stade de production. \nPlusieurs causes à cela: \n\nLe travail en silo au sein des professions liées au traitement des données.\nLe manque d’outils Python pour le développement full-stack.\nUne difficulté à maintenir un lien entre les data scientists et les utilisateurs finaux des équipes métiers.\n\nCe sont ces trois enjeux que Taipy cherche à résoudre avec une librairie Python permettant de créer d’excellentes applications Web prêtes pour la production et conçues pour les utilisateurs finaux. \nTaipy est utilisé par de très grands groupes dans tous les secteurs. Sa version open-source connait une croissance exponentielle de sa communauté et est très fréquemment dans la liste trending sur github. Taipy est développé en France et a des collaborations avec l’IFP-EN\, Nvidia\, Dataiku ou encore Databricks. \nDans cet atelier\, les participants seront amenés à déployer une application à deux pages: \n\nUne page dashboard utilisable par des utilisateurs finaux non-techniques\nUne page de monitoring de data drift (MLOps) à destination des équipes data science\n\nL’atelier se déroulera de la manière suivante: \n\nPrésentation de Taipy (15 min)\nPrise en main des fonctions de base de Taipy (30 min)\nCréation d’une app double page dashboard – monitoring (2h)\nRestitution et questions (15 min)\n\nCet atelier est organisé par Florian Jacta et Alexandre Sajus\, tous deux Customer Success Engineer chez Taipy. Tout au long de l’atelier\, les participants pourront compter sur leur expertise pour créer leur application de bout en bout. \nLa page github de Taipy: https://github.com/Avaiga/taipy \n\n\n\n \n\n\n\n 
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils généralistes (RH\, juristes\, managers\, services de communication\, services de marketing\, etc… ) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:Table ronde GenAI : derrière la tendance\, quels sont les facteurs clés de succès pour réussir à apporter de la valeur à l'échelle ?
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenants : \n\nDenis Coutrot\, Chief Data et Analytics Officer chez GetLink\nMatthieu Olivier\, Directeur IA générative chez La Poste\nPierre Biousse\, Head of GenAI Offer chez Ekimetrics\n\nBeaucoup de projet GenAI sont lancés\, et il est parfois difficile dans cet engouement général de distinguer ce qui marche du reste. Cette table ronde fait intervenir divers acteurs ayant implémentés et mis en production des solutions d’IA générative\, qui vous livreront leurs retours d’expérience et transmettront les clés qui permettent d’apporter de la valeur grâce aux projets d’IA générative. \nDifférentes questions seront abordées lors de cet événement  : \n\nAu-delà du POC\, comment créer des avantages concurrentiels réels avec l’IAgénérative ? \nQuels sont les cas d’usage à forte valeur ajoutée ?\nComment garantir l’adoption des métiers et donc générer de la valeur business enquelques mois ? \nComment intégrer l’IA générative dans une stratégie data globale ? \n\nCet événement organisé avec le soutient de MLOps Paris et sera hébergé dans les locaux d’Ekimetrics\, où nous vous proposons de nous retrouver à 8h30 pour un petit déjeuner\, suivi de 45 minutes de prise de parole et une quinzaine de minutes de questions.  \n 
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SUMMARY:IA Frugale - Spécification AFNOR : découverte\, appropriation et échanges
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenants  \n\nPlusieurs membres du Groupe de Travail “Spec. Afnor IA Frugale”\n Eddie BONNAL\, Positive impacts digital-data director\n Enoal LEPOITTEVIN\, CTO EYESNAP\n\nPrésentation : \n \nQuelques jours après le lancement officiel de la 1ère spécification “IA Frugale”\, nous vous proposons un atelier qui se déroulera en 2 temps\, un moment d’appropriation et un moment d’échanges interactifs. \nEn effet\, sur l’initiative des équipes Ecolab du Ministère de la Transition écologique\, avec le soutien de l’AFNOR et du Hub France IA\, et boostée par une centaine de personnes\, la 1ère spécification sur le sujet de la frugalité des systèmes et des services d’IA a pû être établie en moins de 6 mois. \nL’équipe rédactrice était composée d’un panel large et riche de diverses expériences :des profils : chercheurs\, data scientists\, spécialistes Green IT & RSE\, spécialistes en normalisation internationale…des univers : administration publique\, recherche\, académique\, PME\, startups\, groupes internationaux\, association…des secteurs : service public\, santé\, telecom\, retail\, bancaire\, défense\, marketing\, … \nDans cette spécification dite “IA Frugale”\, vous pourrez y retrouver plusieurs éléments :une terminologie commune définie\, faisant notamment le pont avec le cycle de vie d’un système et service IA décrit par l’ISO et l’IA Act ;une clarification des indicateurs clés pour évaluer les impacts directs (1er ordre)\, indirects (2ème ordre et supérieurs) ainsi que le lien avec le Référentiel par Catégorie de Produit (dit PCR) Service numérique ADEME et la description des limites de la méthodologie utilisée ;une sélection d’une trentaine de bonnes pratiques qualifiées autour du cycle de vie de l’IA et de 7 thèmes organisationnels\, afin de faciliter leur mise en oeuvre. \nCette spécification devrait être publiée le 21 juin sur la bibliothèque de l’AFNOR (la date est en cours de validation)
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SUMMARY:ATELIER - DONNEZ VIE À VOTRE IMAGINATION GRÂCE À L’IA GÉNÉRATIVE
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Venez découvrir comment l’IA générative peut donner vie à vos idées créatives. \nPartez d’une idée\, d’un rapide croquis et transformez-les en un visuel unique réalisé grâce à l’IA générative.   \nGagnez du temps et en productivité grâce à l’IA pour plus de créativité dans votre quotidien. \nDécouvrez comment lors d’un atelier interactif\, vous relèverez le défi de créer en équipe des  visuels percutants pour répondre à un appel d’offres marketing..  \nNous vous invitons à prendre votre ordinateur / tablette\, et à y installer Figma (avec création de compte\, c’est gratuit) en amont de l’atelier.  \nAtelier réalisé grâce à la solution  Beink Dream (start up membre du Club datacraft).
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SUMMARY:ETAT DE L'ART - LA NOUVELLE REGLEMENTATION FIDA\, UN TOURNANT MAJEUR POUR L’OPEN FINANCE
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenantes  \n\nAlice Georget\, Directrice\, Julhiet Sterwen\nAnne Sophie Morvan\, CCO\, LUXHUB et membre du groupe d’expert sur le financial data space à la Commission européenne\nEmilie Mazzei\, Avocat spécialisée sur la réglementation applicable à la distribution financière\, Barreau de Paris\nNicolas Marescaux\, Directeur adjoint à la MACIF et membre du groupe d’expert sur le financial data space à la Commission européenne\n\nPrésentation : \n\nDans cet état de l’art dédié à la proposition de cadre FIDA (Financial data access)\, nous explorerons en profondeur les tenants et les aboutissants de cette réglementation novatrice auxquels seront confrontées les institutions financières\, notamment les assureurs et les banques. Notre objectif est de vous fournir une compréhension approfondie des exigences et des implications de FIDA sur votre gestion des données financières. Nous aborderons aussi les stratégies\, les bonnes pratiques et les différents cas d’usage pour une mise en œuvre réussie de la réglementation FIDA\, ainsi que les opportunités qu’elle va offrir à moyen terme et long terme. \n\n 
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SUMMARY:Data Gouv - La qualité des données au service des produits IA
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenants  \n\nImane Lafnoune\, Lead Data Engineer & Data Quality\,\, Sicara\nNicolas Salles\, Chief Data Officer\, OFI Invest\n\n  \nDans un article rédigé en 2017 déjà\, George Krasadakis\, Senior Program Manager chez Microsoft\, souligne que “”les projets intensifs en données ont un point de défaillance unique : la qualité des données.”” ( Source “Data-intensive projects have a single point of failure: data quality.”)Et il semble que ce problème ne fait que s’accentuer… \nCes dernières années\, l’écosystème des données a connu une transformation majeure avec la multiplication des sources de données et la décentralisation des équipes data. Avec la démocratisation de l’IA\, notamment grâce à l’apparition des LLMs\, de plus en plus de produits IA sont créés\, mais les données utilisées ne sont pas toujours de qualité et leur qualité n’est pas toujours simple à maîtriser. \nLors de ce partage d’expérience\, nous essayerons de répondre tous ensemble aux enjeux de qualité de données pour le succès des projets d’intelligence artificielle :– Quel niveau de qualité ?– Quel est l’impact des données de mauvaise qualité ?– Quels outils et bonnes pratiques adopter ? \nSi vous aussi vous souhaitez partager vos problématiques\, vos enjeux\, votre expérience\, n’hésitez pas à nous rejoindre ! \n  \n 
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils ingénieurs & scientifiques (avoir de bonnes connaissances scientifiques) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:ETAT DE L'ART - Data as an asset : Comment calculer la valeur financière des données d’une entreprise ?
DESCRIPTION:inscription\n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenants \n\nJean Barrère\, Partner\, Accuracy\nHenri Philippe\, Co-associé\,  Accuracy\nFranck Bancel\, Professeur\, ESCP Business School\n\n  \nPrésentation : \n\nLes données sont cruciales pour les entreprises\, mais estimer leur valeur financière reste un défi. Une approche basée sur les cas d’usage peut aider à les évaluer et à optimiser leur utilisation. \n\n\nLors de cet état de l’art\, nous explorerons les défis de l’estimation financière des données\, mettant en lumière leur importance dans les modèles économiques des entreprises\, leur nature dynamique\, les implications juridiques et sécuritaires de leur gestion\, ainsi que les stratégies de gouvernance.  \n\n\nNotre objectif sera de vous fournir un cadre conceptuel et méthodologique pour mieux comprendre et évaluer la valeur de leurs données\, afin de les exploiter de manière optimale dans leurs activités commerciales et stratégiques.  \n\n 
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SUMMARY:Rencontre privilégiée avec Philippe Pradal sur les défis de l'intelligence artificielle générative
DESCRIPTION:Rencontre privilégiée avec Philippe Pradal\, Député des Alpes Maritimes\, qui nous fera l’honneur de présenter les conclusions de son rapport pour la Commission des lois de l’Assemblée Nationale sur les défis de l’intelligence artificielle générative en matière de protection des données personnelles et d’utilisation du contenu généré. Une discussion s’ensuivra. \nUniquement sur invitation. \n  \n  \n  \n 
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SUMMARY:MEET UP R-LADIES
DESCRIPTION:datacraft est heureux d’accueillir le meet-up R-Ladies nous leur donnons la parole ! \nNous sommes ravis de vous convier à notre prochain événement. Nous aurons le plaisir d’accueillir en personne María Paula Caldas et Julie Aubert\, le 29 avril 2024 à partir de 19h dans les locaux de datacraft. \nR-Ladies Paris est une communauté d’utilisateurs du langage de programmation R à Paris\, faisant partie intégrante de R-Ladies Global\, une initiative mondiale qui œuvre en faveur de l’égalité des genres au sein de la communauté des utilisateurs de R. \nNotre mission principale consiste à soutenir et à accompagner les utilisateurs de R qui sont sous-représentés\, tout en encouragant l’apprentissage et la collaboration au sein de notre réseau. Nous accueillons chaleureusement toute personne\, qu’elle soit experte ou novice en programmation avec R. Nous vous invitons cordialement à nous rejoindre ! N’hésitez pas à vous inscrire à notre groupe sur Meetup pour être informés de nos prochaines activités : 🔗 https://www.meetup.com/fr-FR/rladies-paris/. \nNous sommes également ouverts à toute nouvelle collaboration. N’hésitez pas à nous contacter à l’adresse suivante : paris@rladies.org \nVous trouverez plus de détails sur nos intervenantes et leurs présentations ci-dessous. \nBiographie :\nMaría Paula Caldas est une data scientist à l’OCDE\, où elle participe à des projets d’analyse des politiques publiques\, de la recherche en économie\, et à la production de statistiques internationales. Utilisatrice de R depuis presque 10 ans\, elle s’intéresse dernièrement à l’analyse spatiale\, au traitement des données avec Arrow\, et à la création d’écosystèmes de paquets R pour faciliter le travail en équipe. Investie depuis plusieurs années dans la communauté R\, María Paula co-anime actuellement le réseau d’utilisateurs de R/Python/Git de l’OCDE\, et contribue (quand elle peut !) à des projets communautaires et open source tels que rOpenSci\, R-Ladies\, r4ds-es et RencontresR. \nLa première intervention : Création des packages dans R \nDescription de l’intervention :\nSuis-je prête à créer mon propre paquet ? Quel est l’intérêt si je travaille en solo ? Comment puis-je partager mon paquet avec les autres ? Nous essaierons d’aborder ces questions ensemble\, en partageant nos expériences pendant que nous créons\, documentons\, testons et partageons un paquet en moins de 30 minutes. Tous les niveaux sont les bienvenus ! \nBiographie :\nJulie Aubert est ingénieure de recherche INRAE en statistiques dans l’équipe SOLsTIS de l’unité MIA Paris-Saclay. Elle travaille dans le domaine de la modélisation et l’apprentissage statistique appliqués aux sciences du vivant avec une spécialisation pour les données omiques en écologie microbienne. Dans ce contexte\, elle collabore avec des chercheurs issus de domaines aussi variés que l’agro-écologie\, la génétique des plantes ou des bovins\, la gestion des risques en agriculture ou l’alimentation\net développe des packages R pour diffuser les méthodes proposées. Elle anime également le réseau StateOftheR du département MathNum (https://stateofther.netlify.app/). \nDeuxième intervention :  Développement pratique des modèles d’apprentissage statistique avec {Tidymodels} \nDescription de l’intervention :\nTidymodels regroupe un ensemble de packages R facilitant l’utilisation de méthodes d’apprentissage statistique (telles que les forêts aléatoires\, les modèles linéaires …) dans un cadre unifié et “tidy”. Dans cette présentation\, nous verrons comment utiliser ces packages pour prétraiter les données\, construire\, entraîner et évaluer un modèle\, optimiser des hyperparamètres et tout ce qu’il est important de savoir pour mener de bout en bout un projet d’apprentissage statistique supervisé. \nCet événement est ouvert à toutes et à tous ! Assurez-vous de réserver votre place dès aujourd’hui. Nous avons hâte de vous voir le 29 avril à Paris ! 🤩 \nLien zoom pour s’inscrire : https://us06web.zoom.us/meeting/register/tZEtceCtqz8iHtN-5jDI7Hwi5tUqdKbyPc7u#/registration \n  \n  \n  \n  \n 
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps : \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils ingénieurs & scientifiques (avoir de bonnes connaissances scientifiques) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:Data Gouv - Choix du Data Catalog\, mais avant tout : pourquoi\, pour qui ?
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Intervenants : \nFrançois Le Corre\, fondateur\, Round dataChristophe Modard\, directeur data & gouvernance\, stratégie data\, Bouygues Télécom \nSi vous aussi vous vous posez mille questions sur la mise en place de votre catalogue de données\, n’hésitez pas à nous rejoindre pour cette soirée de partage d’expérience où nous essayerons collectivement de répondre à toutes les questions qui se posent et d’en tirer les bonnes pratiques ! \n– Retour sur les principes du Data Catalog dans le cadre de la Data Gouvernance\, et les acteurs du marché– Retour d’expérience de Bouygues Telecom dans l’implémentation d’un Data Catalog : nécessité d’un data catalog\, critères de choix\, écueils à éviter\, pour quelle cible et pour quels usages\, l’enjeu du peuplement du data catalog\, identification du bon moment– Enrichissement par des retours complémentaires dans d’autres secteurs d’activité– Discussions et conclusion collective
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SUMMARY:Atelier - Détection des entraînements atypiques chez les sportives de haut niveau
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau en Machine Learning \n** : Bonnes Connaissances en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \n** : Bonnes Connaissances en Python \nIntervenants \nCet atelier sera présenté par : \n\nJuliana Antero\, docteure en épidémiologie de la performance\, INSEP\nMarine Dupuit\, docteure en physiologie de l’exercice\, INSEP\nKilian Barlier\, ingénieur de recherche\, INSEP\nTom Chassard\, ingénieur de recherche\, INSEP\n\nPrésentation de l’atelier : \nL’analyse de données GPS peut servir à quantifier l’usage\, comme dans le cas de matériel en location à des fins de facturation\, de véhicules industriels à des fins de maintenance\, de véhicules de transport à des fins de tracking…Elle est maintenant de plus en plus utilisée par les équipes de sport collectif à des fins de quantification de la charge d’entrainement. \nAu-delà de l’analyse\, pouvoir identifier les « comportements anormaux » est un enjeu aussi important pour les applications industrielles que pour les sportifs ! \nSi ces problématiques vous parlent ou que vous souhaitez les découvrir et échanger sur les approches d’analyse des données GPS ainsi que la détection de « comportements anormaux » \, rejoignez-nous le temps d’un atelier pour travailler sur le jeu de données et le cas d’usages de l’INSEP. \nLe projet Empow’her\, porté par l’INSEP et l’Agence Nationale du Sport\, a pour but de déterminer l’influence des phases hormonales\, dues au cycle menstruel ou à la prise de contraceptif hormonal sur la réponse à la charge d’entraînement\, la charge de match et sur le bien-être des sportives.\nDans ce cadre\, nous avons suivi un club de football de haut niveau pendant 6 mois\, accumulant les données de phases du cycle menstruel\, de bien-être chaque jour\, ainsi que les données GPS. \nL’objectif de cet atelier sera de mettre en avant des sessions “atypiques” à partir des données GPS\, où les joueuses sont au-dessus ou en-dessous de ce qui est attendu pour elle sur le terrain à partir des données de tracking GPS. Ces sessions peuvent ensuite être mises au regard des phases du cycle pour essayer de comprendre l’influence de ce dernier sur les performances des joueuses. \nDescritpion du jeu de données :  \nLes participants auront a disposition les données récoltés au cours du suivi Empow’her (IRMES\, INSEP)\, qui s’est étalé de la pré-saison (juillet)\, jusqu’a la fin de la phase aller du championnat (fin décembre).\nCes 6 mois de données comportent les informations relatives au cycle menstruel (date\, jour du cycle\, phase et numéro de cycle dans lesquels la joueuse se situe)\, les informations relatives au bien-être des joueuses (qualité de sommeil\, niveau de stress et de fatigue\, à travers des échelles de Likert à 7 niveaux)\, ainsi que les données de tracking GPS des entraînements et des matchs (latitude\, longitude\, altitude et vitesse\, échantillonés à 10Hz). \nApproche Algo : \nLors de précédent suivi d’un club de foot utilisant des données similaires\, des modèles linéaires mixtes ont été utilisé pour mettre en avant les variations des différents indicateurs de charge par phase du cycle. Des modèles de chaînes de Markov cachées sont également utilisés au laboratoire pour mettre en avant différents états d’intensité d’effort\, ainsi que leur évolution temporelle. \nLiens : \nDes ressources autour du traitement des données de tracking avec python:\nhttps://soccermatics.readthedocs.io/en/latest/\nhttps://www.youtube.com/@friendsoftracking755 \nPublications INSEP (Empow’her):\nhttps://journals.humankinetics.com/view/journals/ijspp/18/10/article-p1169.xml\nhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36875020/ \nSpécifique foot et cycle menstruel:\nhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28288203/\nhttps://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/24733938.2020.1802057\nhttps://www.mdpi.com/1660-4601/19/8/4465
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SUMMARY:Atelier - Prédiction de temps de parcours : appliquée à la prévision du temps de traversée du tunnel sous la Manche
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau en Machine Learning \n**:Bonnes Connaissances en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \n** : Bonnes Connaissances en Python \nIntervenants \nCet atelier sera animé par : \n\nDenis Coutrot\, chief data and analytics officer\, Getlink\nSai Dunoyer\, data scientist\, Getlink\nMarianne Clausel\, professeure\, Université de Lorraine\n\nPrésentation de l’atelier : \nQue ce soit dans les transports urbains\, aux aéroports\, en établissement de santé\, pour de la logistique… pouvoir prédire les temps de passage sur un parcours donné en considérant toutes les contraintes du parcours est important pour l’information de l’usager mais aussi d’un point de vue de l’optimisation opérationnelle !Si cette problématique vous parle ou que vous souhaitez la découvrir et échanger sur les approches d’analyse et de prédiction\, rejoignez-nous le temps d’un atelier pour travailler sur le jeu de données et le cas d’usage de Getlink. \nGetlink\, gestionnaire d’infrastructures et exploitant du tunnel sous la Manche à travers sa filiale Eurotunnel\, transporte des véhicules particuliers et des camions entre la France et le Royaume-Uni.Les camions des clients fret sont accueillis sur les terminaux français et anglais et\, comme dans un aéroport\, sont soumis à un certain nombre de contrôles de billet\, d’identité et de formalités douanières avant embarquement dans un navette ferroviaire.A partir des temps de passage de chaque client aux différentes sections de l’itinéraire (POI)\, l’objectif de l’atelier est de fournir pour l’activité fret une prévision du temps de parcours entre l’entrée sur le terminal et l’embarquement. \nLa base de données est constituée d’un échantillon anonymisé significatif des temps de parcours réalisés par des camions sur le terminal français d’Eurotunnel\, par section\, sur une période de 1 an.Ces données sont complétées par les prévisions de temps de parcours ainsi que des données contextuelles telles que la météo\, les horaires de navettes\, les évènements notables portés à la connaissance des opérateurs au moment de la prévision. \nLa méthode utilisée actuellement est un filtre de Kalman. L’atelier permettra d’explorer des méthodes physiques issues de la théorie du trafic routier (théorie des files d’attente\, courbes débit-vitesse)\, ainsi que des méthodes statistiques paramétriques et non-paramétriques (séries temporelles\, forêts aléatoires\, réseaux de neurones). \nDéroulé \n9h15-9h45 : accueil des participants9h45-10h30 : présentation de la problématique et du jeu de données10h30-12h00 : exploration du jeu de données12h00-12h30: échanges sur les pistes envisagées14h-17h: analyse des données et prévisions17h-18h: restitution
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SUMMARY:FORMATION – INITIATION À L’IA GÉNÉRATIVE : DU CONCEPT À LA RÉALITÉ !
DESCRIPTION:1 journée\, co-organisée avec Sorbonne Université dans le cadre du programme France 2030\, à la découverte des IA génératives en deux temps :  \n Une matinée\, pour vous approprier les grands concepts des IA génératives et leurs applications : du texte à l’image en passant par le son et la vidéo. Puis nous ferons un focus sur les IA génératives de texte pour comprendre les bases\, le fonctionnement et les enjeux. \nL’après-midi\, vous deviendrez acteurs de ces IA génératives à travers des ateliers interactifs et vous aurez un challenge à relever en équipe !  \nCible : profils généralistes (RH\, marketing\, communication\, métiers\, juridique…) \nContactez-nous vite pour avoir le programme détaillé et vous inscrire (inscription payante\, places limitées) : contact@datacraft.paris
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SUMMARY:ATELIER - Élagage des LLM : Comment réduire la taille sans compromettre la performance
DESCRIPTION:inscription\n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau en Machine Learning \n***Connaissances avancées en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \n** : Bonnes connaissances en Python \nIntervenants \nCet atelier sera présenté par : \n\nChristophe Cerisara\, chercheur en NLP pour le CNRS au laboratoire LORIA.\nYaya Sy\, PhD sur l’apprentissage des LLM\n\nPrésentation de l’atelier : \nDurant cet atelier\, Yaya Sy et Christophe Cerisara\, chercheurs en NLP\, Loria\, vous invitent à découvrir et optimiser une méthode de compression : LoRA (Low Rank Approximation) \nLes LLM sont au cœur de l’innovation d’aujourd’hui mais sont très coûteux à fine-tuner et déployer\, ce qui limite leur développement en entreprise. \nParmi les différentes méthodes de compression connues aujourd’hui\, on retrouve la quantisation\, la distillation\, le pruning ou encore la Low Rank Approximation.Cette dernière est une méthode qui consiste à approximer les matrices des couches linéaires à des matrices de dimensions plus petites. \nElle comporte de nombreux avantages : \n\nFacile et peu coûteux à mettre en pratique.\nNe déstructure pas le modèle résultant.\nNe change pas réellement l’architecture du modèle résultant.\nLe modèle résultant peut être ré-entraîné ou fine-tuné.\n\nElle a cependant le défaut d’introduire une perte de performance significative. L’objectif de cet atelier est de mettre en oeuvre cette méthode en essayant de minimiser la perte de performance. \nLes environnements mis à disposition disposent d’un GPU V100 32Go. Afin de pouvoir entrainer un modèle correctement et rapidement\, de petits modèles comme StableLM 3B seront utilisés. Une rapide introduction aux principes fondamentaux des LLM sera présentée en début d’atelier\, mais il est recommandé d’avoir déjà de bonnes connaissances sur le sujet pour profiter pleinement de l’atelier
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SUMMARY:ATELIER - Détection d'événements rares
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau Machine Learning : \n** Bonnes Connaissances en Machine Learning \nNiveau Python  \n** Bonnes Connaissances en Python \nIntervenants :  \nDenis Coutrot\, Chief Data & Analytics Officer et Quentin Foussette\, Lead Data Scientist chez Getlink \nPrésentation de l’atelier \nLa détection d’anomalies a de multiples applications pour la détection de dérives de processus industriels\, mais également dans les secteurs tertiaires tels que la banque ou l’informatique pour identifier les cas de fraude. \nLors de cet atelier pratique\, nous analyserons ensemble des séries de mesures de capteurs pour détecter en amont les signaux faibles annonciateurs d’anomalies et être capable de les prédire avant leur survenance. Nous échangerons sur les techniques de détection\, l’analyse de survie\, les variables explicatives et les nombreux aspects de cette problématique\, alors n’hésitez pas à nous rejoindre pour un atelier passionnant ! \nGetlink\, gestionnaire d’infrastructures et exploitant du tunnel sous la Manche à travers sa filiale Eurotunnel\, exploite des trains appelés des shuttles permettant de transporter des véhicules particuliers et des camions entre la France et le Royaume-Uni. Chaque wagon de ces trains est soumis à des charges importantes qui reposent sur les bogies\, composé de deux essieux porteurs des roues\, lesquelles sont au contact du rail. \nDes forces statiques et dynamiques s’exercent sur les essieux de manière répétées et peuvent endommager le système en provoquant notamment l’apparition de microfissures sur les roues\, nécessitant des reprofilages coûteux. \nUn long travail d’inspection effectué par les équipes de maintenance d’Eurotunnel depuis le mois de juillet 2023 a permis de suivre le travail des bogies et d’identifier l’apparition de défauts\, et de constituer une base d’analyses constituées de mesures répétées issues de capteurs disposés en tunnel et de défaut détectés au niveau de l’essieu. Les mesures de profil de roue effectuées régulièrement ont été également été ajoutées. \nLa base est donc quasi-supervisée – c’est-à-dire que l’on connait la date de détection du défaut mais non précisément sa date d’apparition. \nL’objectif de l’atelier est de tester des techniques de détection des précurseurs de ces défauts\, d’identifier si le profil de roue est une variable explicative et quelle est la meilleure maille d’analyse (essieu\, bogie\, wagon). \n 
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SUMMARY:MATINÉE CODIR : IA GENERATIVE
DESCRIPTION:Une matinée pour échanger entre membres du codir sur l’IA générative. Bouygues et Egis partageront leur retour d’expérience. Puis nous aborderons à travers des ateliers collaboratifs ces différentes questions : Qui former à  l’IA générative ? Et comment les former ? Comment protéger ses données stratégiques ? Faut-il internaliser ou non ces modèles ? \nSi vous êtes intéressés contactez- nous : contact@datacraft.paris \nÉvénement réservé aux membres du codir \n 
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SUMMARY:DATA GOUV - La chaine de valeur de la data : comment montrer un ROI ?
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				La Data est un atout\, un langage commun\, afin de favoriser les interactions\, transformer l’entreprise et créer de la valeur.La maitrise de sa chaine de valeur est un élément majeur de différenciation pour l’entreprise. \nDe la data gouvernance à la data science\, comment s’assurer d’un chaîne maîtrisée et surtout comment montrer la valeur produite ? \nVenez échanger avec Xavier Maroteaux\, CDO – Management de transition\, Nicolas Averseng\, CEO YOOI \nLes échanges seront suivis d’un cocktail.
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