BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//datacraft - ECPv6.15.20//NONSGML v1.0//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALNAME:datacraft X-ORIGINAL-URL:https://datacraft.paris X-WR-CALDESC:Events for datacraft REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H X-Robots-Tag:noindex X-PUBLISHED-TTL:PT1H BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20200329T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20201025T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20210328T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20211031T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20220327T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20221030T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20230326T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20231029T010000 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220510T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220510T190000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220411T082457Z LAST-MODIFIED:20220415T133510Z UID:6648-1652205600-1652209200@datacraft.paris SUMMARY:Mindshake Time - A Framework to Learn with Interpretation DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Workshop led by Jayneel Parekh\, Pavlo Mozharovskyi\, Florence d’Alché-Buc\, Télécom Paris \nWhat’s a Mindshake Time ?Mindshake Time is designed as a discussion circle on a given research topic. It allows to discuss the latest advances\, share thoughts\, and initiate collaborations. It is intended for all experts who wish to broaden or confront their knowledge and vision\, at the cutting edge of the state of the art. \nTheme of this event :To tackle interpretability in deep learning\, we present a novel framework that jointly learns a predictive model and its associated interpretation model. The interpreter provides both local and global interpretability about the predictive model in terms of human-understandable high level attribute functions\, with minimal loss of accuracy. This is achieved by a dedicated architecture and well chosen regularization penalties. A detailed pipeline to visualize the learnt features is also developed. Moreover\, besides generating interpretable models by design\, our approach can be specialized to provide post-hoc interpretations for a pre-trained neural network. We validate our approach against several state-of-the-art methods on multiple datasets and show its efficacy on both kinds of tasks. \nPaper’s link : https://arxiv.org/abs/2010.09345 \nPrerequisites : Basic knowledge in deep learning URL:https://datacraft.paris/event/mindshake-time-a-framework-to-learn-with-interpretation/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:- Event in English - ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220422T110000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220422T123000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220330T080220Z LAST-MODIFIED:20220419T114820Z UID:6622-1650625200-1650630600@datacraft.paris SUMMARY:REX – EST-CE QUE CET ALGORITHME ME TROMPE ? DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n   \n\n\n\nEst-ce que cet algorithme me trompe ? Comment constater\, expliquer et prouver les biais ? \nLes recommandations algorithmiques font partie de notre vie\, tant elles nous sollicitent de leurs stimuli quotidiens. \nNous insisterons sur le rôle que joue l’intelligence artificielle et les nouvelles manipulations qu’elle permet\, ainsi que la difficulté à auditer des algorithmes à la fois personnalisés et multi-dimensionnels. \nNous évoquerons les grandes approches d’audit   (« in vitro»  et  « in vivo »)\, et particulièrement l’audit en « boîte noire » avec ses forces et ses contraintes. Nous illustrerons sur des exemples issus de la livraison de repas à domicile\, la manière dont on peut détecter des biais algorithmiques de manière à la fois systématique et probante. Nous évoquerons le rôle de la recherche académique dans ce nouvel écosystème de la régulation algorithmique. \nBenoît  Rottembourg dirige le projet-pilote Regalia à  INRIA. REGALIA a pour but de proposer des briques algorithmiques pour aider les autorités de régulation à auditer des systèmes de recommandation et de pricing. \nCe retour d’expérience sera animé par Benoit Rottembourg\, directeur projet REGALIA INRIA et Eliot Moll\, Ingénieur de Recherche en Data Science INRIA URL:https://datacraft.paris/event/rex-inria-comment-constater-expliquer-et-prouver-les-biais/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220421T183000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220421T200000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220317T125934Z LAST-MODIFIED:20220415T133114Z UID:6586-1650565800-1650571200@datacraft.paris SUMMARY:Soirée CDO & HR - Impliquer son Comex sur des projets d'IA DESCRIPTION:Échange de bonnes pratiques avec la participation de Luc JULIA\, Chief Scientific Officer de Renault Group. Concepteur de l’assistant vocal Siri\, Ancien vice-président de Samsung chargé de l’innovation. \nLe format très interactif vous permettra d’échanger avec tous les participants et de poser vos questions dans une ambiance informelle. \nLa soirée aura lieu dans nos locaux au Centre d’Intelligence Artificielle de la Sorbonne à Jussieu et sera suivie d’un cocktail. \nLe nombre de places est limité et la participation est sur invitation seulement \nLes soirées mensuelles CDO & HR datacraft sont l’occasion d’échanger entre CDO\, managers d’équipes data et DRH\, sur des sujets liés au management et à l’utilisation de l’IA dans son organisation. URL:https://datacraft.paris/event/soiree-cdo-hr-impliquer-son-comex-sur-des-projets-dia/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220414T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220414T180000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220314T171724Z LAST-MODIFIED:20220315T140926Z UID:6573-1649930400-1649959200@datacraft.paris SUMMARY:Atelier INSEP - Times Series - Identifier des réponses atypiques à l'entraînement de cyclistes de haut niveau DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\n\n\nComment identifier des réponses atypiques à l’entraînement à partir de l’analyse des séries temporelles des données des cyclistes de haut niveau ? \nDans le cadre du projet Empow’Her\, l’INSEP accompagne des athlètes féminines d’élite afin de comprendre l’effet des phases du cycle menstruel sur leurs entraînements et performances. \nL’INSEP veut comprendre si lors de certaines phases de leur cycle\, les cyclistes s’entraînent mieux\, ou à l’inverse ont des réponses moins optimisées. Pour cela ils tentent d’identifier\, pour une charge d’entraînement donnée des réponses atypiques à leur profil.  \nL’INSEP vous propose un atelier pour détecter ces réponses atypiques à partir d’un jeu de données de cyclistes de haut niveau: puissance (en Watts) réalisée à chaque entraînement\, de fréquence cardiaque (en BPM)\, d’altitude (en mètres)\, de vitesse (en mètres par seconde)\, etc\, ainsi que leur appréciation globale de l’entraînement. \nPlan de l’atelier : \n– 10h – 11H : présentation du contexte avec les encadrants des sportifs\, des données et des approches déjà mises en oeuvre par l’INSEP \n– 11h – 12h30 : prise en main des données – échanges sur d’autres approches possibles \n– 14h -17h : mise en oeuvre des approches de détection des réponses atypiques\, discutées le matin \n– 17h -18h : échanges sur les résultats URL:https://datacraft.paris/event/atelier-insep-times-series-identifier-des-reponses-atypiques-a-lentrainement-de-cyclistes-de-haut-niveau/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220407T143000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220407T170000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220308T094411Z LAST-MODIFIED:20220308T094416Z UID:6565-1649341800-1649350800@datacraft.paris SUMMARY:Masterclass by Erwin Logt\, Danone CIO\, for Sorbonne University PHD students DESCRIPTION:Masterclass by Erwin Logt\, Danone CIO for Sorbonne University PHD students. \nHow does Danone use Artificial Intelligence as a company? What is Danone pathway towards a responsible use of AI. URL:https://datacraft.paris/event/masterclass-by-erwin-logt-danone-cio-for-sorbonne-university-phd-students/ ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220407T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220407T170000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220203T140359Z LAST-MODIFIED:20220207T150728Z UID:6495-1649340000-1649350800@datacraft.paris SUMMARY:ATELIER - KUBERNETES DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \nAtelier datacraft animé par Reda Bona\, Sense4data \nÀ propos de cet évènement \n\n\nL’adoption de Kubernetes a été spectaculaire ces dernières années. Sur le cloud ou on-premise\, il est rapidement devenu un standard de l’industrie en termes d’orchestration de conteneurs. Cet atelier introduit les éléments de base d’un cluster kubernetes et comment les manipuler à travers un exemple concret de déploiement d’une application web. URL:https://datacraft.paris/event/atelier-kubernetes/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220329T183000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220329T200000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211203T164220Z LAST-MODIFIED:20220328T094824Z UID:6329-1648578600-1648584000@datacraft.paris SUMMARY:SOIRÉES CDO & HR - ANIMER SA COMMUNAUTÉ DATA DESCRIPTION:Partage d’expérience avec la participation de Guillaume Martinetti\, Chief Data Officer Paris 2024\, d’Annabelle Blangero\, senior manager Ekimetrics et Nathan Rouff\, consultant/data scientist Ekimetrics \nLe format très interactif vous permettra d’échanger avec tous les participants. Après une présentation très courte par chaque invité\, les participants pourront discuter entre eux des questions qu’ils souhaitent poser à tous les intervenants et lancer ainsi les échanges.La soirée se terminera par un cocktail. \nLe nombre de places est limité et la participation est sur invitation seulement. \nLes soirées mensuelles CDO & HR datacraft sont l’occasion d’échanger entre CDO\, managers d’équipes data et DRH\, sur des sujets liés au management et à l’utilisation de l’IA dans son organisation. URL:https://datacraft.paris/event/soirees-cdo-hr-comment-animer-sa-communaute-data/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220324T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220324T180000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211203T162856Z LAST-MODIFIED:20220318T094557Z UID:6318-1648116000-1648144800@datacraft.paris SUMMARY:ATELIER KEAKR - SYSTÈME DE RECOMMANDATION APPLIQUÉ AUX CLIPS DE MUSIQUE URBAINE DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier datacraft animé par Simon Oualid\, CTO & COO\, KEAKR Moustoifa Moumini\, CPO\, KEAKR et Johan-André Jeanville\, data analyst freelance. \nL’objectif de cet atelier sera de partager les bonnes pratiques des systèmes de recommandation en partant du cas d’usage de KEAKR. Seul ou en groupe vous aurez la possibilité de challenger leur algorithme en développant vos propres bouts de code à partir de leurs données. \nProgramme de l’atelier :– présentation du dataset (intégralité de la bdd Keakr anonymisée)– présentation de l’algorithme de scoring et de classification actuel et les limites qu’il présente– Exploitation des données : partage des pistes d’améliorations et mise en œuvre. \nKEAKR\, c’est un studio d’enregistrement de poche et un réseau social mobile pour les amateurs de musiques urbaines\, disponible sur iOS\, Android et internet. C’est aussi plus de 80 000 instrumentales\, 300 000 vidéos\, 1 million d’utilisateur dont plus de 60 000 artistes. URL:https://datacraft.paris/event/keakr-systeme-de-recommandation-de-musique-urbaine/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220315T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220315T190000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220203T142915Z LAST-MODIFIED:20220215T110308Z UID:6501-1647367200-1647370800@datacraft.paris SUMMARY:ATELIER - LES DÉFIS PRATIQUES DE L’IA EXPLICABLE : APPLICATION AUX SERVICES FINANCIERS DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Victor Storchan\, VP AI ML Lead\, JP. Morgan. \nPeut-on avoir confiance en l’IA explicable ? Les défis pratiques de l’IA explicable: application aux services financiers. \nVictor vous présentera son retour d’expérience sur la mise en oeuvre d’IA explicable au sein de JP Morgan. URL:https://datacraft.paris/event/atelier-les-defis-pratiques-de-lia-explicable-application-aux-services/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220311T110000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220311T130000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220216T170300Z LAST-MODIFIED:20220307T101511Z UID:6523-1646996400-1647003600@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Quel est le meilleur système ? Evaluer les réseaux pré-entraînés à l’ère du multi-tâches DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\n\nContrairement aux algorithmes traditionnels de machine learning\, les réseaux de neurones profonds sont entraînés afin de généraliser sur une grande variété de tâches ; c’est le cas de  BERT en traitement automatique du langage\, ViBERT en vision par ordinateur ou encore Wav2Vec en audio. Ce nouveau paradigme nécessite une nouvelle manière d’évaluer les systèmes à partir de leurs performances sur différentes métriques. Dans cet atelier\, nous commencerons par illustrer la diversité des métriques d’évaluation dans le contexte de la génération du langage. Dans un second temps\, nous discuterons des méthodes de comparaison des systèmes dans le cadre multi-tâches et présenterons une nouvelle procédure récemment développée en collaboration avec Ekhine Irurozki\, professeure associée à Télécom Paris et Stéphan Clémençon\, professeur à Télécom Paris.\n\n\n \n\nCet atelier sera présenté par Nathan Noiry\, chercheur post-doctorant en Machine Learning à Télécom Paris et Pierre Colombo\, chercheur post-doctorant au L2S de CentraleSupelec. URL:https://datacraft.paris/event/quel-est-le-meilleur-systeme-evaluer-les-reseaux-pre-entraines-a-lere-du-multi-taches/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220217T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220217T170000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20220124T102214Z LAST-MODIFIED:20220216T175829Z UID:6463-1645106400-1645117200@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Pandas : Des bonnes pratiques DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Au fil des ans la librairie pandas est devenue incontournable dans les phases de chargement\, de compréhension\, de préparation et de transformation des données. Elle est également très utile pour produire des indicateurs statistiques et des graphiques.\nL’objectif de cet atelier est de présenter et de mettre en œuvre la programmation Method Chaining. Elle consiste à enchaîner l’ensemble des opérations en une succession d’appels fonctionnels. Elle est censée faciliter la lecture et la compréhension du code et son utilisation est recommandée par les développeurs de pandas. \nCet atelier sera animé par Francis Wolinski\, très expérimenté dans l’utilisation de pandas\, et qui se propose de traiter les sujets suivants : préparation des données\, calcul d’indicateurs statistiques et production de graphiques. D’autres points seront abordés comme l’amélioration de la représentation des données à leur chargement\, ainsi que l’utilisation de la micro-librairie sparklines. Francis est freelance et enseignant python\, il est membre freelance en résidence du Club datacraft. URL:https://datacraft.paris/event/atelier-pandas-des-bonnes-pratiques/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220210T183000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220210T200000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211205T104313Z LAST-MODIFIED:20211228T203616Z UID:6336-1644517800-1644523200@datacraft.paris SUMMARY:Soirée CDO & HR - L'Intelligence Artificielle au service des Ressources Humaines DESCRIPTION:Avec la participation de : \n\nValérie Genoud\, DRH\, ARS Auvergne Rhône Alpes – mise en place des projets data/IA de l’équipe RH : retour d’expérience\nSami Najim\, Directeur Général Sense4Data – retour d’expérience de l’atelier datacraft de l’après-midi “Gestion des carrières et compétences : comment extraire de l’information pertinente des différents documents RH grâce au traitement du langage naturel (NLP) ; résultats du match DRH vs. IA”\n\n  \nLe format très interactif vous permettra d’échanger avec tous les participants. Après une présentation très courte par chaque invité\, les participants pourront discuter entre eux des questions qu’ils souhaitent poser à tous les intervenants et lancer ainsi les échanges.La soirée se terminera par un cocktail. \nLe nombre de places est limité et la participation est sur invitation seulement. \nLe pass sanitaire vous sera demandé à l’entrée. \nLes soirées mensuelles CDO & HR datacraft sont l’occasion d’échanger entre CDO\, managers d’équipes data et DRH\, sur des sujets liés au management et à l’utilisation de l’IA dans son organisation. URL:https://datacraft.paris/event/soiree-cdo-hr-lintelligence-artificielle-au-service-des-ressources-humaines/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220210T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220210T173000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211228T200751Z LAST-MODIFIED:20220614T083451Z UID:6390-1644487200-1644514200@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Le NLP appliqué à l'extraction et la structuration des compétences pour la gestion des carrières DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Bertrand Beaufils et Philippe Morere\, Sense4data \nObjectifs du groupe de travail :Comment extraire et structurer à l’aide de technique de NLP des informations pertinentes issues de documents RH ? À l’aide d’un jeu de données\, nous présenterons dans cet atelier plusieurs challenges de l’algorithme sur le thème de la gestion des compétences. Il vise notamment à différencier les compétences techniques (hard skills) des compétences transversales (soft skills) et cherche à en mesurer la proximité\, qu’elles soient mentionnées à l’aide de “mot clef” ou au sein d’un descriptif de mission. En deuxième partie\, nous proposerons aux participants d’appliquer les méthodes développées pour mettre en relation une offre d’emploi avec plusieurs profils candidats. Enfin\, une petite compétition sera organisée entre les participants; le but étant d’atteindre des performances similaires à celles issues de l’expertise de professionnels RH en termes de classement des candidats. \nOrganisation :Atelier sur une journée en 2 parties avec une partie technique le matin et une partie appliquée l’après-midi : \n10h – 12h30 (participants : Experts data) :Travail sur les compétences (mots clés) associés à un profil\, comment identifier des compétences transverse (soft skills) vs. Compétences techniques (hard skills) ?Comment extraire de l’information sur les descriptions ‘long skills’ ?Comment structurer les informations de compétences pour identifier des compétences proches ? \n14h – 16h (participants : Experts data) :Matching de profils avec un besoin métier \n16h – 17h30 (participants : Experts data + RH) :Mise en application : comparaison des résultats RH versus l’algorithme \nJeu de données fournit par Sense4data. \nPrérequis :Connaissance de bases en NLP et Python. URL:https://datacraft.paris/event/data-rh-extraction-et-structuration-des-competences-pour-la-gestion-des-carrieres/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220204T110000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220204T120000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211228T194214Z LAST-MODIFIED:20220120T090431Z UID:6382-1643972400-1643976000@datacraft.paris SUMMARY:Mindshake Time - Few shot Learning NLP DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Audrey Poinsot et Nicolas Chesneau\, Ekimetrics \nObjectifs du groupe de travail :Mindshake Time\, pensé comme un cercle de discussion\, sur une thématique donnée\, afin d’aborder les dernières avancées\, partager des réflexions\, initier des collaborations de recherche. Il s’adresse à tous les experts qui souhaitent élargir ou confronter leurs connaissances et leur vision\, à la pointe de l’état de l’art. \nOrganisation :Pour ce nouveau rendez-vous qui sera l’occasion d’échanger sur le sujet du few shot learning en NLP\, Audrey et Nicolas vous présenteront 2 papiers sur les approches PET (Pattern-Exploiting Training) & iPET (iterative PET)\, qui sont à la base de l’implémentation de leur travaux:• https://arxiv.org/pdf/2001.07676.pdf• https://arxiv.org/pdf/2009.07118.pdfEn complément des papiers précédents\, vous pouvez aussi consulter un papier sur l’approche ADAPET (A Densely-supervised Approach to PET)• https://arxiv.org/pdf/2103.11955.pdfet un papier pour la mise en pratique de méthode de prompt engineering• https://arxiv.org/pdf/1911.12543.pdf \nPrérequis :Forte expertise en NLP. URL:https://datacraft.paris/event/6382/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220201T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220201T120000 DTSTAMP:20260430T203358 CREATED:20211207T132106Z LAST-MODIFIED:20220107T104127Z UID:4713-1643709600-1643716800@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - S'il vous plait\, ...dessine-moi une explication - Partie 3 DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Christophe Denis\, maître de conférence\, Sorbonne Université\, LIP6 \nExplicabilité en apprentissage des concepts en philosophie des sciences\, en statistiques et informatique jusqu’aux études de cas. \nObjectifs du groupe de travail :L’amélioration des techniques de traitement de l’information a fortement amélioré la numérisation de nombreux secteurs de notre société\, impactant également le monde scientifique. Depuis les travaux fondateurs de Galilée sur la mathématisation du monde\, les connaissances scientifiques se sont considérablement améliorées grâce à l’approche hypothético-déductive qui décrit la physique réelle d’un phénomène par un modèle utilisant le plus souvent des équations mathématiques. Cependant\, l’approche hypothético-déductive atteint certaines limites pour prédire et expliquer des phénomènes plus complexes et parfois couplés. Dans le même temps\, en 2010\, l’apprentissage machine a produit des résultats spectaculaires dans le domaine de la reconnaissance de formes\, par exemple pour bouleverser radicalement la discipline du traitement du signal. Cependant\, l’utilisation de l’apprentissage machine pose des problèmes opérationnels\, juridiques et éthiques. L’un des principaux défis est de fournir des explications éthiques aux résultats générés par une application basée sur l’apprentissage machine considérée comme une boîte noire. L’objectif de cet atelier est de présenter les concepts clés de l’explicabilité de l’apprentissage machine à la fois en présentant des notions essentielles en philosophie des sciences à relier aux méthodes informatiques utilisées pour extraire des informations des prédictions des réseaux de neurones. \nOrganisation de la troisième séance (vous pouvez y participer sans avoir participer aux 2 premières) :Cadre conceptuel et méthodes mathématiques pour la détermination de causalité dans les données.Evaluation de la qualité d’une explication.Des cas d’usage génériques seront proposés sur cet atelier pour tester les méthodes. Toutefois\, les participantes et les participants sont invités à proposer et présenter leurs propres cas d’usage. \nPrérequis : Connaissance de base en machine learning et en langage pythonBesoins matériels : Ordinateur portable disposant d’un environnement python\, la distribution multi-plateforme Anaconda est recommandée URL:https://datacraft.paris/event/sil-vous-plait-dessine-moi-une-explication-partie-3/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220106T170000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20220106T190000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211213T154311Z LAST-MODIFIED:20211217T135921Z UID:6349-1641488400-1641495600@datacraft.paris SUMMARY:LE JEU DE L'IA® DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n datacraft vous invite à venir découvrir le Jeu de l’IA® créé par Frédéric Oru\, qui animera une session de jeu lors d’un atelier ludique et collaboratif. \nCe jeu a pour but de découvrir les fondamentaux de l’intelligence artificielle et de réfléchir collectivement à l’usage de l’IA en entreprise. Vous pourrez vivre l’expérience du Jeu et aurez les moyens de l’animer vous-mêmes dans votre entreprise si vous le souhaitez. \nConçu spécifiquement pour les métiers\, le Jeu permet à chacun\, quel que soit ses compétences\, de comprendre les enjeux de l’intelligence artificielle\, d’identifier des cas d’application dans son quotidien opérationnel et être prêt à s’impliquer dans un projet d’IA avec des équipes techniques internes ou externes. \nCompétences techniques requises : Bonne maîtrise des concepts d’Intelligence Artificielle \nLe Jeu de l’IA est distribué sous licence Creative Commons BY-NC-ND 3.0 FR (Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification) \nPour en savoir plus sur le jeu : https://www.ai4better.com/le-jeu-de-l-ia URL:https://datacraft.paris/event/le-jeu-de-lia/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211215T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211215T203000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211125T151041Z LAST-MODIFIED:20211125T153001Z UID:6264-1639594800-1639600200@datacraft.paris SUMMARY:Paris Data Ladies #29 - Utiliser la data et l'IA au service de l'environnement DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Paris Data Ladies en partenariat avec datacraft vous donne rendez-vous le mercredi 15 décembre à 19h sur le thème “Utiliser la data et l’IA au service de l’environnement” \nParis Data Ladies\, ce sont des speaks de qualité\, des talks animés par des femmes de la Data (développeuse\, Data Scientist\, Data engineer\, …)\, des échanges passionnés\, un meetup membre du collectif associatif Femmes@Numerique\, visant à promouvoir la parité dans le secteur. \nAu programme : \nLou WELGRYN\, Carbon data analyst @Carbon4\, “Comment orienter les financements vers les entreprises qui intègrent le mieux les enjeux environnementaux ?” \nSandra LACAZE\, Founder & CEO @MatchMarket\, “Stop à la surproduction : intégrer l’IA dans la mode pour éviter les invendus ! (même quand on n’est pas data scientist)” \nCamille KEISSER\, MSc Data Science for business X-HEC student @CodeCarbon “CodeCarbon : Mesurer les émissions de votre code” \nMaya SAHRAOUI\, PHD student @Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI)/LIP6/Muséum National d’Histoire Naturel “Distantly supervised text-to-graph model for species identification” \nDéroulement de la soirée : \nÉvènement en présentiel !▶️ 19h00 – Lancement des talks – Présentation des speakeuses⏩ 19h15 – Début des présentations puis session de Q&A avec les intervenantes⏹ 20h30 – Cocktail ! \nCe meetup est bien sûr ouvert à tous\, homme\, femme\, étudiant(e)\, Data Scientist\, Data Engineer ou passionné(e) par la Data… Venez partager votre expérience et échanger autour d’un verre avec nos speakeuses ! \nINSCRIPTION OBLIGATOIRE SUR LE SITE: https://www.eventbrite.fr/e/billets-meetup-paris-data-ladies-29-215350116997 \nInscription obligatoire et pass sanitaire demandé. URL:https://datacraft.paris/event/paris-data-ladies-29-utiliser-la-data-et-lia-au-service-de-lenvironnement/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211210T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211210T180000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211007T132932Z LAST-MODIFIED:20211205T103817Z UID:5980-1639144800-1639159200@datacraft.paris SUMMARY:INTERPRETABILITE - SHAPLEY DANS TOUS SES ETATS ! DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier datacraft animé par Charles Tremblay\, fondateur de Kobia\, start-up spécialisée en IA sur données structurées. \n\n\nÀ propos de cet évènement : \n\n\nLes valeurs de Shapley se sont largement popularisées pour interpréter les modèles d’intelligence artificielle depuis leur lancement par Lundberg & Lee en 2017. Avec leur promesse de bonnes propriétés logiques\, leur méthode locale et l’excellente UX du package SHAP\, elles semblaient cocher toutes les cases. Certaines déceptions furent à la mesure des attentes\, et des critiques substantielles – tant de la part de scientifiques que de praticiens – sont aujourd’hui adressées aux valeurs de Shapley. \nAlors\, que peuvent-elles et que ne peuvent-elles pas ? Sur quels fondements mathématiques reposent les Shapley et quelles sont leurs failles empiriques ? C’est à ces questions que nous répondrons\, par la théorie et la pratique. \nProgramme de l’atelier : \n1. Rappels (rapides !) sur les notions d’interprétabilité \n2. Approches marginales et conditionnelles\, les piliers de l’interprétabilité d’un modèle \n3. Valeurs de Shapley : la théorie des jeux \n4. = 2. + 3. : Adapter les valeurs de Shapley aux modèles prédictifs \nCompétences techniques prérequises : Connaissance de base en machine learning et en Python URL:https://datacraft.paris/event/interpretabilite-shapley-dans-tous-ses-etats/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211125T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211125T173000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210705T093922Z LAST-MODIFIED:20211109T103851Z UID:4625-1637848800-1637861400@datacraft.paris SUMMARY:ASSOCIATIONS CAUSALES DANS LES TWEETS LIÉS AU DIABÈTE DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\nAtelier animé par Adrian Ahne\, Epiconcet \nLes données des médias sociaux\, comme Twitter\, offrent une opportunité unique d’étudier des données en temps-réel qui ne sont pas disponibles dans un cadre clinique traditionnel. Nous avons commencé à collecter des tweets liés au diabète en mai 2017 sur la base d’une liste prédéfinie de mots-clés et avons rassemblé depuis plus de 30 millions de tweets. Dans la présente étude\, nous visons à identifier les associations causales possibles liées au diabète dans ces tweets\, en mettant particulièrement l’accent sur les associations de détresse liées au diabète. La détresse diabétique regroupe tous les facteurs psychologiques\, tels que l’anxiété\, la peur\, le stress\, les émotions\, liés à la gestion quotidienne de la maladie. Nous visons à identifier de nouveaux facteurs de risque potentiels pour le diabète et la détresse liée au diabète et à caractériser les possibles paires de cause-effet liées au diabète afin de mieux comprendre la maladie\, ses relations avec différentes entités et de décrire les préoccupations et les inquiétudes liées au diabète. partagé par des personnes sur Twitter. \nProgramme & Discussion: \nPrésentation NLP (BERT\, Transformers) & Active learning & Causality in text data \nPrésentation cause – effet dataset \nPre-training et nettoyage des données \nIdentification association causal & Optimisation URL:https://datacraft.paris/event/donnees-twitter-analyse-de-la-viralite-et-propagation-dune-fake-news-5/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211119T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211119T173000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211105T111605Z LAST-MODIFIED:20211112T104123Z UID:6223-1637330400-1637343000@datacraft.paris SUMMARY:DÉTECTION D’ANOMALIES À PARTIR DE DONNÉES STRUCTURÉES – APPLICATION À LA DÉTECTION D’INTRUSION DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Corentin Laroche\, Telecom Paris. \nLes journaux d’événements constituent un historique des activités menées sur l’ensemble des machines d’un parc informatique. Ils présentent ainsi deux caractéristiques principales : d’une part\, ils offrent une grande visibilité sur l’état présent et passé du réseau\, ce qui est particulièrement intéressant dans le cadre de la détection d’intrusion. D’autre part\, leur volume est considérable\, ce qui rend leur exploitation ardue. Dans cet atelier\, nous étudierons l’utilisation d’algorithmes de détection d’anomalies dans le but de faciliter la détection d’activité malveillante dans des journaux d’événements. Nous nous focaliserons sur la nature particulière de ces journaux et ce qu’elle implique en termes de modélisation : en effet\, les événements n’étant pas des données numériques ou vectorielles\, leur analyse repose sur des concepts de statistique discrète et combinatoire. \nAu programme:Introduction : journaux d’événements\, intrusions\, détectionFormalisation du problème et lien avec la détection d’anomalies– Première approche : agrégation et conversion en données vectorielles– Deuxième approche : agrégation et représentation par des graphes– Troisième approche : graphe utilisateur-hôte global– Quatrième approche : modèle combinatoire d’ordre supérieurConclusion : de l’importance de la représentation des données \nJeux de données : journaux d’événements de 12000 utilisateurs sur 13 jours soit 27 millions d’événements dont environ 500 correspondent à des attaques \nRecherche liée : Multi-Dimensional Anomalous Entity Detection via Poisson Tensor Factorization\, par Eren\, Moore et Alexandrovhttps://mdsoar.org/handle/11603/20287 URL:https://datacraft.paris/event/detection-danomalies-a-partir-de-donnees-structurees-application-a-la-detection-dintrusion/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211118T183000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211118T203000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210715T082637Z LAST-MODIFIED:20211110T185227Z UID:4692-1637260200-1637267400@datacraft.paris SUMMARY:Soirée CDO & HR - Les talents autistes ou Asperger dans la data : mieux les comprendre\, les recruter et les intégrer dans ses équipes DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Soirée avec la participation de : \nFlora Thiébaut\, COO d’auticonsult \net les témoignages de managers\, de data scientists autiste et non-autistes ayant fait l’expérience de travailler ensemble sur des projets data. \nFlora Thiébaut\, psychologue clinicienne et cofondatrice d’auticonsult abordera les quatre grands thèmes suivants : L’autisme\, quel bassin de talents data. Forces cognitives autistiques et forces cognitives valorisées dans la data. Comment adapter son recrutement. Comment manager les talents autistes. \nCette présentation sera accompagnée de témoignages et de temps de discussion. \nLe format très interactif vous permettra d’échanger avec tous les participants et de poser vos questions dans une ambiance informelle. La soirée aura lieu dans nos locaux au Centre d’Intelligence Artificielle de la Sorbonne à Jussieu et sera suivie d’un cocktail à partir de 19h30. \nLe nombre de places est limité et la participation est sur invitation seulement. \nCet événement est labellisé “Paris AI week”. URL:https://datacraft.paris/event/les-autistes-asperger-talents-de-la-data-mieux-les-comprendre-les-recruter-et-les-integrer-dans-ses-equipes/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211116T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211116T180000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210923T141353Z LAST-MODIFIED:20211109T091138Z UID:5892-1637071200-1637085600@datacraft.paris SUMMARY:AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier datacraft animé par Antoine Isnardy\, Senior Data Scientist chez Danone et Théo Alves Da Costa\, Manager Data Science chez Ekimetrics. \nEn collaboration entre les différents membres de la communauté datacraft\, nous travaillons sur la data science responsable avec de nombreuses questions autour des biais\, de la transparence\, et de l’empreinte environnementale des algorithmes. Nous souhaitons notamment élaborer ensemble des outils et des méthodologies open source pour transformer nos outils du quotidien et apporter des réponses concrètes sur les questions d’IA éthique. \nCet atelier sera l’occasion : \n– d’échanger sur les composantes d’une IA de confiance \n– de présenter une synthèse des outils existants (AIF360\, Fairlearn\, Aequitas\, What if tool\, dalex….) \n– de manipuler les librairies et d’aborder les méthodes de détection de biais et de mitigation \nCet événement est labellisé “Paris AI week”. URL:https://datacraft.paris/event/ai-fairness-et-biais-des-algorithmes-4/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211109T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211109T170000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211012T081126Z LAST-MODIFIED:20211108T091745Z UID:5990-1636466400-1636477200@datacraft.paris SUMMARY:DONNEES SYNTHETIQUES : METHODES DE GENERATION ET LIMITES DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\n\n\nAtelier animé par Gilles Essoki & Aymeric Floyrac\, Health Data Hub \n\nDescription  \nCertaines bases de données sont particulièrement complexes à manipuler\, voire inaccessibles pour le datascientist (pour des raisons\, par exemple\, d’autorisations). Disposer de données synthétiques\, c’est-à-dire de données semblables aux données réelles mais générées aléatoirement\, permet au datascientist de développer des scripts et d’acquérir une maîtrise de la base sans jamais l’avoir vue. \n\nProgramme \n\nIntroduction: les données synthétiques\, définition et intérêt\nComment créer des données synthétiques?\n\npremière approche: sans avoir accès à la base de données réelle\ndeuxième approche: les problèmes de confidentialité\, l’avatarisation\ntroisième approche: les méthodes de deep learning (réseaux adverses génératifs\, autoencodeurs variationnels)\n\n\nConclusion: choisir la meilleure approche et savoir en identifier les limites\n\n\nPré-requis \n\nNotions de deep Learning\nNotions de Python\n\n\n\nCet événement est labellisé “Paris AI week”. \n\n \n\n\n\n\n\n\n \n  URL:https://datacraft.paris/event/donnees-synthetiques-methodes-de-generation-et-limites/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211104T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211104T160000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210715T135530Z LAST-MODIFIED:20211015T122249Z UID:4708-1636034400-1636041600@datacraft.paris SUMMARY:S’il vous plait\, …dessine-moi une explication - Partie 2 DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Christophe Denis\, maître de conférence\, Sorbonne Université\, LIP6 \nExplicabilité en apprentissage des concepts en philosophie des sciences\, en statistiques et informatique jusqu’aux études de cas. \nObjectifs du groupe de travail : \nL’amélioration des techniques de traitement de l’information a fortement amélioré la numérisation de nombreux secteurs de notre société\, impactant également le monde scientifique. Depuis les travaux fondateurs de Galilée sur la mathématisation du monde\, les connaissances scientifiques se sont considérablement améliorées grâce à l’approche hypothético-déductive qui décrit la physique réelle d’un phénomène par un modèle utilisant le plus souvent des équations mathématiques. Cependant\, l’approche hypothético-déductive atteint certaines limites pour prédire et expliquer des phénomènes plus complexes et parfois couplés. Dans le même temps\, en 2010\, l’apprentissage machine a produit des résultats spectaculaires dans le domaine de la reconnaissance de formes\, par exemple pour bouleverser radicalement la discipline du traitement du signal. Cependant\, l’utilisation de l’apprentissage machine pose des problèmes opérationnels\, juridiques et éthiques. L’un des principaux défis est de fournir des explications éthiques aux résultats générés par une application basée sur l’apprentissage machine considérée comme une boîte noire. L’objectif de cet atelier est de présenter les concepts clés de l’explicabilité de l’apprentissage machine à la fois en présentant des notions essentielles en philosophie des sciences à relier aux méthodes informatiques utilisées pour extraire des informations des prédictions des réseaux de neurones. \n  \nOrganisation de l’atelier \nSeconde séance du 13 octobre : \n\nPrésentation d’une palette de méthodes informatiques permettant d’extraire de l’information de méthodes d’apprentissage machine.\nTest de ces méthodes sur les cas d’usage.\n\nDes cas d’usage génériques seront proposés sur cet atelier pour tester les méthodes. Toutefois\, les participantes et les participants sont invités à proposer et présenter lors de la première séance de l’atelier leurs propres cas d’usage. \nPrérequis : Connaissance de base en machine learning et en langage pythonBesoins matériels : Ordinateur portable disposant d’un environnement python\, la distribution multi-plateforme Anaconda est recommandée URL:https://datacraft.paris/event/sil-vous-plait-dessine-moi-une-explication-partie-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211029T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211029T173000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210723T132707Z LAST-MODIFIED:20211015T103719Z UID:5399-1635516000-1635528600@datacraft.paris SUMMARY:Cybersécurité - détection d'intrusion : analyse de journaux d'événements structurés DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Animé par Corentin Larroche\, Télécom Paris \nLes journaux d’événements constituent un historique des activités menées sur l’ensemble des machines d’un parc informatique. Ils présentent ainsi deux caractéristiques principales : d’une part\, ils offrent une grande visibilité sur l’état présent et passé du réseau\, ce qui est particulièrement intéressant dans le cadre de la détection d’intrusion. D’autre part\, leur volume est considérable\, ce qui rend leur exploitation ardue. Dans cet atelier\, nous étudierons l’utilisation d’algorithmes de détection d’anomalies dans le but de faciliter la détection d’activité malveillante dans des journaux d’événements. Nous nous focaliserons sur la nature particulière de ces journaux et ce qu’elle implique en termes de modélisation : en effet\, les événements n’étant pas des données numériques ou vectorielles\, leur analyse repose sur des concepts de statistique discrète et combinatoire. \nAu programme: \n\nIntroduction : journaux d’événements\, intrusions\, détection\nFormalisation du problème et lien avec la détection d’anomalies– Première approche : agrégation et conversion en données vectorielles– Deuxième approche : agrégation et représentation par des graphes– Troisième approche : graphe utilisateur-hôte global– Quatrième approche : modèle combinatoire d’ordre supérieur\nConclusion : de l’importance de la représentation des données URL:https://datacraft.paris/event/cybersecurite-detection-dintrusion-analyse-de-journaux-devenements-structures/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211029T110000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211029T120000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211015T123722Z LAST-MODIFIED:20211015T123727Z UID:6013-1635505200-1635508800@datacraft.paris SUMMARY:MINDSHAKE TIME : NLP - FEW SHOT LEARNING - SENTIMENT ANALYSIS DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\n“Ce deuxième rendez-vous se propose d’approfondir les approches partagées lors de la première session. \nOn reviendra notamment sur les approches PET et ADAPET issues de ces 2 papiers de recherche https://arxiv.org/pdf/2001.07676.pdf\, https://arxiv.org/pdf/2103.11955.pdf.” \nAnimé par Nicolas Chesneau\, Lead Tech Machine Learning URL:https://datacraft.paris/event/mindshake-time-nlp-few-shot-learning-sentiment-analysis/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211028T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211028T170000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210705T091029Z LAST-MODIFIED:20210913T194520Z UID:4620-1635429600-1635440400@datacraft.paris SUMMARY:DONNÉES TWITTER : ANALYSE DE LA VIRALITÉ ET PROPAGATION D’UNE FAKE NEWS DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier animé par Pierre Foulquié\, responsable data science\, Kap Code et Yann Girard\, manager data science et résident datacraft \nChaque dernier jeudi du mois\, nous nous retrouvons l’après-midi pour un atelier sur les données de Twitter. Si vous travaillez sur ce type de données\, ou si simplement le sujet vous intéresse : rejoignez-nous. \nLes réseaux sociaux comme Twitter sont un moyen de créer du lien mais aussi\, pour certains\, utilisateurs d’y propager\, de manière consciente ou non\, des fausses informations\, communément appelées fake news. \nNous proposons d’étudier les différents aspects de la désinformation sur les réseaux sociaux à travers un jeu de données centré autour d’une fake news sur la vaccination contre la Covid-19. Plusieurs axes sont à explorer : \n\nla viralité de cette information et l’analyse des utilisateurs qui y participent ou qui la combattent (analyse de réseaux\, de communauté\, caractérisation des utilisateurs)\nle contenu échangé sur ce sujet : les liens\, le texte\, les images\, les vidéos…\n\nLes prochaines dates sont le 25 novembre et le 30 décembre 2021. URL:https://datacraft.paris/event/donnees-twitter-analyse-de-la-viralite-et-propagation-dune-fake-news-4/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211026T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211026T120000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210920T201810Z LAST-MODIFIED:20211015T125130Z UID:5882-1635238800-1635249600@datacraft.paris SUMMARY:AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Atelier datacraft animé par Antoine Isnardy\, Senior Data Scientist chez Danone et Théo Alves Da Costa\, Manager Data Science chez Ekimetrics. \n\nEn collaboration entre les différents membres de la communauté datacraft\, nous avons lancé le cercle de réflexion sur la data science responsable avec de nombreuses questions autour des biais\, de la transparence\, et de l’empreinte environnementale des algorithmes. Nous souhaitons notamment travailler ensemble à l’élaboration d’outils et méthodologies open source pour transformer nos outils du quotidien et apporter des réponses concrètes sur les questions d’IA éthique. \n\nUn moment d’échange et de collaboration pour tester d’autres outils et construire ensemble cette boite à outil de la Data Science responsable. \nExemple d’outils testés : \n– Aequitas (http://aequitas.dssg.io) \n– AI Fairness 360 (https://aif360.mybluemix.net) \n– Fairlean (https://fairlearn.org) \n\nRetrouver les travaux passés sur notre Github : https://github.com/datacraft-paris/Fairness-Benchathon \n\nPrérequis : \n– Bonne maîtrise de Python URL:https://datacraft.paris/event/ai-fairness-et-biais-des-algorithmes-3/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211022T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211022T160000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20210702T122100Z LAST-MODIFIED:20210913T192313Z UID:4592-1634911200-1634918400@datacraft.paris SUMMARY:Multivariate and functional anomaly detection - Part 3 DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Workshop led by Pavlo Mozharovskyi\, Telecom Paris. \nAnomaly detection (Chandola et al.\, 2009) is a branch of machine learning which aims at identifying observations that exhibit abnormal behavior. Be it measurement errors\, disease development\, severe weather\, production quality default(s) (items) or failed equipment\, financial frauds or crisis events\, their on-time identification\, isolation and explanation constitute an important task in almost any branch of industry and science. \nDuring this workshop\, one of these following topic will be discussed : \n\nthe concept of data depth in both functional and multivariate settings\,\nreview most common notion of the depth function (halfspace (Tukey\, 1975)\, projection (Zuo & Sefling\,2000)\, zonoid (Mosler\, 2002)\, spatial depth (Koltchinskii\, 1997); integrated (Claeskens et al.\, 2014) and curve (Lafaye De Micheaux et al.\, 2020) functional depths\, functional isolation forest Staerman et al. (2019)\nfocus on a number of real-world applications ranging from simulated situations to hurricane tracks and brain imaging.\n\n  \nPlease note that the workshop will be conducted in French or English depending on the participants. URL:https://datacraft.paris/event/multivariate-and-functional-anomaly-detection-part-3/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20211022T130000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20211022T143000 DTSTAMP:20260430T203359 CREATED:20211005T093524Z LAST-MODIFIED:20211005T130706Z UID:5968-1634907600-1634913000@datacraft.paris SUMMARY:Rencontre entre étudiants en master IA et entreprises DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\nÀ propos de cet évènement : \n\n\ndatacraft organise avec le Sorbonne Center for Artificial Intelligence SCAI\, une 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. \nLes étudiants de Master 2 réalisent généralement leur stage à compter de Février-Mars\, leurs recherches commencent donc maintenant pour 2022 ! \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. \nSi vous avez une offre de stage que vous souhaitez partager\, n’hésitez pas à nous envoyer quelques lignes (missions\, profil d’étudiant\, compétences recherchées et dates. \nLe meilleur moyen de matcher est toujours de se rencontrer\, nous vous proposons donc un speed dating décontracté à l’heure du déjeuner ! Une quarantaine d’étudiant.e.s de Sorbonne Université seront réunis pour rencontrer leur futur.e. maître de stage le vendredi 22 octobre de 13h à 14h30\, dans nos locaux au SCAI\, 4 Place Jussieu\, 75005 Paris. \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 ! URL:https://datacraft.paris/event/rencontre-entre-etudiants-en-master-ia-et-entreprises/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT END:VCALENDAR