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:20230326T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20231029T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20240331T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20241027T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20250330T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20251026T010000 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240701T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240701T190000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240614T150802Z LAST-MODIFIED:20240614T151111Z UID:11729-1719856800-1719860400@datacraft.paris SUMMARY:REX - Mise en place d'une app d'optimisation d'achats d'électricité avec Taipy DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Intervenant \n\nTheo Demessance\, Lead Data Scientists\, Groupement Les Mousquetaires\n\n  \nPrésentation du REX :  \nAujourd’hui\, plus de 85 % des projets de data science restent au stade de preuve de concept (PoC) et n’atteignent jamais le stade de production. Plusieurs facteurs peuvent expliquer ce chiffre:\n– les silos entre les différents métiers de la donnée\n– le manque de librairies Python pour le développement full-stack\n– la difficulté à maintenir un lien entre data scientists et utilisateurs finaux.\nCe sont ces trois enjeux que Taipy cherche à résoudre en proposant une librairie Python permettant de créer des applications Web prêtes pour la production et conçues pour embarquer dès le départ les utilisateurs finaux.\n \nLa STIME\, filiale IT du Groupement Les Mousquetaires\, l’un des principaux groupes de distribution européens\, a déployé MCE. Cette application propose au métier différentes prévisions de consommation électrique basée sur l’IA\, en fonction de paramètres bien définis. MCE (Modélisation Conso Electrique) a été développée avec Taipy.\nElle est devenue une application centrale pour le service d’énergie : les acheteurs peuvent désormais réaliser de bien meilleures prévisions\, en tenant compte d’un plus grand nombre de variables\, mais aussi en effectuant des analyses de scénarios.\n \nLa STIME a choisi Taipy comme framework de développement Python car il permet un développement rapide\, une couverture complète (de l’interface graphique au pipeline en passant par la gestion des scénarios) et un déploiement facile. De plus\, les équipes métiers ont pu être embarquées dans la conception de l’application dès le début du projet.\n \nLa mise en œuvre du projet MCE avec Taipy s’est traduite par une gestion plus active des contrats d’électricité. Maintenant\, le département gère ses achats en interne\, alors qu’historiquement cela était fait par un intermédiaire\, qui\, avec la hausse des prix et l’instabilité du marché\, a augmenté ses prix. Ceci a permis de réaliser des gains en identifiant avec précision les meilleurs moments à acheter de l’électricité sur le marché spot\, mieux gérer ses contrats à long terme ainsi qu’avoir une meilleure visibilité sur son portefeuille. Ce projet a généré un retour sur investissement élevé\, encore accru par la hausse des prix de l’énergie.\n \nDans cet atelier\, la Stime et Taipy nous proposent un retour d’expérience pratique sur la mise en place interne de l’outil dans leur division énergétique et la manière dont Taipy peut aider les organisations à développer des projets data science de bout en bout. URL:https://datacraft.paris/event/rex-mise-en-place-dune-app-doptimisation-dachats-delectricite-avec-taipy/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240627T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240627T193000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240605T125238Z LAST-MODIFIED:20240613T081741Z UID:11422-1719511200-1719516600@datacraft.paris 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) URL:https://datacraft.paris/event/ia-frugale-decouverte-appropriation-et-echanges/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240627T160000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240627T180000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240409T090453Z LAST-MODIFIED:20240527T144453Z UID:11002-1719504000-1719511200@datacraft.paris 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). URL:https://datacraft.paris/event/atelier-donnez-vie-a-votre-imagination-grace-a-lia-generative/ 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:20240626T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240626T170000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240516T154127Z LAST-MODIFIED:20240614T151318Z UID:11238-1719410400-1719421200@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Causalité : L'inférence causale DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Intervenants : \n\nMarianne Clausel\, professeur\, Université de Lorraine\nFabien Faivre\, Responsable R&D et Innovation Data\, MACIF\nGeorges Oppenheim\, Professeur\, Université Paris-Est Marne-la-Vallée\n\nPrérequis : \nNiveau en Machine Learning \nConnaissances de base en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \nBonnes connaissances en python \nPC portable pour la réalisation des travaux. Un environnement de travail sous Hfactory sera mis à disposition par datacraft \nPrésentation de l’atelier : \nCette session s’inscrit dans la poursuite d’un cycle sur la causalité initié en 2023 \nLe premier atelier a introduit le concept de causalité et sa formalisation. Des domaines d’applications ont été évoqués et le principe de mise en oeuvre dans le cadre d’une relation linéaire entre les variables a été illustré au travers du framework DoWhy. \nLors du deuxième atelier\, nous avons discuté de la possibilité de proposer des graphs causaux permettant de combiner avis d’expert et compatibilité avec le jeu de données collectées. \nA l’occasion de ce troisième atelier\, nous partirons d’un graph causal supposé pour estimer la forme et l’intensité de la relation causale entre un traitement et une réponse. Cette session se focalisera sur les approches issues du Machine Learning pour généraliser l’estimation linéaire introduite lors du premier atelier. \nCette session introduira notamment plusieurs approches tirant parti du Machine Learning pour plus de souplesse dans la forme de la réponse : S\, T\, X\, R-learner et Causal Forest. \nIl n’est pas nécessaire d’avoir assisté aux 2 premiers ateliers pour participer à celui-ci. Néanmoins si vous souhaitez les consulter\, une synthèse est disponible sur le site de datacraft\, lien ici ! \nDéroulé : \n\nRappel des précédents ateliers : 14:00 – 14:30\nPrésentation des méthodes : 14:30 – 15:30\nIllustration par les participants sur un jeu de données public : 15:30 – 16:30\nRestitution et conclusion : 16:30-17:00 URL:https://datacraft.paris/event/atelier-causalite-linference-causale/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240619T123000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240619T143000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240402T110833Z LAST-MODIFIED:20240524T114449Z UID:10947-1718800200-1718807400@datacraft.paris SUMMARY:State of the art - Preserving Privacy in Deep Learning Models DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n This state of the art will be led by Tom Sander\, META AI (FAIR)\n \n\nDeep Learning models are known for their capacity to memorize training data\, a characteristic that can lead to significant privacy concerns. \nIn this talk\, we will delve into the implications of this memorization and explore strategies to mitigate its effects. We will discuss practical methods to reduce unintended memorization and their results\, providing insights into how these techniques can be deployed in real-world scenarios. \nTom’s work: https://scholar.google.com/citations?user=xrewx-sAAAAJ&hl=en \nAudience: technique \n\n  URL:https://datacraft.paris/event/state-of-the-art-preserving-privacy-in-deep-learning-models/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240618T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240618T103000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240606T142208Z LAST-MODIFIED:20240606T145258Z UID:11434-1718701200-1718706600@datacraft.paris SUMMARY:State of the art - Digital twin by Sébastien Lozé\, Unreal Engine DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Speaker\n \n\nSébastien Lozé\, Unreal Engine Simulation industry Business Director\, Epic Games\n\n \n\nTalk description \n New geographic representation standards for the digital twin. \nA state of the art revue of geographic large world formats and the pipelines to generate those. \n\n  URL:https://datacraft.paris/event/state-of-the-art-new-geographic-representation-standards-for-the-digital-twin/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240617T083000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240617T110000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240516T084322Z LAST-MODIFIED:20240613T144820Z UID:11204-1718613000-1718622000@datacraft.paris 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  URL:https://datacraft.paris/event/etat-de-lart-la-nouvelle-reglementation-fida-un-tournant-majeur-pour-lopen-finance-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240606T183000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240606T213000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240523T102750Z LAST-MODIFIED:20240524T114147Z UID:11331-1717698600-1717709400@datacraft.paris SUMMARY:MEET UP DEEP LEARNING GROUP X datacraft DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\nStart with drinks and food : 6:30pm\n \n7pm\n \nSpeaker: Fabio Buso\, VP of Engineering at Hopsworks \n\nTitle: Solving Stockholm commuters pain using LLMs with Hopsworks\nAbstract: Retrieval augmented generation (RAG) can be used to personalize LLMs interactions by injecting a prompt to the user query. Vector indexes have been the most common way people build RAG pipelines by indexing and retrieving unstructured data such as text documents. Vector indexes\, however\, struggle with real-time data and are not ideal to store and retrieve structured data. Feature stores can be used as a RAG pipeline data source for real-time structured data source. In this talk we are going to explore how to use the Hopsworks feature store to combine document-based RAG pipelines with real-time structured data from the feature store. We’ll do so by building a LLM based application to plan my commute on the Stockholm commuter rail.\n\n \n\n\n7:30pm\n\n\nSpeaker: Thaïs Denoyelle – Data Scientist at Datacraft\nTitle: Exploring Polars: A Critical Analysis of the New High-Speed Python Library for Data Analysis\nAbstract: This session focuses on Polars\, a Python library gaining attention for its high-speed data analysis capabilities. Through a critical analysis\, we’ll delve into Polars’ architecture\, functionalities\, and performance\, comparing it with established tools like Pandas and Apache Spark. Attendees will gain insights into Polars’ features\, potential applications\, and implications for data-driven industries. Whether you’re a data scientist or enthusiast\, this session offers an in-depth examination of Polars and its impact on the landscape of data analysis.\n\n \n8pm\nSpeaker: Jean-François Macresy – CTO/CPO at Videho\n\nTitle : ML Ops for video content\nAbstract: Video content has multiple particularities. It is heavy\, difficult to parse\, and multidimensional as it is composed of frames stacked together. This talk will dive into the specificities of manipulating such content in the context of a video ML platform\, and how to architect it to be scalable\, monitored and easily modifiable. URL:https://datacraft.paris/event/meet-up-deep-learning-group-x-datacraft/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240605T173000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240605T193000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240516T091801Z LAST-MODIFIED:20240524T111829Z UID:11221-1717608600-1717615800@datacraft.paris SUMMARY:ATELIER – EFFICACITÉ ET SOBRIÉTÉ: PROFILAGE DE RESSOURCES AVEC SCALENE ET CODECARBON EN PYTHON DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Niveau en Machine Learning \nConnaissances avancées en Machine Learning/DA/IA \nNiveau en Python \nBonnes connaissances en python \nCet atelier sera animé par Samuel Rincé\, Lead AI Engineer\, Alygne. \nPrésentation de l’atelier :  \n\nDans cet atelier\, nous découvrirons comment prendre en main deux outils complémentaires dans le profilage des ressources en Python: \n\nScalene\, un profileur CPU\, GPU et mémoire haute performance\, bien plus rapide que n’importe quel autre profileur\, et offrant plus de fonctionnalités.\nCodeCarbon\, un outil de référence permettant la mesure de l’empreinte carbone associée à l’exécution d’un code Python.\n\nDans cet atelier\, nous verrons comment nous pouvons diagnostiquer et résoudre des problèmes de performances de code python parfois invisibles à l’œil nu grâce à Scalene et nous étudierons les ordres de grandeur d’économie d’empreinte carbone et de ressources qu’ils impliquent. \nLiens vers les libraires scalene et CodeCarbon: \nhttps://github.com/plasma-umass/scalene \nhttps://github.com/mlco2/codecarbon \n  \n  URL:https://datacraft.paris/event/atelier-efficacite-et-sobriete-profilage-de-ressources-avec-scalene-et-codecarbon-en-python-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240604T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240604T200000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240517T092925Z LAST-MODIFIED:20240531T135741Z UID:11248-1717527600-1717531200@datacraft.paris 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  URL:https://datacraft.paris/event/data-gouv-la-qualite-des-donnees-au-service-des-produits-ia/ 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:20240529T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240529T193000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240516T090117Z LAST-MODIFIED:20240517T082904Z UID:11215-1717005600-1717011000@datacraft.paris SUMMARY:IA et durabilité : Quelles pratiques des entreprises en France et au Royaume-Uni ? DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n   \n\nDejan Glavas – Directeur de l’Institut AI for Sustainability – ESSCA\nLaurent Inard – Associé et Chief R&D Officer – Mazars\n\nPrésentation de l’atelier : \nCet événement est consacré à la présentation des résultats d’un sondage mené auprès de responsables IT d’entreprises de toutes tailles et tous secteurs au Royaume-Uni et en France\, pour explorer comment l’IA est intégrée et gérée en termes de gouvernance\, pratiques éthiques\, formation\, et développement durable. Le rapport révèle par exemple que 82% des répondants considèrent l’impact de l’IA sur le développement durable au sein de leurs entreprises comme positif ou neutre. \nObjectif:Fournir une plateforme d’échange pour discuter des découvertes du rapport et stimuler une réflexion collaborative sur l’IA et les questions de durabilité en entreprise. Cela inclut une discussion sur les bonnes pratiques en matière de gestion des données\, d’IA responsable et explicable\, d’IA frugale et les perspectives en termes d’investissements en IA dans ces domaines. \nDéroulé de l’événement:18h-18h45 – Présentation des résultats de l’étude IA & Environnement au sein des entreprises françaises et anglaises18h45-19h30 – Débat avec les membres sur les enseignements de l’étude et partage de bonnes pratiques entre les membres présents. URL:https://datacraft.paris/event/presentation-de-rapport-debat-ia-et-durabilite-decouvertes-cles-sur-les-pratiques-dans-les-entreprises-francaises-et-anglaises/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France ORGANIZER;CN="datacraft":MAILTO:contact@datacraft.paris END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240523T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240523T190000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240306T142821Z LAST-MODIFIED:20240329T094421Z UID:10231-1716487200-1716490800@datacraft.paris SUMMARY:REX - Simplifier les simulations complexes grâce au Machine Learning : application pour la détection de défauts et le diagnostic de la performance d'un bâtiment DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Ce REX sera animé par Thomas Cerbelaud\, Expert IA\, Egis. \nPrésentation du retour d’expérience : \nEn ingénierie\, les codes de calculs numériques sont omniprésents (hydrauliques\, bâtiments\, nucléaires\, aviation\, climat\, biologie…). Cependant\, ces modèles sont souvent sur-paramétrés\, i.e. un grand nombre de paramètres ont besoin d’être spécifiés\, et longs à évaluer\, ce qui limite leur utilisation. A l’inverse\, ils contiennent énormément de données sur notre connaissance des phénomènes physiques en jeu. \nL’objectif de ce REX est donc double : (i) montrer comment rendre ces codes de calculs exploitables\, et (ii) illustrer comment cela peut nous aider à rendre explicite les connaissances embarquées dans ces simulateurs dans un cas pratique industriel. \nPlan prévisionnel :1. Construction d’un émulateur statistique. Revue de l’état de l’art des différents modèles de ML/DL utilisés et illustration\, et impact des variables dynamiques et fonctionnelles.1.1. Construction d’un plan d’expérience1.2. Construction de l’émulateur \n2. Présentation de l’inférence bayésienne et ses applications.2.1. Distribution de probabilités pour les variables fonctionnelles2.2. Interprétabilité du modèles2.3. Algorithmes d’inférence : état de l’art et défis techniques \nNiveau en Machine Learning \n**Connaissances avancées en Machine Learning/DA/IA \nApproche Algo : \nOptimisation : recuit simulé\, algorithme génétiqueModèles : Gaussian Process (GP) (et dérivés)\, Polynomial Chaos Expansion (PCE) (mentionné)\, LSTM\, GRU\, (Attention mentionné)Satistiques : ACP\, ACP fonctionnelle\, GMM\, HMM (mentionnés)Inférence : MCMC (Métropolis\, Gibbs\, IS\, conjugaison\, HMC\, NUTS)\, Stochastic Variational Inference (SVI) Particle Filter (PF)Sensibilité : indices de Sobol \nLiens : \n[1]M. C. Kennedy and A. O’Hagan\, “Bayesian calibration of computer models\,” Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)\, vol. 63\, no. 3\, pp. 425–464\, 2001\, doi: 10.1111/1467-9868.00294. \n[2]D. Higdon\, J. Gattiker\, B. Williams\, and M. Rightley\, “Computer model calibration using high-dimensional output\,” Journal of the American Statistical Association\, vol. 103\, no. 482\, pp. 570–583\, 2008\, doi: 10.1198/016214507000000888. \n[3]A. Doucet\, N. Freitas\, and N. Gordon\, “An Introduction to Sequential Monte Carlo Methods\,” in Sequential Monte Carlo Methods in Practice\, Springer New York\, 2001\, pp. 3–14. doi: 10.1007/978-1-4757-3437-9_1. \n[4]M. Titsias\, “Variational Learning of Inducing Variables in Sparse Gaussian Processes\,” in Proceedings of the Twelth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics\, D. van Dyk and M. Welling\, Eds.\, in Proceedings of Machine Learning Research\, vol. 5. Hilton Clearwater Beach Resort\, Clearwater Beach\, Florida USA: PMLR\, 2009\, pp. 567–574. [Online]. Available: http://proceedings.mlr.press/v5/titsias09a.html \n[1]B. Schubnel et al.\, “State-space models for building control: how deep should you go?\,” Journal of Building Performance Simulation\, vol. 13\, no. 6\, pp. 707–719\, Sep. 2020\, doi: 10.1080/19401493.2020.1817149 URL:https://datacraft.paris/event/inversion-stochastique-de-modele-numeriques-couteux-application-pour-la-detection-de-defauts-et-le-diagnostic-de-la-performance-dun-batiment/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240523T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240523T173000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240517T082437Z LAST-MODIFIED:20240517T082709Z UID:11243-1716454800-1716485400@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/formation-initiation-a-lia-generative-du-concept-a-la-realite-3/ LOCATION:SCAI\, 4 place Jussieu\, Paris\, 75005 CATEGORIES:Les formations IA générative ingénieurs et scientifiques,on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240516T083000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240516T103000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240201T190759Z LAST-MODIFIED:20250502T142532Z UID:9927-1715848200-1715855400@datacraft.paris SUMMARY:Club CDO - Partage de REX Dataiku DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Frédéric Chassard\, Head Of Data\, Analytics\, IA Engineering LCL et Laurent Eskenazi Directeur Marketing et Data Client BPCE Financement\, partageront leur REX sur l’utilisation de Dataiku au sein de leur entreprise lors de la matinée Club Chief Data Officer de datacraft le jeudi 16 mai de 8h30 à 10h30. Nous prolongerons les échanges autour d’un petit déjeuner. \nFrédéric présentera comment\, à partir de l’outil\, le groupe Crédit Agricole a créé une offre de solution industrielle d’IA as a service : le produit\, le modèle opérationnel de fonctionnement et les compétences qui ont été nécessaires. \nLaurent expliquera comment Dataiku a permis à BPCE Financement de gagner en efficacité notamment dans l’industrialisation des scores mais aussi en précision dans leurs modèles. \nEvénement réservé aux Chief Data Officer \n  \n  \n  \n  URL:https://datacraft.paris/event/club-cdo-event-partage-de-rex-dataiku/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240515T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240515T103000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240419T093712Z LAST-MODIFIED:20240503T160652Z UID:11088-1715763600-1715769000@datacraft.paris 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  URL:https://datacraft.paris/event/etat-de-lart-data-as-an-asset-comment-calculer-la-valeur-financiere-des-donnees-dune-entreprise/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240514T180000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240514T190000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240411T133354Z LAST-MODIFIED:20240412T074249Z UID:11025-1715709600-1715713200@datacraft.paris 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  URL:https://datacraft.paris/event/rencontre-privilegiee-avec-philippe-pradal-sur-les-defis-de-lintelligence-artificielle-generative/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240502T143000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240502T173000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240110T092629Z LAST-MODIFIED:20240329T094106Z UID:9744-1714660200-1714671000@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Dataviz avec Plotly DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Niveau en Machine Learning \nTout public \nNiveau en Python \n* : Connaissances de base en python \nIntervenants \nCet atelier sera présenté par : \n\nFrancis Wolinski\, Yotta Conseil\, freelance et enseignant Python\n\nPrésentation de l’atelier :  \nPlotly est une librairie Python permettant de produire des graphiques interactifs de qualité : statistiques\, hiérarchiques\, cartes\, etc. Cette librairie est également intégrée dans Dash qui permet de construire des dashboards interactifs avec Python. \nL’objectif de cet atelier interactif est de présenter et de mettre en œuvre les modules plotly.express et plotly.graph_objects. Différents graphiques seront présentés dont des graphiques hiérarchiques\, Sankey\, et surtout sur les cartes (choroplèthes\, nuages de points) qui permettent d’afficher des données géographiques \nLe jeu de données provient de la base de données sur les incendies de forêts en France. Il pourra être chargé et manipulé avec au choix la librairie pandas ou la librairie polars pour lesquelles des solutions aux exercices seront proposées. \nFrancis est très expérimenté dans l’utilisation de Python et des librairies graphiques. Il vous aidera tout au long de l’atelier dans la mise en oeuvre de Plotly que vous découvriez cette librairie ou que vous soyez déjà avancé. N’hésitez pas à le challenger sur vos cas d’usage\, il aura sans aucun doute la réponse ! \n  URL:https://datacraft.paris/event/atelier-dataviz-avec-plotly/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240429T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240429T203000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240424T090845Z LAST-MODIFIED:20240425T153511Z UID:11106-1714417200-1714422600@datacraft.paris 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  URL:https://datacraft.paris/event/meetup-r-ladies/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240425T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240425T173000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240206T151950Z LAST-MODIFIED:20240325T151849Z UID:9997-1714035600-1714066200@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/formation-initiation-a-lia-generative-du-concept-a-la-realite-2/ LOCATION:SCAI\, 4 place Jussieu\, Paris\, 75005 CATEGORIES:Les formations IA générative ingénieurs et scientifiques,on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240423T123000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240423T143000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240319T120417Z LAST-MODIFIED:20240402T111713Z UID:10846-1713875400-1713882600@datacraft.paris SUMMARY:State of the art - Safeguarding data through LLM Watermarking DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n \nThis state of the art will be led by Tom Sander\, META AI (FAIR) \nIn this talk\, we will turn our attention to the concept of watermarking\, a powerful tool that considerably helps in the authentication of AI-generated content. We will discuss how watermarking can also help confirm that a model was trained on a specific dataset\, a capability that is particularly useful in identifying copyright infringement and detecting instances of model stealing or imitation. \nTom’s work: https://scholar.google.com/citations?user=xrewx-sAAAAJ&hl=en URL:https://datacraft.paris/event/state-of-the-art-preserving-privacy-in-machine-learning-and-data-protection-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240404T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240404T200000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240315T134133Z LAST-MODIFIED:20240321T153628Z UID:10800-1712257200-1712260800@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/data-gouv-choix-du-data-catalog-mais-avant-tout-pourquoi-pour-qui-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240402T093000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240402T180000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240214T143156Z LAST-MODIFIED:20240329T160903Z UID:10088-1712050200-1712080800@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/atelier-detection-des-entrainements-atypiques-chez-les-sportifs-de-haut-niveau/ LOCATION:Bâtiment Wework –\, 66 rue des archives\, Paris\, 75004 CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240328T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240328T180000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240202T160437Z LAST-MODIFIED:20240327T145057Z UID:9946-1711634400-1711648800@datacraft.paris SUMMARY:Atelier - Interprétabilité : soulever le capot des valeurs de Shapley DESCRIPTION:inscription\n \n \n \n \n \n Niveau en Machine Learning \n***Connaissances avancées en Machine Learning/DA/IA  \nNiveau en Python \n* : Connaissances de base en Python \nCet atelier sera animé par Charles Tremblay\, head of data science\, Ornikar \nPrésentation de l’atelier : \nLes valeurs de Shapley se sont largement popularisées pour interpréter les modèles d’intelligence artificielle depuis leur développement 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. Mais 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\, quelles sont leurs forces et leurs failles empiriques ? C’est à ces questions que nous répondrons tous ensemble\, par la théorie et la mise en pratique sur des cas d’usage simples mais qui permettent de mettre en évidence ces éléments. \nNous aborderons les points suivants : \n* Calculer de façon fiable les valeurs de Shapley sous Python (avec SHAP)* Utiliser ces valeurs pour interpréter les résultats d’un modèle de Machine Learning* Identifier les situations pour lesquelles l’utilisation des Shapley doit être sujette à caution. \nDescription du jeu de données : \nJeu de données Kaggle : Home Credit Default Risk \nQue vous soyez novices ou experts\, n’hésitez pas à nous rejoindre pour enrichir les échanges et approfondir votre pratique de Shapley ! \n  URL:https://datacraft.paris/event/atelier-interpretabilite-soulever-le-capot-des-valeurs-de-shapley-2/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240321T120000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240321T124500 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20231213T094635Z LAST-MODIFIED:20240319T133223Z UID:9624-1711022400-1711025100@datacraft.paris SUMMARY:EXPERTS Q&A - les Outliers DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Niveau en Machine Learning \nTout niveau \nNiveau en Python \nTout niveau \nCet atelier sera animé par Nicolas Meyer\, maître de conférences en statistique\, Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG) \nPrésentation de l’événement \nCe jeudi 21 mars\, Nicolas Meyer répondra aux questions que vous vous posez sur l’étude des outliers\, à une dimension ou plus. Si vous avez des questions\, sur vos cas d’usages liés à ce sujet n’hésitez pas à nous rejoindre… même si vous n’avez pas de questions mais êtes curieux des réponses qu’il pourra apporter ! \nVous pouvez poser toutes vos questions sur vos cas d’usage à l’adresse mail : question4expert@datacraft.paris \nNicolas Meyer est maître de conférences en statistique à l’Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck à l’Université de Montpellier. Ses travaux de recherche portent principalement sur la modélisation et l’analyse des valeurs extrêmes\, notamment en grande dimension. Il est également rattaché à l’équipe-projet LEMON de l’Inria Montpellier dont un des objectifs est l’analyse statistique de données extrêmes environnementales. URL:https://datacraft.paris/event/experts-qa-nicolas-meyer-valeurs-extremes/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240320T091500 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240320T180000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240214T095007Z LAST-MODIFIED:20240315T115337Z UID:10080-1710926100-1710957600@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/atelier-prediction-de-temps-de-parcours-appliquee-a-la-prevision-du-temps-de-traversee-du-tunnel-sous-la-manche/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240319T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240319T210000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240201T190015Z LAST-MODIFIED:20250502T142329Z UID:9920-1710874800-1710882000@datacraft.paris SUMMARY:Club CDO - La data au service des Jeux Olympiques et Paralympiques DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n A moins de 6 mois du plus grand évènement planétaire\, premier retour d’expérience sur : \n\nL’organisation spécifique autour de la data : périmètre\, ressources\, architecture éphémère…\nLes principaux cas d’usages data : performance commerciale\, expérience spectateurs\, opérations événementielles.\nLes grands enjeux data transversaux : exemplarité juridique\, héritage post-Jeux…\n\nGuillaume Martinetti\, responsable data & analytics Paris 2024\, partagera son REX sur « La data au service des Jeux Olympiques et Paralympiques » lors de la soirée Club Chief Data Officer de datacraft le mardi 19 mars dès 19h. Nous prolongerons les échanges autour d’un cocktail dinatoire. \nEvénement réservé aux Chief Data Officer \n  \n  URL:https://datacraft.paris/event/club-cdo-event-la-data-au-service-des-jeux-olympiques/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240314T170000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240314T190000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240130T143712Z LAST-MODIFIED:20240130T143717Z UID:9876-1710435600-1710442800@datacraft.paris SUMMARY:ÉTAT DE L'ART - Réseaux de neurones sur (hyper)-graphes appliqués à la génération de structures chimiques DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Niveau Machine Learning : \n** Bonnes Connaissances en Machine Learning \nNiveau Python : \n* Compétence de base en Python \nDescription de l’atelier : \nQue ce soit pour la conception de matériaux\, de médicaments ou la modélisation de protéines\, l’IA permet aujourd’hui de générer des structures chimiques stables et de prédire leurs propriétés avec une fiabilité remarquable. L’espoir à plus long terme est de parvenir à des modèles de génération conditionnelle\, qui proposeraient des structures aux propriétés désirées (e.g. band gap d’un semi-conducteur\, affinités d’un ligand ou d’une protéine avec une autre\, …). \nLe but de cet atelier sera d’explorer différents problèmes d’apprentissage qui impliquent des structures de graphes ou d’hypergraphes (i.e. capturant des relations entre plus de 2 sommets\, comme des angles). On décrira certaines architectures de Message-Passing Neural Networks (MPNNs)\, ainsi que les structures de données sparse mises en jeu dans leur implémentation. \nDescription du jeu de données : \nLe jeu de données public QM7 est une bon point de départ pour la prédiction de structures et de propriétés chimiques. Il contient ~7k molécules dont la géométrie et l’énergie d’atomisation ont été calculés par simulation des interactions quantiques. Le jeu de données QM9 contient quant à lui plus de 130k molécules.Voir http://quantum-machine.org/datasets/ \nApproche Algo : \n– Message-Passing Neural Networks (MPNNs)– Probabilistic Denoising Diffusion Models– Equivariance constraints and Geometric Deep LearningLiens : \n\nDatasets: http://quantum-machine.org/datasets/\nDeepMind materials: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9\nHamGNN: https://www.nature.com/articles/s41524-023-01130-4\n\nIntervenants : \nOlivier Peltre\, Postdoc au CRIL\, CNRS URL:https://datacraft.paris/event/etat-de-lart-reseaux-de-neurones-sur-hyper-graphes-appliques-a-la-generation-de-structures-chimiques/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240312T090000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240312T173000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240206T150653Z LAST-MODIFIED:20240312T103815Z UID:9974-1710234000-1710264600@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/formation-initiation-a-lia-generative-du-concept-a-la-realite/ LOCATION:SCAI\, 4 place Jussieu\, Paris\, 75005 CATEGORIES:on-site event END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240307T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240307T200000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240109T102754Z LAST-MODIFIED:20240306T104837Z UID:9725-1709838000-1709841600@datacraft.paris SUMMARY:REX - Manager les risques des LLM présents et à venir DESCRIPTION:Inscription\n \n \n \n \n \n \n \n \n Niveau en Machine Learning \nAucun \nNiveau en Python \nTout public \nIntervenants \nCet atelier sera animé par : \n\nSiméon Campos\, CEO & Fondateur chez SaferAI\nGéröme Billois\, Partner Cyber chez Wavestone\n\nDescription de l’atelier \nCe retour d’expérience a pour objectif de mieux vous faire comprendre et mieux gérer les risques des LLM pour votre organisation et à quoi se préparer à l’avenir. \nSiméon traitera des risques présents et à venir des LLM : hallucinations\, problèmes de modération de contenu\, problèmes de sécurité ou encore problèmes de “jailbreak”\, nous aborderons les risques des modèles existants et discuterons aussi le potentiel de risques sociétaux des modèles présents et à venir. En appliquant à certains cas d’usages concret comme un chatbot pour service client des méthodes de management du risque\, nous vous montrerons comment il est possible de réfléchir concrètement au management du risque pour des LLM. \nGérôme reviendra sur la manière dont les grandes organisations s’emparent du sujet et quelle gouvernance est mise en place. Il évoquera aussi les processus minimums à mettre en œuvre et l’outillage interne associé pour mesurer les risques et les suivre. Il présentera aussi plusieurs retours d’expérience issus des mois derniers. \nEnfin\, nous couvrerons certaines approches qui permettent de réduire vos risques quand vous déployez des LLM. \nSi tous ces sujets vous parlent\, n’hésitez pas à nous rejoindre pour échanger ou vous aussi partager votre expérience. URL:https://datacraft.paris/event/2402-campos-riskllm/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20240306T093000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20240306T180000 DTSTAMP:20260430T151711 CREATED:20240116T153150Z LAST-MODIFIED:20240304T105642Z UID:9822-1709717400-1709748000@datacraft.paris 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 URL:https://datacraft.paris/event/atelier-elagage-des-llms/ LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France CATEGORIES:on-site event END:VEVENT END:VCALENDAR