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#4.24 Gagner aux JO, est-ce une question de data ?

Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

Release Date: 08/02/2024

#6.13 L'Assemblée nationale préconise la création de syndicats de données show art #6.13 L'Assemblée nationale préconise la création de syndicats de données

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Assemblée nationale : le rapport sur la souveraineté numérique préconise la création de syndicats de données Un concept déjà largement étudié au Québec (Canada) sous le nom de fiducie de données, mais pas encore développé en France. Vous avez très certainement lu les 453 pages du rapport de la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur la souveraineté numérique , publié le 8 juillet… et donc, vous n’êtes pas passé à côté de la proposition n° 4 : créer un statut de syndicat de données… Les plus de 400 pages du rapport...

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#6.12 Mauvaise gouvernance : Faut-il interdire ou empêcher ? show art #6.12 Mauvaise gouvernance : Faut-il interdire ou empêcher ?

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Interdire ou empêcher : deux logiques de gouvernance à l’épreuve des données et de l’IA De passage sur TikTok pour y écouter parler de philosophie (si, si, on parle de philo sur TikTok… abonnez-vous par exemple au compte de @philo_sophia_) l’algorithme m’a conduit à une comparaison argumentée entre l’interdiction et l’empêchement. Faisant le parallèle avec les contextes de gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, qui semblent si difficiles à faire accepter aux opérationnels, il m’a semblé porteur de poser quelques réflexions sur le...

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#6.11 Intelligence Artificielle, comment redéfinit-elle le métier de directeur financier show art #6.11 Intelligence Artificielle, comment redéfinit-elle le métier de directeur financier

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Intelligence artificielle : comment redéfinit-elle le métier de directeur financier Clôtures accélérées, prévisions en temps réel, détection de fraude, assistants conversationnels embarqués dans l’ERP : l’intelligence artificielle n’est plus un horizon lointain pour les directions financières. Selon Deloitte, 87 % des DAF estiment qu’elle sera « extrêmement ou très importante » pour leur fonction en 2026. Ce que l’IA apporte vraiment Il faut commencer par distinguer deux familles de technologies. L’IA dite « traditionnelle » repose sur...

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#6.10 Découvrons le context engineering avec Dataloma show art #6.10 Découvrons le context engineering avec Dataloma

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Nous recevons cette semaine les deux co-fondateurs de Dataloma, nouvel éditeur de progiciels spécialisé dans le context engineering encadrant les modèles d'IA générative : Laura Bonnafé, et Matthieu Fauchon.   - Pourquoi la formalisation et la transmission d'un contexte sont indispensables pour améliorer les résultats de l'IA ? - Quelles sont les erreurs / risques diminués par la transmission d'un contexte ? - Pourquoi avoir lancé Dataloma ? Quelle stratégie souhaitez-vous déployer ?

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#6.9 Catalogue de données, LLM et MCP show art #6.9 Catalogue de données, LLM et MCP

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Le LLM va-t-il devenir l’interface unifiée de la gouvernance des données ? Récemment j’évoquais les raisons principales d’échec du déploiement de nombreux catalogues de données. En première ligne, l’absence d’adoption suffisante par les utilisateurs métiers. Doit-on refondre les interfaces utilisateurs ? Une nouvelle voie apparait : abandonner l’interface utilisateur ! Et la confier à un LLM qui interrogera, via un serveur MCP, la base de données du catalogue. L’habitude d’interroger un moteur de recherche pour obtenir une réponse a changé. Le...

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#6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs show art #6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs

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Un catalogue social de données, orienté utilisateurs Il y a quelques mois, j’ai travaillé pour une grande entreprise sur la formalisation des caractéristiques du catalogue de données idéal. « Social et orienté vers ses utilisateurs » sont ressorties comme les caractéristiques essentielles d’un catalogue efficace en 2026… ou 2027. Un catalogue social, c’est-à-dire conçu comme tous les outils que nous utilisons au quotidien, qui favorisent l’interaction, la création de contenu par l’utilisateur, la simplicité d’utilisation, et l’intégration aux applications...

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#6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone show art #6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone

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Pour parler d'IA, de ressources humaines et de données, nous recevons José Alberto Rodriguez Ruiz, Délégué à la protection des données (DPO) et responsable de la gouvernance de l’IA chez Cornerstone (Chief Data Protection & AI Governance Officer). - Comment les DRH utilisent-elles l'IA en 2026 ? A quelles étapes de la relation employeur-employé ? - Les données RH sont par essence des données personnelles. Comment s'assurer d'être conforme à la réglementation ? - Quels sont les risques liés aux usages de l'IA dans le domaine des RH et comment les éluder ? (discriminations,...

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#6.6 Les agriculteurs dépossédés de leurs données, avec Caroline Gans Combe show art #6.6 Les agriculteurs dépossédés de leurs données, avec Caroline Gans Combe

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Quelques semaines après la fermeture du Salon de l’Agriculture, une question centrale se pose : et si une partie de la réponse à la crise agricole se trouvait dans une ressource déjà produite par les exploitations, mais encore largement invisible ? Chaque jour, les fermes françaises génèrent des données sur les sols, l’eau, le climat, les cultures ou les rendements. Ces informations ont une valeur stratégique. Elles alimentent les outils d’aide à la décision, les modèles d’intelligence artificielle et les services développés par les acteurs de l’agritech. Pourtant,...

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#6.5 Alain Garnier, Jamespot, défend une diversité souveraine show art #6.5 Alain Garnier, Jamespot, défend une diversité souveraine

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Alain Garnier, co-fondateur de Jamespot, est un ardent défenseur de la souveraineté numérique; l'occasion d'aborder ce sujet avec lui, sans filtre, et de réfléchir ensemble aux solutions pratiques, et non-extrémistes, qui s'offrent à nous, pour faire un bout de chemin en direction d'un numérique moins dépendant de la grande puissance américaine aujourd'hui, ou peut-être chinoise demain. - Vous dites : "Nous sortons d’une approche théorique de la souveraineté numérique. Désormais, la question centrale devient : est-ce que l’organisation peut continuer à fonctionner si cette...

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#6.4 Observabilité : attitude et outils du data steward show art #6.4 Observabilité : attitude et outils du data steward

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L’observabilité : attitude et outil du data steward Observer vient de la racine latine observare, qui signifie « noter ou considérer », mais aussi « garder en sécurité ou protéger ». Quelle belle proximité avec la fonction de data steward ! Or aujourd’hui le rôle du data steward n’est plus simplement de se préoccuper de qualité des données, mais réellement de mettre en œuvre l’observabilité. Plutôt qu’un steward, il est plutôt d’ailleurs un contrôleur aérien de vos data. Il ne pilote pas mais surveille et organisme le trafic et reporte les...

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Vous avez 23 ans, vous mesurez 1 mètre 77, et vous pesez 72 kilos ? Vous avez, contrairement à moi, le profil idéal pour remporter le 100 mètres, épreuve reine de l’athlétisme aux jeux olympiques.

Si en revanche vous avez plus de 27 ans… désolé, vous êtes déjà disqualifié par l’analyse statistique. Cependant, si vous êtes un peu en surpoids, jusqu’à 108 kilos, vous pouvez tenter le lancer de poids. Les grands triompheront au lancer de disque, quant aux plus petits qu’un mètre soixante… ils n’ont que peu de chance d’obtenir une médaille en athlétisme.

Non, mesdames, je ne vous oublie pas. Et les statistiques semblent se rejoindre. Si vous avez 22 ans, que vous mesurez 1 mètre 66, et que vous pesez 57 kilos, la médaille du 100 mètres est à votre portée, mathématiquement. Là encore, quelques kilos supplémentaires vous permettront de tenter le lancer de poids. Les plus grandes lanceront le disque tandis que les plus petites triompheront au 10 000 mètres et au marathon.

Commandité par JeffBet, un site de paris en ligne, l’étude porte sur les données de 222 500 athlètes olympiques, collectées depuis 120 ans. Pour JeffBet, remporter une épreuve dépend certes du courage, de la volonté, de l’entrainement, mais également de caractéristiques purement physiques. Et c’est l’idée de la société de paris en ligne, qui tente de convaincre que l’on peut améliorer ses probabilités de miser sur le gagnant, sans le connaitre, mais en étudiant uniquement ses données.

Le livre Money Ball de Michael Lewis, publié en 2003, nous contait déjà l’histoire controversé d’un sélectionneur de baseball qui utilisait les données pour compenser le manque de moyens de son équipe, et identifier statistiquement les meilleurs joueurs.

Alors que vous soyez pro-statistiques, persuadés que le monde est régi par la mathématique et les probabilités ; ou que vous soyez convaincu que les statistiques ne sont en aucun cas déterministes, oubliez un peu les data pendant quelques semaines, passez de bonnes vacances, et retrouvez de nouvelles émissions de votre podcast Decideo dès la rentrée de septembre pour une nouvelle saison, la cinquième !