XebiCon’16 : Retour en vidéo sur les conférences Data

Lors de la XebiCon, nous avons parlé Machine Learning, Deep Learning, Data Lake, Craftsmanship lors de conférences techniques et des retours d’experience de nos clients PMU et Air France. Nous vous proposons un retour en vidéo sur ces conférences.

Toutes les autres vidéos sont disponibles sur le site de la XebiCon.

Parenting 2.0 : calmer son bébé avec du machine learning et un Raspberry Pi.

Le machine learning est le pendant naturel de la collecte massive de données. L’ordinateur apprend de nombreux échantillons de données et prend une décision éclairée. Pourquoi ne pas l’utiliser aussi pour calmer votre bébé ? Reconnaître les pleurs d’un bébé et lancer une berceuse pour essayer de le calmer avant d’intervenir personnellement, tel est le use case présenté lors de cette conférence. Nous vous présenterons les aspects techniques liés à la classification de signaux audio ainsi que le déploiement du modèle entraîné sur Raspberry Pi.

Par Giulia Bianchi, Data Scientist chez Xebia.

Utiliser le deep learning pour interpréter des photographies.

Le Deep Learning est devenu l’une des branches de l’intelligence artificielle les plus en vogue ces derniers temps. Tous les grands du web investissent des fortunes pour faire avancer la recherche ainsi que le développement d’applications utilisant ces techniques. Cette présentation a pour but de vous introduire au Deep Learning en répondant à une question concrète : Peut-on détecter le sentiment d’une personne à partir d’une simple photo ? La question est simple, mais le chemin pour y répondre est semé d’embuches ! Nous parlerons pour cela des principaux concepts ainsi que des outils à votre disposition, avec un focus particulier sur TensorFlow.

Par Yoann Benoit, Data Scientist chez Xebia.

Data Science & Craftsmanship: Je t’aime, moi non plus.

« Je ne trouve pas le répo Git du code, tu l’as mis où ? » – « Je peux te fournir une clé USB avec mon notebook si tu veux. ». Ceci est une histoire d’amour et de haine entre Data Scientist et Software Craftsman !

À l’heure où de plus en plus de projets Data sont conduits, nous avons commencé à nous demander comment délivrer des travaux de Data Science en production et les intégrer dans le système d’information. Les proofs of concepts sont terminés, que vient après ?

L’une des principales questions que nous nous sommes posés est comment concilier le monde de la Data Science, dans lequel nous travaillons à coups de notebooks sur des modèles et des technologies pour l’experimentation, avec le monde du Craftsmanship, dans lequel la qualité du code est le pilier de la réutilisation et de l’industrialisation.

Pendant ce talk, nous présenterons des pistes et des conseils permettant de faire cohabiter ces deux mondes qui ne se connaissent que trop peu et qui auraient pourtant tout à y gagner. Nous aborderons également la place du Data Scientist dans une équipe agile, ainsi que par quels moyens il devrait communiquer avec ces collègues.

Par Yoann Benoit, Data Scientist et Sylvain Lequeux, Data Engineer chez Xebia.

Data Lake Done Right.

Les entreprises adoptent rapidement le Data Lake comme composant clé de leur architecture Data. Les technologies de l’écosystème Big Data ont fait émerger ce concept, permettant le stockage global des données de l’entreprise au sein d’une plateforme unique, quelles que soient leur format, leur nature ou leur origine. Cependant la mise en place d’une telle plateforme n’est pas sans éceuil. Mal organisé et mal géré, ce dépot centralisé se transformera en véritable “Data Swamp” (marécage de données) inutile et ne permettant pas la création de valeur à partir des données de votre entreprise.

Comment automatiser la préparation, la consolidation et la mise à disposition de vos données aux data analysts, data scientists et systèmes tiers ? Comment assurer une gouvernance de la donnée au sein d’un Data Lake ? Comment assurer la conformité de votre Data Lake à vos exigences de sécurité et de confidentialité de la donnée ?

Nous aborderons ces questions et proposerons des solutions à mettre en place pour faire de votre Data Lake un succès.

Par Matthieu Blanc, Data Architect chez Xebia.

Air France KLM – Le Big Data au service de la relation client personnalisée.

Les innovations digitales et l’amélioration de l’expérience client sont au coeur de la stratégie d’Air France KLM. Offrir de nouveaux services aux clients demande une adaptation permanente des métiers et de l’IT pour tirer pleinement partie des opportunités du Big Data. Découvrez un exemple avec la mise en place de modules de personnalisation de la relation client.

Par Michael Chalamel, Operations Research Analyst chez Air France et Mouloud Lounaci, Data Engineer chez Xebia.

PMU et le Big Data : d’une approche mono projet à une démarche entreprise.

Depuis octobre 2015, le PMU et Xebia construisent un datalake. Porté par le département Marketing, le premier Use Case couvre sur la connaissance client et a permis de justifier un ROI en 6 mois. Venez comprendre quels ont été les facteurs clés de succès sur la mise en place du DataLake et pourquoi il est apparu déterminant d’intégrer dès le début des usages d’autres métiers (approche P&L, jeu responsable, etc.). Nous vous exposerons aussi les principaux freins qui ont été rencontrés. Nous vous expliquerons également par quels moyens nous avons impliqué les experts data historiques et comment nous tâchons d’amener les opérationnels à passer de consommateurs à source de nouveaux usages.

Par Arnaud Etevenard, Responsable division projets – Domaine Client chez PMU.

Plan de bataille pour devenir une entreprise Data Driven.

La data est le futur de la plupart des entreprises, c’est acté. Mais « passer à l’ère du BigData » ne se fait pas en un coup de baguette magique. Les outils techniques sont certes mûrs, mais qu’en est il de vos processus ? Comment allez vous (re)mettre la donnée au centre des décisions ? Découvrez les différentes étapes qui vous permettront de modifier vos modes de fonctionnement pour devenir une vraie entreprise Data Driven. Dressez votre plan de bataille et repartez armés pour révolutionner votre marché.

Par Nicolas Thenoz, Responsable de la Data Factory chez Xebia.

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