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Publié par Bertrand Dechoux

Il y a 7 mois

Installer KubeFlow avec GCP ? Trivial !

Apprendre un modèle prédictif est en général une étape bien maîtrisée. La majorité des problèmes se situe plus sur la définition du besoin et sur la capacité de valider des hypothèses grâce à une industrialisation suffisante. En effet, ces deux étapes sont nécessaires afin d’itérer sur votre produit data. Nous allons ici faire un focus...

Il y a 7 mois

TechAway – Découvrez nos BBL 100% remote !

Ça y est, nous sommes confinés. Pour la plupart d’entre nous, c’est télétravail obligatoire et distanciation sociale volontaire. Et les nouvelles peu réjouissantes continuent à s’empiler : annulation du Knowledge Exchange Day d’avril, suspensions et annulations de mission en pagaille (et donc intercontrat forcé…). Pour nous, Sapients, qui sommes friands de partage, d’échanges permanents, l’idée...

Il y a 7 mois

Découvrez l’envers du décor de XebiKart, la keynote de la XebiCon

Lors de la Keynote d’ouverture de la XebiCon’19, nous vous avons présenté la société fictive 4Wheels, constructeur de voitures innovantes. À travers son histoire de 1989 à 2049, nous vous parlons Réalité Augmentée, DataViz, Intelligence artificielle, product management, Agilité, Kubernetes et bien d’autres sujets.   Pour découvrir l’envers du décors de cette keynote, et appréhender...

Publié par Daria Nguyen

Il y a 8 mois

Comment déployer votre propre modèle ML sur GCP en 5 étapes simples

Un jour, vous êtes confronté à la nécessité de déployer votre propre modèle ML sur GCP. À première vue, vous pouvez supposer que Google Cloud Platform (GCP) n’est pas très convivial pour les modèles externes construits avec sklearn ou xgboost, car ils ne sont pas «natifs de Google». Et même si vous devez déployer un...

Publié par Raphael Matusiak

Il y a 8 mois

L’Ethique dans le Big Data

Depuis les années 2014-2015, le secteur de l’intelligence artificielle est en plein essor. Beaucoup d’entreprises souhaitent rentabiliser les données qu’elles accumulent en explorant les possibilités apportées par le machine learning. Les opportunités de ces nouvelles technologies sont immenses et de nombreuses innovations voient le jour très régulièrement. Toutefois, l’utilisation de ces données n’est pas anodine,...

Publié par Johan Jublanc

Il y a 8 mois

Reinforcement learning, partie 2 : one step deeper

    Introduction : Le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) est une méthode d’apprentissage machine permettant de réaliser des tâches complexes de façon autonome. Encore récemment, cette famille d’algorithmes a fait parler d’elle dans le domaine de l’e-sport lors de la sortie d’AlphaStar, algorithme développé par DeepMind pour défier les meilleurs joueurs du monde à...

Il y a 8 mois

Spark On K8S with S3? How we made it work!

Lors de la XebiCon’19, Sergio Dos Santos et Guillaume Albini, Consultants chez Publicis Sapient Engineering ont présenté la conférence « Spark On K8S with S3? How we made it work! ». Spark, couplé à des solutions de type Object Storage, offre désormais la possibilité d’exécuter des traitements sur un Kubernetes managé sans passer par une distribution lourde...

Il y a 8 mois

L’Ethique du Big Data

Lors de la XebiCon’19, Sandra Pietrowska et Raphaël Matusiak, Data Scientists chez Publicis Sapient Engineering ont présenté la conférence « L’Ethique du Big Data ». La grande majorité des entreprises se lancent avec beaucoup d’effervescence dans de nombreux projets d’innovation Big Data. En parallèle, nous observons de plus en plus de réticence de la part des utilisateurs...

Publié par Sandra Pietrowska

Il y a 8 mois

Intervention chez Simplon.co pour parler de l’éthique du Big Data

Suite à notre conférence lors de la Xebicon 2019, nous aurons le plaisir d’intervenir dans l’école Simplon.co à Montreuil pour parler de l’éthique du Big Data. Simplon.co est une start-up créée en 2013 dans le domaine de l’apprentissage de la programmation et du numérique. C’est un réseau de fabriques solidaires qui permet à des personnes...

Publié par Johan Jublanc

Il y a 8 mois

Reinforcement learning, partie 1 : introduction

    Introduction Le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) est une méthode d’apprentissage machine permettant de réaliser des tâches complexes de façon autonome. Encore récemment, cette famille d’algorithmes a fait parler d’elle dans le domaine de l’e-sport lors de la sortie d’AlphaStar, algorithme développé par DeepMind pour défier les meilleurs joueurs du monde à Starcraft...

Publié par Ibrahima Fall

Il y a 8 mois

Découvrir la programmation fonctionnelle #3 | Boucles

Un programme sans boucle et sans structure de données ne vaut pas la peine d’être écrit. – Alan Jay Perlis Sans épiloguer sur cette citation, les programmes informatiques ont un grand besoin de manipuler une certaine quantité de données. Le traitement manuel n’étant pas envisageable, traiter ces éléments requiert de manipuler des structures de contrôle...

Publié par Marjolaine Clough

Il y a 9 mois

Ce que vous devez savoir pour piloter un produit Data Science

Lors de la XebiCon’19, Marjolaine Clough – Data Product Owner chez Publicis Sapient Engineering a présenté la conférence « Ce que vous devez savoir pour piloter un produit Data Science ». La Data Science agile… Tester, se planter, apprendre, tester à nouveau, obtenir des petites réussites puis recommencer… Voici une partie de mon quotidien depuis 3 ans.Je...

Publié par Alexis Kinsella

Il y a 9 mois

Introduction à TensorFlow Extended TFX

Lors de la XebiCon’19, Alexis Kinsella, CTO & Cloud Expert chez Publicis Sapient Engineering, a présenté la conférence « Introduction à TensorFlow Extended TFX ». Tout développeur qui s’est déjà intéressé à la Data Science connaît TensorFlow, la coqueluche des frameworks de Machine Learning. Toutefois un framework ne fait pas tout, et Google a développé pour ses...

Publié par Loic Divad

Il y a 9 mois

Contes et légendes autour de l’entreprise temps réel

Lors de la XebiCon’19, Loïc Divad, Data Engineer chez Publicis Sapient Engineering a présenté la conférence « Contes et légendes autour de l’entreprise temps réel ». La vie de votre business est faite d’une suite d’événements. Une jolie maxime qui ne colle pas avec la réalité de la plupart des systèmes d’information. Les usages poussent de plus...

Publié par Giulia Bianchi

Il y a 9 mois

La confidentialité assurée par les maths

Lors de la XebiCon’19, Giulia Bianchi, Data Scientist chez Publicis Sapient Engineering a présenté la conférence « La confidentialité assurée par les maths ». Depuis mars dernier la famille TensorFlow compte un nouveau membre TensorFlow Privacy. De quoi s’agit-il ? Quelles sont les théories mathématiques qui garantissent la confidentialité d’un modèle de Deep Learning et comment sont-elles...

Publié par Elhadi Cherifi

Il y a 9 mois

Amazon S3 : Overview (Partie 1)

Amazon S3 est la solution de stockage sur le cloud proposée par Amazon Web Service (AWS). Brique de base de multiples architectures cloud, il est indispensable de la maîtriser pour l’utiliser à bon escient et avec efficience. Grâce à deux billets de blog à ce sujet, j’espère vous aider à démystifier quelques unes de ses...

Il y a 9 mois

Time series made easy

Lors de la XebiCon’19, Vincent Villet, Data Scientist et Sameh Ben Fredj, Data Scientist & Consultant IoT chez Publicis Sapient Engineering ont présenté la conférence « Time series made easy ». La prévision des séries temporelles est un domaine de la data science présent au cœur de nombreuses activités d’entreprise. Cependant, il s’agit d’un territoire souvent inexploré...

Publié par Nicolas Laille

Il y a 9 mois

MLflow et son API Tracking, suivre ses expériences est devenu facile !

Version 1.5 de MLflow lors de l’écriture, certaines informations peuvent ne plus être valide dans les versions futures. Depuis sa sortie en juin 2018, MLflow n’arrête pas de faire parler de lui. Outil open source, développé par Databricks, qui se définit comme une plateforme permettant de gérer le cycle de vie des projets de machine learning....

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Être un Sapient, c'est faire partie d'un groupe de passionnés ; C'est l'opportunité de travailler et de partager avec des pairs parmi les plus talentueux.