Depuis 2016, la "data science" a connu un engouement au Québec. Entre autre grâce à l'émergence de Montréal comme un hub du monde de l'intelligence artificielle. La question fondamentale est comment survivre à cette transition vers un monde "data-driven" pour les entreprises, les employés et le grand public ? L'objectif de ce blogue est de partager du contenu varié sur la science des données pour une audience à la fois "initié" et "profane".

intelligence articifielle marché du travail

L’intelligence artificielle et marché du travail

L’impact de l’intelligence artificielle sur le marché du travail et sur la société Comme pour toutes nouvelles technologies l’ayant précédé, l’intelligence artificielle (IA) ramène son lot de questionnements socio-économique. Une partie des questionnements sur l’intelligence artificielle sont reliés aux transformations et aux changements qui risquent d’affecter directement le marché du

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Les jeunes, les jeux vidéo et l’intelligence artificielle…

Généralement, lorsqu’on est jeune, l’informatique et les mathématiques sont des domaines très abstraits, pas du tout sexy… « À quoi va me servir de savoir calculer le déterminant d’une matrice carrée dans ma vie? » « À quoi cela sert d’avoir des connaissances en programmation? ». L’apprentissage machine (machine learning) appliqué au jeu vidéo

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science des données

Intelligence d’affaires, Intelligence Artificielle, Analytique Avancée, Science de la donnée : Quelle différence ?

Il est de plus en plus difficile de discerner et de comprendre la réelle implication des terminologies en exploitation de la donnée. Difficile pour le grand publique de pouvoir faire la différence entre la science de la donnée, l’intelligence d’affaires, l’intelligence artificielle ou encore l’analytique avancée. Beaucoup de ces termes

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support de vecteur machine assurance

Machine Learning dans le monde de l’assurance cas d’étude | R & SVM

Résumé La compétition Safe Driver Prediction, organisée par Kaggle, invite à créer un modèle qui prédit la probabilité qu’un conducteur fasse une demande de réclamation d’assurance automobile dans l’année subséquente. Nous avons décidé de nous prêter au jeu et de s’attaquer au défi, avec la technique Support Vector Machines, et

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science des données sans doctorat

Devenir data scientist sans doctorat c’est possible – Partie II

Retournez à la partie 1 de devenir data scientist. Afin d’illustrer comment les solutions libre-service en analyse de données peuvent vous permettre d’accomplir des études dignes d’un expert en science des données, nous avons créé une étude de cas en 2 parties, qui porte sur une solution déployée pour l’entreprise

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science des données sans doctorat

Devenir data scientist sans doctorat c’est possible – Partie I

Devenir data scientist est un rêve que beaucoup souhaite atteindre. La science des données reste une expertise pas encore assez répondue chez toutes les entreprises. Pourquoi? Notre expérience démontre que plusieurs entreprises voient la science des données comme une expertise très coûteuse et nécessitant l’intervention d’experts. Détrompez-vous : grâce à des solutions

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data science - science des données changement

“data science evangelist “, comment devenir le moteur de changement dans votre entreprise : la clé du succès de vos projets avant-gardistes  

L’analytique et la science des données sont des priorités pour beaucoup d’entreprises et les perspectives de croissance sont très optimistes pour le secteur. Toutefois Gartner[1] soulève que plus de 50% des initiatives ne dépasseront jamais le stade de projet pilote et seront abandonnées. Pourquoi ? Deux raisons principales : l’absence de

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