Best of : 5 idées pour faire de l’Intelligence Artificielle

Notre dernier best of est consacré à l’Intelligence artificielle et à la Data Science. Au programme : la différence entre Data Science, IA et Machine learning, les agents conversationnels (chatbots), l’IoT et la Data, les projets en R et Python…

1. Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Science : ces termes sont-ils interchangeables ?

De plus en plus d’articles apparaissent sur l’Intelligence Artificielle (IA), le machine learning, (voire le deep learning), et de nombreux auteurs parlent indifféremment d’IA, de machine learning, et de Data Science comme si ces termes étaient largement interchangeables.

Mais qu’en est-il exactement ? Eclairage et réponses de Didier Gaultier, directeur Data Science (Business & Decision)

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2. L’IoT sans Data, c’est comme un humain sans cerveau

Les données sont partout, notamment grâce aux objets connectés, à l’internet des objets. Or, si l’on arrive à bien gérer ces données et à mettre en place les outils adéquats, il est alors possible d’irriguer tous les services de l’entreprise, et de créer énormément de valeur par la data.

Retrouvez la conférence de Mick Lévy, donnée à l’occasion de la dernière édition du Salon Data.

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3. Chatbot, Agent Conversationnel pour redéfinir l’expérience client

Chatbot ou agent conversationnel, voilà une application concrète de l’intelligence artificielle ! Ces technologies redéfinissent le positionnement des centres de contacts, alors que pendant très longtemps, le service à la clientèle et les centres de support étaient des départements qui n’intervenaient qu’après la vente d’un produit ou d’un service à un client ou lorsque celui-ci avait une interrogation ou un problème concernant ledit produit ou service.

Gerrit Denayer vous explique comment le chatbot permet de transformer ces services en créant de la valeur lors de chacun des échanges clients.

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4. [DEBAT D’EXPERTS] L’Intelligence Artificielle en 7 points clés

L’Intelligence Artificielle fascine et s’annonce incontournable. Elle est surtout autant porteuse d’espoirs que de grandes peurs, révélées par d’illustres auteurs de science-fiction.

Le point au travers d’une discussion à bâtons rompus entre Jean-Luc Raffaëlli, Architecte à la DSI Groupe (Groupe La Poste) et Mick Lévy, Directeur de l’Innovation Business (Business & Decision).

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5. Peut-on faire un projet entier avec R et Python en Data Science ?

Depuis plusieurs années, de nombreux Data Scientists ont été amenés à privilégier des outils de type « langage » en ligne de commande pour faire du « Big Data », tels R et Python.

Mais est-il vraiment possible de se lancer dans un projet Data Science armé de ces deux seules technologies ? Le point avec Didier Gaultier.

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