Les attentes des entreprises sur la transformation Data et sur l’IA sont au plus haut, et les projets se multiplient dans tous les secteurs d’activités. Alors, comment en tirer parti pour votre entreprise ? Stratégie, cas d’usage, architecture, outils, gouvernance, bonnes pratiques… Tous ces sujets ont été abordés lors de la Matinale Data & IA qui a eu lieu le 4 décembre 2019 à Paris. Vous y étiez ? Vous pouvez la revivre en vidéo. Vous l’avez ratée ? Voilà une bonne occasion de vous rattraper.
Dans la suite de cet article Premium, vous retrouverez en vidéo :
- le Match de cas d’usage Data & IA au sommet avec des retours d’expérience concrets dans des entreprises de différents secteurs
- la Conférence « Placer l’éthique au cœur de l’IA » par les experts de Business & Decision
- le Débat-table ronde avec le Groupe BPCE, Oracle, Denodo et Semarchy
- la conclusion « Business & Decision est engagé avec vous »
Placer l’éthique au cœur de l’IA, convictions et état de l’art
Dans cette première vidéo, nous vous présentons le match de cas d’usage Data & Intelligence artificielle, un état de l’art sur les sujets Data & IA et nos convictions sur la question essentielle de l’éthique pour mener à bien des projets d’Intelligence artificielle. Vous trouverez des conseils et les bonnes pratiques à mettre en place pour y parvenir.
Data, Intelligence artificielle, Ethique, il y a tant à faire !
Le match de cas d’usage, est animé par Mick Lévy, Directeur de l’Innovation Business et Didier Gaultier, Directeur Data Science et IA, chez Business & Decision.
Vous y découvrirez 4 cas d’usage portant sur :
- Un des plus grands ports européens dope sa logistique à la Data Science
- Un groupe de retail hyper-personnalise la relation clients
- Une mutuelle Santé lutte contre la fraude avec une IA
- Un opérateur réseau zenifie son support avec un bot
La vidéo se poursuit avec une conférence état de l’art sur l’Intelligence artificielle et l’éthique. Machine Learning, Deep Learning, ces technologies posent des questions-clés pour le développement d’une IA de confiance. Définition des responsabilités, élimination des biais, transparence et explicabilité des algorithmes sont les sujets-clés à lever dès le démarrage des projets d’IA.
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