mercredi 27 juin 2018

Saoussane Roussin dans le JDN -
Comment motoriser son data lake à l'intelligence artificielle

Les puristes utiliseront plutôt le terme machine learning. En tout état de cause, les algorithmes autoapprenant représentent bel et bien la nouvelle frontière du big data.

Après avoir bâti un premier data lake, il est tentant de lui adjoindre une couche de machine learning dans le but de mettre en musique des analyses avancées (scoring de clients, prédiction marketing...). Généralement basé sur des infrastructures big data comme Hadoop et Spark, un lac de données pourra accueillir sans impliquer trop d'efforts un tel environnement. "En fonction des besoins, différentes intelligences artificielles seront envisageables", explique Saoussane Roussin, experte en IA et data au sein de l'agence digitale SQLI. Régression linéaire, forêt aléatoire, réseau de neurones… De nombreux algorithmes d'auto-apprentissage, supervisés ou non, existent. Chacun répond à des problématiques métiers diverses, de la reconnaissance d'images au ciblage commercial et la maintenance prédictive en passant par les calculs de risques

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