Exploration de données
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Surge pricing – plus que le marché, moins que la subordination, un dispositif

Surge pricing – plus que le marché, moins que la subordination, un dispositif | Exploration de données | Scoop.it
(28 janvier, Paris) Les taxis sont en grève mais pas les algorithmes de Uber qui hier ont travaillé dur! Nous parlons du Surge Pricing qui est au taxi ce que le Yield management est aux compagnies aériennes. Un mécanisme qui analyse l’offre et la demande de manière très locale et la régule en variant les prix localement et temporairement. C’est la vertu du big data, et un exemple très concret d’application, son originalité est sa vitesse d’exécution et la granularité.
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Vers le lobbying automatisé ?

Vers le lobbying automatisé ? | Exploration de données | Scoop.it
"Comme l’explique Tim Hwang, le PDG de FiscalNote dans une interview pour Entrepreneur : « Nous regroupons les lois, les règlements et les documents gouvernementaux de milliers d’organismes fédéraux, étatiques et locaux. Nous utilisons l’intelligence artificielle pour les structurer et les normaliser, puis nous fournissons des flux de données personnalisés aux entreprises pour prédire ou montrer comment le gouvernement peut avoir un impact sur leurs activités. Nous offrons des outils aux équipes juridiques et aux lobbyistes pour travailler sur les problèmes qui touchent ou impacteront leurs entreprises » (...)
Ces outils d’analyse de données commencent à avoir à leurs actifs leurs premières réussites, souligne Bloomberg en revenant par exemple sur l’utilisation par Wallmart d’un de ces outils pour lutter contre un projet de loi qui allait à l’encontre de ses intérêts. Des outils d’analyse de données, très coûteux, qui se présentent comme un complément du lobbying traditionnel, venant encore un peu mieux armer ceux qui avaient déjà le plus de moyens pour défendre leurs intérêts. Des outils qui posent des questions quant à l’inflation et l’automatisation législatives, qui semblent ne plus pouvoir être pilotées autrement que via des outils d’analyses automatisés… A se demander, comme le pose une conférence organisée par l’université de Pennsylvanie, si nous n’allons pas vers un gouvernement pour les gens, par les robots ? "
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Vers des systèmes de visualisation pour manipuler le monde des données

Vers des systèmes de visualisation pour manipuler le monde des données | Exploration de données | Scoop.it
"(...) Bret Victor, le développeur qu’évoquait James Somers dans son article a parlé « d’explications à explorer » (Explorable Explanations) pour évoquer de nouveaux modèles d’interactions. Un concept désignant l’engagement dans une lecture active via des documents réactifs, c’est-à-dire des documents permettant de jouer avec des hypothèses et d’en explorer les conséquences, via des procédés interactifs. L’enjeu expliquait-il est de permettre au lecteur de développer « une intuition sur le fonctionnement d’un système »."
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Intelligence artificielle : toujours plus puissant, AlphaGo apprend désormais sans données humaines

Intelligence artificielle : toujours plus puissant, AlphaGo apprend désormais sans données humaines | Exploration de données | Scoop.it
"(...) après trois jours d’entraînement seulement, ce programme a battu 100 à 0 AlphaGo Lee, la version du programme qui avait, en mars 2016, réussi la prouesse historique de battre 4-1 le Sud-Coréen Lee Sedol, alors considéré comme le meilleur joueur au monde. AlphaGo Lee avait pourtant nécessité des mois d’entraînement et 30 millions de parties. AlphaGo Zero n’aura eu besoin « que » de 4,9 millions de parties jouées contre lui-même pour écraser AlphaGo Lee. Pour battre AlphaGo Master, une version plus puissante d’AlphaGo, qui avait notamment terrassé en mai 2017 le numéro 1 mondial Ke Jie, 40 jours d’entraînement ont été nécessaires. Qui plus est, AlphaGo Zero nécessite bien moins de ressources informatiques pour fonctionner que ses prédécesseurs."
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Pour Captain Dash, Big Data is beautiful

Pour Captain Dash, Big Data is beautiful | Exploration de données | Scoop.it

"Comment mobiliser les salariés aux données et aux chiffres-clé des entreprises ?  (...)

Le produit le plus emblématique de l'entreprise est le "Totem", un ou plusieurs écrans qui, placés dans des lieux stratégiques, comme le hall d'accueil ou le coin "machine à café", suscitent interactions et commentaires des salariés pendant leurs pauses. "Pour la SNCF, nous avons inclus des flux de tweets, ou encore des données plus insolites comme "le top 10 des objets perdus -smartphones, clés, parapluies, explique Bruno Walther, et nous nous sommes rendus-compte que les salariés s'amusaient à faire des paris sur le futur "top 10". Mais l'intérêt principal du Totem est que tous ces chiffres donnent du sens à l'activité des salariés, ils voient les résultats collectifs de leurs actions individuelles." Bref, le métier de Captain Dash consiste à rendre simple et visible ce qui est complexe et invisible… Ce qui l'a conduite à changer à 180° sa politique commerciale. "Au début, nous mettions en avant les caractéristiques techniques et le Big Data, ce qui est compréhensible pour une société composée à 70% d'ingénieurs (le ratio est de 80% de commerciaux et de spécialistes marketing pour 20% d'ingénieurs dans les start-up américaines, NDLR). Mais nous recevions peu de retours de nos prospects, alors maintenant nous mettons en avant le "Totem", très visuel, et nous expliquons ensuite que nous pouvons aller plus loin dans le traitement et l'analyse de données hétérogènes"."

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Comment AlphaGo a transformé l’intelligence artificielle et le jeu de go

Comment AlphaGo a transformé l’intelligence artificielle et le jeu de go | Exploration de données | Scoop.it
(...) La victoire du programme de DeepMind a bouleversé leurs repères et rebattu les cartes de ce jeu millénaire. Désormais, dans les tournois de haut niveau entre humains, les coups étranges joués par AlphaGo reviennent régulièrement. « La première réaction, c’est d’imiter ce qu’il fait, de copier ses séquences, observe Motoki Noguchi. Des pros jouent des séquences considérées comme mauvaises. » Car AlphaGo, qui ne joue pas comme un être humain, a remporté des parties avec des coups jusqu’alors quasi tabous. Nul ne comprend aujourd’hui comment ces séquences, en principe catastrophiques, lui ont permis la victoire ; mais on les rejoue, inlassablement, dans l’espoir d’y trouver un jour une explication. « Si on arrive à résoudre ces énigmes, les joueurs de go pourront peut-être s’approcher de la vérité absolue du jeu de go », affirme Motoki Noguchi. AlphaGo désarçonne, comme dans sa manière de changer de style de jeu, contrairement aux grands joueurs : « On a chacun une préférence, pour le centre ou les bords… AlphaGo n’a pas cette préférence, on a l’impression que c’est un logiciel tout-puissant, qui maîtrise tout. C’est fascinant à voir. Cela va sûrement influencer beaucoup les joueurs. Avoir une préférence, est-ce que c’est une bonne chose ? Pour l’instant, on est surtout dans la période de digestion, on essaie d’apprendre à partir des données. »
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3 cas d'usage des Big Data à destination des marketeurs

3 cas d'usage des Big Data à destination des marketeurs | Exploration de données | Scoop.it
A quoi servent les big data ? Les Big Data ne servent pas uniquement à stocker de la donnée brute, voici 3 cas d'usage des big data à destination des marketeurs.
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L’intelligence artificielle s’invite dans nos assiettes

L’intelligence artificielle s’invite dans nos assiettes | Exploration de données | Scoop.it
Décomposition du goût, associations de saveurs, recommandations personnalisées… chercheurs et entreprises utilisent les technologies d’IA pour réinventer notre alimentation.
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92 % des entreprises n'ont pas confiance dans leurs données !

92 % des entreprises n'ont pas confiance dans leurs données ! | Exploration de données | Scoop.it
Moins de la moitié des entreprises européennes déclare faire suffisamment confiance en leurs données pour prendre des décisions importantes.
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How statistics lost their power – and why we should fear what comes next

How statistics lost their power – and why we should fear what comes next | Exploration de données | Scoop.it
The Long Read: The ability of statistics to accurately represent the world is declining. In its wake, a new age of big data controlled by private companies is taking over – and putting democracy in peril
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Les IA sont-elles l’avenir du marketing ? Certainement…

Les IA sont-elles l’avenir du marketing ? Certainement… | Exploration de données | Scoop.it
"Le marketing est une discipline qui s’appuie énormément sur les chiffres et laisse peu de place à l’intuition ou à l’improvisation. Avec l’avènement des supports et canaux numériques, l’exploitation des données s’est intensifiée, stimulant par la même l’utilisation de ressources informatiques. Aujourd’hui, personne ne peut nier l’impact de l’internet sur le marketing, mais si les pratiques sont condamnées à évoluer, il convient de ne pas confondre vitesse et précipitation. [...] Ce dont la profession a besoin, c’est de davantage de pédagogie. Il existe à ce sujet un certain nombre d’articles qui listent des cas d’usages pragmatiques, mais ils sont encore rares. Pourtant, ils existe de nombreux domaines d’application pour les intelligences artificielles qui peuvent potentiellement améliorer un certain nombre de pratiques grâce à de l’automatisation et du machine learning [...]"
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[Etude] McKinsey analyse les futurs cas d'usage du machine learning

[Etude] McKinsey analyse les futurs cas d'usage du machine learning | Exploration de données | Scoop.it
"McKinsey, un cabinet d’étude américain, vient de sortir une nouvelle étude intitulée « The Age of Analytics: Competing In A Data-Driven World ». L’étude soutient que l’intégration est indispensable pour obtenir des données et des analyses plus riches. Voici quelques points clés sur le machine learning abordés par McKinsey."
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Trump : les 5 échecs des nouvelles technologies

Trump : les 5 échecs des nouvelles technologies | Exploration de données | Scoop.it
Pour comprendre ce que notre rapport à la technologie transforme
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La France, championne de l’investissement dans les startups de la data ?

Serena Capital dévoile une étude sur l'investissement dans les startups de la data. La France s'y classe troisième sur les montants investis.
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Prédire les vols de voitures ?

Prédire les vols de voitures ? | Exploration de données | Scoop.it
"En 2015, l’équipe de l’Administrateur général des données au sein de la DINSIC a développé en collaboration avec le Service des technologies et des systèmes d’information de la Sécurité intérieure (ST(SI)²), un modèle de prédiction des vols liés aux véhicules. Cette collaboration a permis de développer Predvol, un outil d’aide à la décision pour les policiers et les gendarmes, comprenant une prédiction quotidienne du risque de vols, une carte de l’historique des vols et une typologie des quartiers en fonction de la nature des infractions qui y sont commises."
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Les conséquences pratiques d’AlphaGo Zero

Les conséquences pratiques d’AlphaGo Zero | Exploration de données | Scoop.it
"(...) Côté énergétique, l’Homme et la vie en général ont encore quelques points d’avance. Le cerveau ne consomme que 20 W et le corps environ 100 W au repos. Une IA ne fait pas grand chose avec seulement 20 W, qui correspondent à la consommation électrique d’un laptop convertissant des photos RAW en JPEG sous Lightroom (c’est précis isn’t it ?). Les trois serveurs d’AlphaGo Zero doivent probablement consommer au minimum 1000 à 2000 W. Les premières moutures consommaient plus de 20 KW."
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Douze mythes de l’intelligence artificielle

Douze mythes de l’intelligence artificielle | Exploration de données | Scoop.it
"Depuis 2015, la vague de l’intelligence artificielle bat sont plein dans l’écosystème numérique et bien au-delà. C’est même déjà devenu un sujet politique. Nous sommes bombardés d’annonces sensationnelles à répétition et des prospectivistes professionnels nous dépeignent un futur parfois utopique et le plus souvent dystopique à l’image d’une bonne partie de la science fiction. La réalité d’aujourd’hui sur laquelle ils s’appuient est souvent travestie et exagérée. L’IA est parée de capacités qu’elle n’a pas encore et n’est pas prête d’avoir. On est en pleine construction d’une vision mythique de l’IA, basée sur des mécanismes de propagande de l’innovation que j’avais eu l’occasion de décrire en 2014 dans une série de six articles. Ces mécanismes sont amplifiés par la communication marketing des fournisseurs tels qu’IBM et Google qui embellissent toujours la mariée, par une stratégie de la sidération, par la difficulté de vérifier les faits avancés ou la fainéantise intellectuelle ambiante, et par l’absence généralisée de connaissances techniques sur l’IA, même chez la majorité des spécialistes du numérique."
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Using Deep Learning to Reconstruct High-Resolution Audio

Using Deep Learning to Reconstruct High-Resolution Audio | Exploration de données | Scoop.it
"Audio super-resolution aims to reconstruct a high-resolution audio waveform given a lower-resolution waveform as input. There are several potential applications for this type of upsampling in such areas as streaming audio and audio restoration. One traditional solution is to use a database of audio clips to fill in the missing frequencies in the downsampled waveform using a similarity metric (see this and this paper). Inspired by the successful applications of deep learning to image super-resolution, there is recent interest in using deep neural networks to accomplish this upsampling on raw audio waveforms. (...)"
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Big data, réseaux sociaux... L'élection présidentielle sous influence numérique

Big data, réseaux sociaux... L'élection présidentielle sous influence numérique | Exploration de données | Scoop.it
"Le spécialiste des big data Proxem (captures d'écran du logiciel ci-dessus) a réalisé un diagnostic électoral pour l'équipe d'"En marche !" Les propos recueillis par les militants ont alimenté l'outil, qui a pu hiérarchiser les valeurs qui comptent pour les Français grâce à son moteur sémantique. (...)
Avec la mise en accès libre des données issues des réseaux sociaux, il est désormais possible de cartographier comment les opinions s'y propagent. Une tâche titanesque à laquelle s'est attelé Nicolas Vanderbiest, spécialiste des phénomènes d'influence, doctorant à l'Université catholique de Louvain (Belgique) : "Pour la présidentielle française, il s'agirait d'au moins 10 millions de données à traiter." Le chercheur représente sous forme de graphes les campagnes d'influence menées sur Twitter par les politiques (...)"
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DeepMind Finds Way to Overcome AI’s Forgetfulness Problem

DeepMind Finds Way to Overcome AI’s Forgetfulness Problem | Exploration de données | Scoop.it
"DeepMind, the London-based artificial intelligence company owned by Alphabet Inc., claims it overcame a key limitation affecting one of the most promising machine learning technologies: the software’s inability to remember. The breakthrough, described in a paper published Tuesday in the academic journal Proceedings of the National Academy of Sciences, may open the way for artificial intelligence systems to be more easily applied to multiple tasks, instead of being narrowly trained for one purpose. It should also improve the ability of AI systems to transfer knowledge between tasks and to master a sequence of linked steps."
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Analytics as a Source of Business Innovation

Analytics as a Source of Business Innovation | Exploration de données | Scoop.it
"The 2017 Data & Analytics Report by MIT Sloan Management Review finds that the percentage of companies deriving competitive advantage from analytics increased for the first time in four years. Incorporating survey results and interviews with practitioners and scholars, the report finds that companies’ increasing ability to innovate with analytics is driving a resurgence of strategic benefits from analytics across industries. The report is based, in part, on MIT SMR’s seventh annual data and analytics global survey, which includes responses from 2,602 business executives, managers, and analytics professionals from organizations located around the world."
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Big Data : le temps des applications

Big Data : le temps des applications | Exploration de données | Scoop.it
"Après des essais et expérimentations, voici venu le temps de l’application des technologies par tous les métiers de l’entreprise. [...] Equancy brosse un tableau de 11 applications mises en œuvre par Equancy chez des entreprises avec des objectifs très variés."
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DataSift connects with LinkedIn as its latest social marketing partner

DataSift connects with LinkedIn as its latest social marketing partner | Exploration de données | Scoop.it
"DataSift, which taps and structures data from social networks to provide more insights into it, has added a new partner to its own network. The company has linked up with LinkedIn — the social network for the working world with 467 million users that was acquired by Microsoft recently for $26.2 billion — to help develop a stronger marketing profile for LinkedIn by parsing its public data. The deal is part of a bigger push to grow advertising on the social network. More specifically, together, LinkedIn and DataSift are planning to tap content shared and discussed in LinkedIn’s public timelines to build up more data about how LinkedIn is used and what is talked about on there, which in turn will be fed into larger insights that DataSift creates for marketers to help them manage and spend ad budgets."
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Comment l’IA va mettre la manipulation des images à la portée de tous

Comment l’IA va mettre la manipulation des images à la portée de tous | Exploration de données | Scoop.it
"Avec les rapides progrès de l’intelligence artificielle, la manipulation des images par ordinateur ou smartphone devrait vite passer au niveau supérieur. Sa démocratisation devrait également s’accélérer, pour le meilleur et pour le pire..."
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6 Companies Disrupting Business Artificial Intelligence

6 Companies Disrupting Business Artificial Intelligence | Exploration de données | Scoop.it
"Everyone knows about Amazon, Apple, Microsoft and Google. What about the smaller, unexpected companies that are doing great things? If you've been hoping to one day have your very own Jarvis, keep track of these six companies you didn't know were changing the business world with artificial intelligence (...)"
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oaDOI à la loupe : un service et un outil de mesure

"La publication en avril 2016 des logs du serveur de Sci-Hub nous offre une base de DOIs pour nos tests, et surtout elle nous paraît être représentative des besoins des usagers puisqu’il s’agit de véritables recherches effectuées dans Sci-Hub. Le dataset comprend plus de 28 millions de requêtes réalisées de septembre 2015 à mars 2016. Pour réduire le périmètre, nous avons extrait les requêtes en provenance de France (à l’aide de RapidMiner, avec une interrogation sur le champ fournissant le pays d’origine de la requête). Nous avions dans l’idée de tester les +226 000 DOIs repérés ainsi, mais une rapide évaluation du temps d’extraction totale des données (plusieurs jours) et le fait que les premiers résultats analysés soient déjà suffisamment représentatifs nous ont conduit à réduire notre ambition aux 50 000 DOIs les plus demandés, correspondant ainsi à 85 465 requêtes dans Sci-Hub (42% des DOIs ont été demandés plus d’une fois). Techniquement, nous avons utilisé l’opérateur Enrich data by Webservice de RapidMiner (voir ce billet pour une utilisation similaire) avec l’API d’oaDOI pour récupérer le résultat au format JSON de chaque DOI testé ; par exemple https://api.oadoi.org/v1/publication/doi/10.1007/978-3-642-33131-2 nous indique qu’il existe bien une version en libre accès de cet article d’une revue Elsevier, elle est sur HAL et a été repérée grâce à BASE."
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