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L'intelligence artificielle, est passée de systèmes automatisés exécutant des tâches basiques à des agents autonomes.

Les données, riches en informations, alimentent l’innovation, la recherche, et la prise de décision dans de nombreux domaines.

Les données sont aujourd’hui utilisées autant dans la recherche que dans les stratégies marketing, elles sont aussi précieuses que convoitées.

Depuis plusieurs années déjà, le Big Data contraint les entreprises à repenser leur infrastructure informatique.

Les databases, les médias sociaux, les appareils connectés ou encore les capteurs sont autant de sources intarissables.

Découvrez la data visualization, la science de présentation visuelle des données analysées grâce à des outils graphiques.

Découvrez la data science, la science des données permettant de faciliter les prises de décision et d’effectuer des prévisions pour les entreprises.

Extension naturelle des méthodes agiles et de livraisons continues (CI/CD), DevOps concilie le développement et les opérations.

L’objectif principal de l’apprentissage automatique est de développer des systèmes capables d’améliorer leurs performances au fil du temps.

Les entreprises utilisent une plateforme Kubernetes, basée sur le cloud hybride, pour transformer des applications traditionnelles en applications cloud natives.

Seaborn, la bibliothèque Python pour la visualisation de données. Découvrez comment créer des graphiques percutants pour vos analyses.

Découvrez PROLOG, un langage de programmation logique utilisé en IA et en résolution de problèmes. Explorez ses concepts et usages.

La monnaie virtuelle, et en tout premier lieu le Bitcoin, a révolutionné la manière dont nous percevons l'argent.

Le traitement de données en streaming s’avère particulièrement pertinent dans les environnements qui réclament une réactivité instantanée.

Découvrez comment le traitement et l'analyse des données peut aider à prendre de meilleures décisions. Cliquez pour en savoir plus.

La Data Gouvernance : un ensemble de principes et de processus pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.

Apache Spark : un moteur d'analyse rapide et flexible pour le traitement de données massives. En savoir plus avec notre article.

Apache Hive : la solution open source pour stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données. Tout connaître sur cette data warehouse.

Découvrez ce qu'est le no code, une approche révolutionnaire permettant de créer des applications sans compétences en programmation.

Le blended learning combine l'apprentissage en ligne et en présentiel pour une expative complète. Découvrez comment il optimise l'enseignement.

Le Big Data est un terme assez plébiscité ces dernières années. Tour d’horizon sur l’univers des métadonnées.

Découvrez NoSQL, une base de données non relationnelle utilisée dans le domaine du Big Data pour le stockage et le traitement de masses de données.

La majorité des systèmes d’informations modernes fonctionnent grâce à une base de données relationnelle.

Les systèmes de gestion de base de données relationnelle sont de nos jours de plus en plus populaires. Découvrez ici Oracle Database ainsi que ses nombreuses fonctionnalités.

Découvrez MLOps, le processus permettant de faciliter l’apprentissage automatique pour les programmes IA dans le domaine de la data science.

Amazon Web Services est le plus grand fournisseur de solution cloud à travers le monde. Lisez cet article pour tout savoir sur cette plateforme très utile.

Jupyter est l’outil collaboratif le plus utilisé par les développeurs Python et les Data scientists. Plus de détails sur le fonctionnement de cet outil ici.

PyTorch est l’un des frameworks incontournables pour se spécialiser dans le Deep Learning. Découvrez comment il fonctionne ainsi que ses avantages ici.

Scikit-Learn est une bibliothèque Python dédiée au machine learning. Son interface simple et unifiée permet d’accéder à de nombreux algorithmes de classification.

Découvrez CORBA, la norme créée par l’OMG qui permet les communications entre les objets de natures différentes sur des matériels informatiques distincts.

Découvrez dans cet article l’essentiel de ce qu’il faut savoir sur l’intelligence artificielle : fonctionnement, utilisation, enjeux, avantages et inconvénients… On vous dit tout.

Snowflake est une solution de stockage et d’analyse de données pour les entreprises. Découvrez ici toutes les fonctionnalités de cette solution data cloud.

Découvrez tout sur Microsoft Power BI, un outil intéressant d'analyse de données avancé. Visualisez vos données et prenez des décisions éclairées en temps réel.

Découvrez GitLab, la plateforme DevOps open source indispensable pour tout développeur cherchant à améliorer sa productivité grâce à une solution tout-en-un efficace

Blockchain, la technologie à l’origine des cryptomonnaies, découvrez son origine, son fonctionnement et son potentiel technologique.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) qui fonctionne comme un serveur.

Une Data Warehouse (entrepôt de données) est une base de données centralisée qui stocke des données issues de différentes sources.

Si vous êtes un développeur, il est impossible que vous n’ayez pas entendu parler de Tensorflow. C’est parce que c’est l’un des outils les plus efficaces pour l’apprentissage automatique. Dans cet article, nous allons nous plonger dans le fonctionnement de Tensorflow.

Les chatbots existent depuis des années, mais leur popularité a récemment augmenté grâce aux progrès de l’intelligence artificielle. Les chatbots sont des programmes informatiques qui simulent une conversation humaine en répondant aux utilisateurs en langage naturel.

Le cloud souverain est un nouveau concept dans l’industrie du cloud. Il s’agit d’un service qui offre aux agences gouvernementales un contrôle total sur leurs données et une confidentialité maximale. L’objectif de ce type de cloud n’est pas de faire de l’argent.

Le cloud computing est un terme générique qui décrit tout service hébergé à distance, plutôt que sur votre propre machine ou dans votre propre bureau. Le plus souvent, le cloud computing fait référence à l’utilisation d’un service comme DropBox ou Google Drive pour stocker des fichiers en ligne.

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité des ordinateurs à comprendre la parole et les textes humains. Il est souvent utilisé dans les projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Le NLP peut également être utilisé à d’autres fins, comme l’amélioration des moteurs de recherche.

Le machine learning est une branche de l’informatique qui a gagné en popularité au cours de la dernière décennie. Le machine learning peut être utilisé pour développer des systèmes qui apprennent et s’améliorent par l’expérience, sans être explicitement programmés ou structurés.

GPT-3 » est l’abréviation de "Generative Pre-trained Transformer 3". L’idée derrière GPT-3 est d’utiliser le deep learning pour apprendre aux ordinateurs à apprendre de leur environnement afin de résoudre des problèmes par eux-mêmes. Nous avons déjà vu comment le deep learning a permis aux ordinateurs de maîtriser de nombreuses tâches.

La programmation orientée objet (POO) est un paradigme de programmation qui se concentre sur les données d'une application. L’objectif de la POO est de faciliter l’écriture et la maintenance du code. Les langages de POO sont conçus pour que les programmeurs puissent facilement créer, réutiliser et partager du code.

Apache Flume est un excellent outil open source utilisé pour collecter, gérer et transporter efficacement de grosses quantités de données de journalisation.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), est un langage conçu pour générer du texte en langage naturel.

Le Web Scraping (WS) permet de répondre au besoin des data analysts d'obtenir rapidement des données pertinentes à analyser.

Linéaire ou parallèle, le workflow (ou flux de travail) peut être formalisé sur un simple document ou dans un logiciel spécifique.

Le framework Hadoop est né avec l'arrivée du Big Data. Son fonctionnement se base sur un système de fichiers distribués HDFS et l'exécution en parallèle des tâches.

Le feature engineering consiste à choisir, extraire et remodeler les caractéristiques appropriées pour créer des modèles de Machine Learning.

La data exploration est l’une des premières étapes de la préparation des données. On l’utilise pour traiter et explorer de larges ensembles de données.

Quelle est cette pratique DevOps efficace qui assure un déploiement continu, réduit les risques et optimise les performances ?

Apache Ant (Another Neat Tool), est à la fois une bibliothèque Java et une ligne de commande intégrée qui automatise le processus de construction de logiciels.

Le refactoring, ou réusinage correspond au processus de restructuration du code source d’un logiciel ou une application.

Il s'agit d'une technique d’analyse statistique et de Machine Learning utilisée pour modéliser la relation entre des variables.

Il permet de classer un dataset en clusters en fonction de leurs similarités, selon un nombre de regroupements, représenté par la lettre K.

L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre à l’algorithme à faire des prédictions ou des classifications grâce à l'entraînement.

Le data wrangling est le processus de nettoyage et d’unification de datasets désordonnés et complexes, afin d’en faciliter l’accès et l’analyse.

La cross-validation, ou validation croisée, est une méthode d’évaluation des compétences d’un modèle de Machine Learning.

Le drillthrough est une fonction de Power BI qui permet d’approfondir les détails d’un type spécifique de données ou de valeur générée ou affichée.

Le predictive modeling est une technique qui utilise le Machine Learning et l’exploration de données pour prédire des résultats futurs.

Il s'agit d'une technique de Machine Learning qui fait appel à des algorithmes pour analyser des ensembles de données non étiquetées.

Les Recurrent Neural Networks sont un type de réseau de neurones artificiels conçus pour traiter des données dans un ordre spécifique.

Bash est une interface en ligne de commande (CLI) qui permet aux utilisateurs d’interagir avec son système d’exploitation.

Un GAN est un cadre de Machine Learning. Deux réseaux neuronaux s’affrontent pour générer des prédictions précises (images, musique, dessins)...

Matplotlib est une bibliothèque de Data Visualization en Python, inspirée de Matlab et développée par John Hunter dans les années 2000.