L'IA pour le Private Equity - Philippe Laval de Jolt Capital
Présentation de l’épisode :
Philippe Laval est un expert français des technologies de traitement du langage naturel. Docteur en Intelligence Artificielle, Philippe est un entrepreneur qui fondé et dirigé plusieurs entreprises dont Sinequa et EverContact. Il occupe depuis 2017 les fonctions de CTO du fonds de Private Equity Jolt Capital.
Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/lavalphilippe/
-- Les moments-clés de l'épisode --
Philippe Laval nous présente NINJA, une intelligence artificielle développée depuis 3 ans au sein de Jolt Capital.
Cette IA analyse en permanence des millions d'informations sur Internet pour identifier des opportunités d'investissement pour Jolt Capital. Philipe nous décrit comment est programmée NINJA et comment les investisseurs du fonds entrainent en permanence l'IA pour améliorer ses performances. NINJA est également un outil support au dealflow du fonds.
Nous faisons ensuite un tour d'horizon des cas d'usages du traitement du langage en entreprise (analyse de sentiments, fouille documentaire, traitement des appels d'offres).
Nous revenons sur les avancées récentes de la NLG (transformers) et du shift majeur qu'elles induisent.
Philippe décrit enfin sa vision de l'intégration des briques d'IA pour les éditeurs de logiciels.
Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :
la chaîneYoutube StatQuest with Josh Starmer (https://www.youtube.com/user/joshstarmer) qui présente des dizaines de vidéos didactiques pour comprendre les stats, machine learning et data science
Le blog de Hugin Face (https://huggingface.co/)
-- Sponsor de l'épisode --
dataecriture.fr - Data Ecriture utilise l’intelligence artificielle pour transformer vos données en textes clairs et lisibles. DataEcriture et ses Robot-Rédacteurs sont au service de votre entreprise pour vous permettre d’exploiter pleinement le potentiel de vos données.
-- A propos --
En savoir plus sur demain.ai sur www.demain.ai
La musique du générique a été créée par une IA.
Soundtrack composed by AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): www.aiva.ai
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24:54
Au coeur de l'intelligence artificielle - Axel Cypel
Présentation de l’épisode :
Axel Cypel est ingénieur des Mines de Paris. Spécialiste de la gestion de projets et la data-science, il est actuellement responsable des programmes IA au sein de la banque LCL.
Nous le recevons aujourd’hui pour parler de son ouvrage paru en octobre dernier.
« Au cœur de l’intelligence artificielle » – « Des algorithmes à l’IA forte ».
Le livre est disponible sur Amazon : https://www.amazon.fr/Au-coeur-lintelligence-artificielle-algorithmes/dp/280733184X
Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/axel-cypel-854487149/
-- Les moments-clés de l'épisode --
Nous abordons dans un premier temps le fossé entre la réalité scientifique de l’IA et le discours véhiculé.
Axel Cypel revient sur les évolutions de l’IA de l’implicite vers l’explicite.
Il décrit également certaines limites de l’IA, notamment le sujet des biais et les limites de la modélisation.
Nous abordons ensuite le sujet de l’IA forte.
Enfin, nous détaillons les apports de l’IA dans le traitement du langage naturel, particulièrement pour les agents conversationnels.
Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :
http://primo.ai/ une ressource complète sur l’IA sous forme de Wiki
Le Mythe de la Singularité de Jean-Gabriel Ganascia – Edition du Seuil
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33:11
Quand l’IA écrit toute seule ! - DataEcriture Et Arria NLG - Gaetan Fron
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3
-- Présentation de l'épisode --
Gaetan Fron est le co-fondateur de DataEcriture.fr, un service qui exploite les capacités de la Génération de Langage Naturel au service du business.
Son profil linkedin : www.linkedin.com/in/gfron/
-- Les moments-clés de l'épisode --
Gaetan Fron nous explique ce qu’est la génération automatique et texte (NLG en anglais) et comment une machine est capable de produire “à la volée” des milliers de contenus d’une qualité équivalente à celle d’un rédacteur humain.
Nous faisons ensuite plus ample connaissance avec le leader mondial de la discipline, la société britannique Arria NLG dont la tête de pont est localisée à New York, qui exploite une technologie SaaS s’appuyant sur plus de 30 brevets.
Gaetan Fron nous présente de manière détaillée les 3 cas d’usage principaux de la NLG :
- la production automatique de dépêches et d’articles de presse (agences de presse, médias de presse écrite)
- la production massive de contenus originaux pour le e-commerce (avec un objectif d’information et de SEO)
- l’automatisation des commentaires de reporting (qui se déploie massivement sous l’impulsion de Microsoft notamment)
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32:42
L'IA, les médias et le fact checking - Julien Mardas de Buster.ai
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3
-- Présentation de l'épisode --
Julien Mardas est le co-fondateur et CEO de Buster.ai, une start-up française spécialisée le fact checking et la lutte contre les fake news.
Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/julienmardas/
-- Les moments-clés de l'épisode --
Julien Mardas nous explique comment buster.ai agit comme un “anti virus” de l’information.
Il témoigne sur différents cas d’usages appliqués à la détection des fake news :
- Data reading : on apprend à lire à la machine (sémantique) en utilisant des bases de faits;
- Déceler l’intention, le sens caché (NLP);
- Qualification de l’information grâce à l’IA.
Julien nous parle également du fact checking à TF1.
Devant la déferlante d’information provoquée par le web, l’IA de buster.ai (30 algorithmes) est une alliée des journalistes.
Buster.ai a été primé lors des assises de la sécurité.
Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :
- « Deep learning book » de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville
- « de 0 à 1 » de Peter Thiel
- « Deep learning for NLP » MOOC de Stanford
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31:47
L'IA au service de la finance de marché - Guillaume Boulanger de Drakai Capital
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3
-- Présentation de l'épisode --
Guillaume Boulanger est co-fondateur et CRO de Drakai Capital. Ingénieur ENSAE, Guillaume a une longue carrière sur les marchés financiers notamment à New-York (Bank of America, Citi, Crédit Suisse). Avec une équipe de Quants issue de Polytechnique, Guillaume co-fonde Drakai Capital en 2018 pour opérer un hedge-fund s'appuyant sur l'apprentissage machine.
Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/guillaume-boulanger-0601649/
-- Les moments-clés de l'épisode --
Plongée dans le monde des quants et de l’analyse financière à haut volume.
Guillaume Boulanger nous présente la genèse de la société de gestion Drakai Capital, issue de dizaines d’années d’expérience sur les marchés financiers.
Il nous explique comment il applique l’intelligence artificielle pour mettre en place des stratégies d’investissement « systematic-credit ».
« Mélanger la science et l’expérience », Guillaume nous explique comment l’apprentissage machine aide les traders à réaliser leurs opérations de marché.
Guillaume nous décrit également un cas d’usage de l’IA dans l’analyse de centaines de conférences téléphoniques tenues par les responsables de communication financière.
Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :
- The Man Who Solved the Market : How Jim Simons Launched the Quant Revolution de Gregory Zuckerman
- Deep.ai, un "reddit" de la data-science présentant notamment un glossaire fourni sur les technologies de l'intelligence artificielle
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