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👋 Je suis Jean-Michel Daignan

Senior Data Scientist et Machine Learning Engineer chez Ubisoft, passionné par le déploiement de systèmes ML en production et la création de systèmes de personnalisation et de découvrabilité. Je partage mes apprentissages, expérimentations et réflexions sur la data science, le MLOps et l'intersection entre gaming et IA.

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Systèmes de Recommandation Oct 07, 2026 17 min de lecture

Récap ACM RecSys 2026 : tendances, un explorateur de papiers et ma liste de lecture

Un récap d'ACM RecSys 2026 basé sur les données : 20 ans de tendances de la conférence, le virage LLM dans les papiers, un outil...

#conference #llm #analysis

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Data Engineering & Analyse Sep 26, 2026 18 min de lecture

Suivre l'élection québécoise de 2026 avec SearchAPI sur les services Google et ChatGPT

Utiliser SearchAPI pour collecter des données de Google News, Google Trends et ChatGPT/Gemini sur l'élection québécoise de 2026, en comparant la visibilité en anglais et...

#searchapi #google-trends #chatgpt

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Intelligence Artificielle Aug 13, 2026 21 min de lecture

Construire un dataset communautaire Trackmania pour la génération de niveaux et plus encore

Emballer deux décennies de maps et de replays de la communauté Trackmania dans un dataset ML-friendly de plus de 850k maps, puis l'utiliser pour expérimenter...

#video-game #dataset #webscraping

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Intelligence Artificielle Jun 26, 2026 22 min de lecture

Retour du Databricks Data + AI Summit 2026

Un récapitulatif du Databricks Data+AI Summit 2026 à San Francisco, couvrant les annonces des keynotes de Genie ONE et l'AI Gateway jusqu'à Reyden et Omnigent,...

#conference #databricks #llm

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Intelligence Artificielle Mar 24, 2026 20 min de lecture

Un guide pratique pour packager un projet Python

Un tour d'horizon pratique du packaging Python : organisation du projet, pyproject.toml, publication sur PyPI, tests avec pytest, documentation avec Sphinx et CI/CD avec GitHub...

#devops #python

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Intelligence Artificielle Mar 01, 2026 23 min de lecture

Les Text Embeddings en pratique : construire un système de recommandation de contenu en cold-start

Un tour d'horizon pratique des text embeddings, des fondamentaux à la mise en production — sélection de modèles, stockage vectoriel, métriques de similarité et validation,...

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