Reconstruire mon blog avec le Vibe Coding : Expérience et réflexions
J'ai passé un week-end à reconstruire mon blog Jekyll en utilisant Claude Code et le vibe coding. Le résultat ? Un site web fonctionnel en...
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Explorez tous les articles sur la data science, le machine learning et l'IA
Pourquoi 95% des projets d'IA 'échouent' — et comment y remédier
Démystifier le mythe de l'échec de l'IA en analysant le rapport du MIT, en discutant de la mesure du ROI, des défis d'intégration et de...
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Mon manuel Databricks
Après des années de construction de plateformes ML internes, nous avons migré vers Databricks en décembre 2024. Ce manuel partage des astuces et conseils pratiques...
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Analyser du HTML avec des LLM : Une quĂŞte arthurienne
Construire un dataset d'une émission TV française en utilisant des LLM pour l'analyse HTML, comparer le prompting zero-shot et few-shot, et explorer le fine-tuning pour...
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Mon parcours d'une décennie dans les données et l'IA
Réflexions sur une décennie en data science et IA, couvrant les tendances technologiques, les changements organisationnels, la gestion de projet et les leçons apprises à ...
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Retour de Recsys 2024
Points clés de RecSys 2024 incluant les avancées en factorisation matricielle, l'intégration des LLM, et les dernières recherches de Netflix, Spotify et GroupLens.
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Comment la factorisation matricielle transforme les retours utilisateurs
Un aperçu complet des techniques de factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation, de SVD aux approches de deep learning, avec des conseils d'implémentation pratiques....
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Former un maître du jeu Suika : Créer le terrain de jeu
Construire un terrain de jeu d'apprentissage automatique pour le jeu Suika en utilisant la simulation physique, créer des agents de base et configurer un cadre...
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Fonctionnalités et principes de conception d'un système de recommandation
Un guide complet pour concevoir des systèmes de recommandation en 2024, couvrant les fonctionnalités principales, les principes de conception et les stratégies d'implémentation pratiques.
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Étape du Meetup : Naviguer ma première année en tant qu'organisateur
Cela fait maintenant 1 an que j'ai commencé à m'impliquer dans l'organisation de deux groupes de meetup à MTL avec Pydata MTL et MLOps Community...
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Explorer la transcription de podcasts français avec OpenAI Whisper
Expérimenter avec Whisper d'OpenAI pour transcrire des podcasts français, comparer différentes stratégies de déploiement, et évaluer les coûts et performances.
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Data scientist & Machine learning engineer : DĂ©coder les rĂ´les
Explorer les rôles des data scientists et des machine learning engineers, leurs différences, et comment ils se complètent dans les projets ML modernes.
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Retour de la conférence Apply(ops) 23
Points clés de la conférence Apply(ops) 23 avec des insights d'Uber, Lidl, Hello Fresh et Pinterest sur les plateformes MLOps, les stratégies multi-cloud et le...
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Retour de Recsys 2023
Récapitulatif complet de RecSys 2023 couvrant les pratiques de l'industrie, la recherche sur la reproductibilité, les nouveaux ensembles de données, les transformers dans les recommandations...
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Fallbacks et règles de service - Les piliers sous-estimés du succès des systèmes de recommandation
Explorez les stratégies de fallback et les règles de service dans les systèmes de recommandation. Découvrez comment ces piliers sous-estimés garantissent des prédictions fiables dans...
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Cinq ans de préparation, mon parcours MLOps dans l'industrie du jeu vidéo
Cinq ans de parcours MLOps chez Ubisoft construisant des plateformes ML pour les jeux vidéo. Aperçus sur les défis, outils, flux de travail et leçons...
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Plus de démarrage à froid : utiliser les transformers pour construire des decks dans Marvel Snap
Abordez le problème du démarrage à froid dans les systèmes de recommandation avec les transformers. Construisez un système de recommandation de decks Marvel Snap gérant...
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Mettre le Machine Learning en production chez Ubisoft (PydataMTL June22)
Explorez la mise en production du machine learning de la R&D chez Ubisoft. Apprenez à créer une plateforme ML pour soutenir les data scientists dans...
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Naviguer dans Unity en tant que praticien ML: Un parcours personnel
L'article suivant se concentrera sur mes premières expériences en tant que praticien ML dans Unity, un moteur de jeu populaire. Tout d'abord, nous commencerons par...
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Retour de Recsys 2022
Bonjour, c'est l'automne et qui dit automne dit période Recsys, et cette année Seattle était l'endroit où il fallait être. J'ai assisté numériquement à la...
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Déployez votre pipeline de données avec Docker et AWS ECS
J'ai récemment décidé d'expérimenter avec des conteneurs Docker pour construire des applications autonomes afin d'optimiser le flux d'opération de mes différents pipelines de données/scraper. J'ai...
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Concevez et versionnez votre workflow ML avec DVC (compétition Kaggle)
Depuis quelques mois, je voulais tester DVC, un toolkit autour du versioning pour les projets ML construit par iterative. Je l'ai essayé un peu chez...
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Filtrage collaboratif et système de recommandation à deux étapes avec Surprise
Explorez Surprise, un package Python scikit pour construire des systèmes de recommandation sur des notes explicites. Apprenez le filtrage collaboratif et les implémentations de recommandation...
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Démarrez votre projet de séries temporelles (analyse, prévision et détection d'anomalies) avec Kats
Récemment, j'ai entendu parler d'un package développé par Facebook research (META research !?) appelé KATS, publié par l'équipe Infrastructure Data Science de Facebook fin de...
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Déployer un pipeline pour collecter des données sur Twitter et Google trends
Bonjour, dans cet article, je vais vous faire un rapide tour d'un projet que j'ai récemment ressuscité pour collecter les données en ligne de l'élection...
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Construire un prédicteur de pression de ventilateur pour Google Brain
Je voulais depuis longtemps participer sérieusement à une compétition Kaggle (je pense avoir fait quelques tests il y a quelques années mais rien de sérieux);...
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Points clés de RecSys 2021
Encore une fois, j'ai assisté (virtuellement) cette année avec certains de mes collègues à RecSys 2021 à Amsterdam. Dans cet article, je vais récapituler les...
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Construire un classifieur d'images avec fastai
J'ai récemment commencé à prototyper un classifieur d'images au travail, et ce travail m'a conduit au package fastai que j'avais dans mon backlog de bibliothèques...
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Évaluation des systèmes de recommandation (métriques et modèles de base)
Je me suis concentré sur ce sujet pendant les trois dernières années chez Ubisoft, mais je n'ai jamais trouvé de jeux de données appropriés à ...
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Optimisez votre workflow de machine learning avec weights and biases, mljar automl, hyperopt, shapash et evidently
Je voulais écrire depuis quelques semaines sur des bibliothèques ml/ds que j'ai dans mon backlog de choses à essayer. Un article par bibliothèque était peut-être...
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Lancer un projet big data avec AWS EMR et Pyspark
Bonjour lecteurs, je voulais depuis longtemps écrire un article sur un service AWS que j'utilise dans mon travail quotidien appelé EMR. Ce service permet de...
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Retours et découvertes sur RecSys 2020
Dans cet article, il y aura une description de la conférence Recsys qui s'est déroulée en septembre 2020 virtuellement (Merci Ubisoft de m'avoir offert la...
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ĂŠtre plus productif et autonome pour produire des applications ML avec AWS Sagemaker
Dans cet article, il y aura un aperçu du service AWS Sagemaker. L'idée sera de voir de mon point de vue DS comment le service...
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Prévision de séries temporelles et analyse causale en R avec Facebook Prophet et Google CausalImpact
Cet article fera partie de ma plongée annuelle en R ; l'idée sera d'utiliser deux bibliothèques R en prévision de séries temporelles et inférence causale....
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Initiation aux bases de données graphe avec neo4j et Beat Saber
Dans cet article, il y aura une introduction à la base de données graphe Neo4j, exploiter la technologie à des fins d'analyse et de recommandation....
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Introduction de TensorFlow 2.0
Dans cet article, je vais présenter certaines de mes découvertes sur mon exploration de TensorFlow, l'idée sera avec TensorFlow de construire et surveiller des modèles...
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Récupération d'informations musicales avec LibROSA et Beat Saber
Dans cet article, je vais illustrer certains des travaux autour de l'information musicale sur lesquels je travaille depuis les dernières semaines appliqués à un jeu...
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ĂŠtre plus efficace pour produire des pipelines machine learning avec Metaflow
Pour cet article, je vais décrire mon expérience pratique sur une nouvelle bibliothèque qui a été récemment open-sourcée par Netflix pour opérer et versionner des...
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Comment construire un jeu de données pour un classificateur d'images à partir de zéro (lié aux voitures)
Dans cet article, je vais présenter un pipeline que j'ai construit il y a quelques semaines pour collecter des données (texte et images) du site...
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Plongée dans HearthStone d'un point de vue data
Bonjour, dans cet article, je vais détailler un jeu de données que j'ai construit il y a quelques semaines sur le jeu Hearthstone.
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Être plus efficace pour produire des modèles de machine learning avec mlflow
La version utilisée pour cet article est mlflow 1.4.0
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Crossfit Games - RĂ©trospective de l'Open 2019
Bonjour, la saison de l'Open commence à nouveau cette année (encore une fois !?) donc j'écris cet article pour:
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Doctor Who - Aperçu de NLTK
- présenter un dataset que j'ai construit au cours des dernières semaines
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PUBG - Faire des analyses avec AWS et plotly
Pour cet article, je vais commencer l'analyse des données extraites avec le pipeline expliqué dans cet article. L'objectif de cet article est de:
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Analyse des certificats de performance énergétique avec Dataiku DSS
Depuis que j'ai publié l'article sur les compteurs intelligents de Londres et les analyses possibles des données, je reçois régulièrement des messages de personnes intéressées...
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Construire un pipeline de données sur AWS
J'ai démarré ce projet en écho à la compétition Kaggle liée à PUBG, où l'objectif était de prédire le classement du joueur dans la partie,...
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Web scraping et analyse des données des Opens de Crossfit
Apprenez à créer un système de web scraping pour collecter et analyser les données du Crossfit Open, incluant les profils d'athlètes, les informations sur les...
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Construire un tableau de bord avec Dash (plotly), AWS et Heroku
Apprenez à créer un tableau de bord interactif en utilisant Dash (Plotly) pour visualiser des données personnelles de fitness et de santé provenant d'appareils Nokia,...
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Analyse des données de compteurs intelligents à Londres (Royaume-Uni)
Bonjour, l'objectif de cet article est d'offrir une description claire de l'ensemble de données que j'ai téléchargé en novembre 2017 sur Kaggle, suivi de quelques...
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Créer un système de prévision de la consommation énergétique nationale française
Bonjour lecteurs, pour cet article je vais expliquer mon approche pour créer un système de prévision de la consommation énergétique française (métropolitaine). Ce type de...
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Comment déployer un bot Messenger en Python
Bonjour lecteur, dans cet article je vais expliquer mon approche pour déployer un chatbot en Python sur la plateforme Messenger.
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Bonjour le monde
Bienvenue sur mon blog où je partage des projets et des idées de mon travail en tant que data scientist chez EDF Energy en Angleterre,...
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