Science des données
La science des données permet aux organisations d'extraire des informations exploitables à partir de leurs données grâce à l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. Nous explorons les outils, les techniques, les applications concrètes et les meilleures pratiques pour soutenir la prise de décision fondée sur les données et les initiatives de transformation numérique.
Qualité des données IA en 2026 : défis et bonnes pratiques
La mauvaise qualité des données retarde le déploiement réussi des projets d'IA et d'apprentissage automatique. Même les algorithmes d'IA les plus avancés peuvent produire des résultats erronés si les données sous-jacentes sont de faible qualité.
Apprentissage fédéré : 7 cas d'utilisation et exemples
D'après de récentes analyses de McKinsey, les risques les plus pressants liés à l'adoption de l'IA comprennent les dysfonctionnements des modèles, la provenance et l'authenticité des données, le non-respect des réglementations et les vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement en IA. L'apprentissage fédéré (FL) s'est imposé comme une technique fondamentale pour les organisations souhaitant atténuer ces risques. Il permet aux modèles d'apprendre à partir de données décentralisées tout en préservant la confidentialité des informations sensibles.
57 jeux de données pour les modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
Des données sont nécessaires pour exploiter ou développer des solutions d'IA générative ou conversationnelle. Vous pouvez utiliser des jeux de données existants disponibles sur le marché ou faire appel à un service de collecte de données. Nous avons identifié 57 jeux de données pour entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique et d'IA. Modèles de langage à grande échelle (LLM) et jeux de données d'IA agentique : cette catégorie comprend des jeux de données et des benchmarks conçus pour l'entraînement et l'évaluation de modèles d'IA.
Meilleures plateformes de ML sans code : alternatives à ChatGPT
Nous avons comparé quatre plateformes d'apprentissage automatique sans code selon des critères clés : traitement des données (gestion des valeurs manquantes et aberrantes), configuration et facilité d'utilisation du modèle, précision des mesures de sortie, disponibilité des visualisations et principales limitations ou observations relevées lors des tests. Remarque concernant les outils d'apprentissage automatique sans code : les scores représentent les performances moyennes des algorithmes kNN et de régression logistique, le cas échéant.