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#22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA cover
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Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

#22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

#22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

25min |04/06/2023|

678

Play
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#22 : Alexandre Hannebelle ( Head of Data @ Inarix ) : La mesure de qualité grâce à l’IA

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25min |04/06/2023|

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Description

Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix est l’invité de l’épisode 22 de Data Driven 101. Il nous parle des défis liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse d'images agricoles mais aussi : 

  • l’importance de rester proche de l’état de l’art 
  • d’utiliser des solutions génériques pour commencer
  • la nécessité de prendre le temps de poser les choses proprement.



Mots clés

  • Etat de l'art: La situation actuelle de l'ensemble des connaissances et des techniques dans un domaine particulier.
  • Data set: Un ensemble de données, généralement structuré en tableaux, qui peut être utilisé pour l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique.
  • Deep learning : Une technique d'apprentissage automatique qui permet aux machines de comprendre des données complexes en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
  • DevOps: Une méthode de développement logiciel qui vise à raccourcir le cycle de développement et à améliorer la qualité des applications en intégrant étroitement les équipes de développement et d'exploitation.
  • Sprint: Une période de temps fixe, souvent deux semaines, pendant laquelle une équipe de développement de logiciels travaille sur un ensemble de tâches spécifiques.


  • Stack: Un ensemble de technologies logicielles utilisées pour réaliser une tâche particulière, souvent en combinaison avec d'autres technologies logicielles.


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Chapters

  • Introduction

    00:00

  • La data chez Inarix

    01:30

  • Décision business et Data

    05:38

  • Détection de variétés d’orges

    07:39

  • Leurs difficultés

    09:34

  • Rester proche de l’état de l’art

    12:51

  • Sa plus grande déconvenue

    16:28

  • Satisfactions et Frustrations

    18:46

  • Prendre son temps

    20:06

  • Garder le controle

    20:38

  • Son conseil

    22:58

  • Le futur d’Inarix

    23:30

Description

Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix est l’invité de l’épisode 22 de Data Driven 101. Il nous parle des défis liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse d'images agricoles mais aussi : 

  • l’importance de rester proche de l’état de l’art 
  • d’utiliser des solutions génériques pour commencer
  • la nécessité de prendre le temps de poser les choses proprement.



Mots clés

  • Etat de l'art: La situation actuelle de l'ensemble des connaissances et des techniques dans un domaine particulier.
  • Data set: Un ensemble de données, généralement structuré en tableaux, qui peut être utilisé pour l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique.
  • Deep learning : Une technique d'apprentissage automatique qui permet aux machines de comprendre des données complexes en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
  • DevOps: Une méthode de développement logiciel qui vise à raccourcir le cycle de développement et à améliorer la qualité des applications en intégrant étroitement les équipes de développement et d'exploitation.
  • Sprint: Une période de temps fixe, souvent deux semaines, pendant laquelle une équipe de développement de logiciels travaille sur un ensemble de tâches spécifiques.


  • Stack: Un ensemble de technologies logicielles utilisées pour réaliser une tâche particulière, souvent en combinaison avec d'autres technologies logicielles.


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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  • Introduction

    00:00

  • La data chez Inarix

    01:30

  • Décision business et Data

    05:38

  • Détection de variétés d’orges

    07:39

  • Leurs difficultés

    09:34

  • Rester proche de l’état de l’art

    12:51

  • Sa plus grande déconvenue

    16:28

  • Satisfactions et Frustrations

    18:46

  • Prendre son temps

    20:06

  • Garder le controle

    20:38

  • Son conseil

    22:58

  • Le futur d’Inarix

    23:30

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  • l’importance de rester proche de l’état de l’art 
  • d’utiliser des solutions génériques pour commencer
  • la nécessité de prendre le temps de poser les choses proprement.



Mots clés

  • Etat de l'art: La situation actuelle de l'ensemble des connaissances et des techniques dans un domaine particulier.
  • Data set: Un ensemble de données, généralement structuré en tableaux, qui peut être utilisé pour l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique.
  • Deep learning : Une technique d'apprentissage automatique qui permet aux machines de comprendre des données complexes en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
  • DevOps: Une méthode de développement logiciel qui vise à raccourcir le cycle de développement et à améliorer la qualité des applications en intégrant étroitement les équipes de développement et d'exploitation.
  • Sprint: Une période de temps fixe, souvent deux semaines, pendant laquelle une équipe de développement de logiciels travaille sur un ensemble de tâches spécifiques.


  • Stack: Un ensemble de technologies logicielles utilisées pour réaliser une tâche particulière, souvent en combinaison avec d'autres technologies logicielles.


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  • Introduction

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  • La data chez Inarix

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  • Décision business et Data

    05:38

  • Détection de variétés d’orges

    07:39

  • Leurs difficultés

    09:34

  • Rester proche de l’état de l’art

    12:51

  • Sa plus grande déconvenue

    16:28

  • Satisfactions et Frustrations

    18:46

  • Prendre son temps

    20:06

  • Garder le controle

    20:38

  • Son conseil

    22:58

  • Le futur d’Inarix

    23:30

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Alexandre Hannebelle, Head of Data chez Inarix est l’invité de l’épisode 22 de Data Driven 101. Il nous parle des défis liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse d'images agricoles mais aussi : 

  • l’importance de rester proche de l’état de l’art 
  • d’utiliser des solutions génériques pour commencer
  • la nécessité de prendre le temps de poser les choses proprement.



Mots clés

  • Etat de l'art: La situation actuelle de l'ensemble des connaissances et des techniques dans un domaine particulier.
  • Data set: Un ensemble de données, généralement structuré en tableaux, qui peut être utilisé pour l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique.
  • Deep learning : Une technique d'apprentissage automatique qui permet aux machines de comprendre des données complexes en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
  • DevOps: Une méthode de développement logiciel qui vise à raccourcir le cycle de développement et à améliorer la qualité des applications en intégrant étroitement les équipes de développement et d'exploitation.
  • Sprint: Une période de temps fixe, souvent deux semaines, pendant laquelle une équipe de développement de logiciels travaille sur un ensemble de tâches spécifiques.


  • Stack: Un ensemble de technologies logicielles utilisées pour réaliser une tâche particulière, souvent en combinaison avec d'autres technologies logicielles.


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    00:00

  • La data chez Inarix

    01:30

  • Décision business et Data

    05:38

  • Détection de variétés d’orges

    07:39

  • Leurs difficultés

    09:34

  • Rester proche de l’état de l’art

    12:51

  • Sa plus grande déconvenue

    16:28

  • Satisfactions et Frustrations

    18:46

  • Prendre son temps

    20:06

  • Garder le controle

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