Comment cadrer son projet, quelle donnée utiliser et comment optimiser l’interaction entre experts métier et experts techniques ?
Au cours de cet atelier, vous comprendrez que les algorithmes d’IA ne peuvent pas “apprendre tout seuls” et que votre rôle sera clé dans la réussite du projet.
Vous apprendrez aussi comment détecter les fournisseurs peu scrupuleux, qui n’hésitent pas à vendre au prix fort des solutions irréalistes.
Vous repartirez avec
Une liste d’erreurs à éviter, une méthodologie de cadrage et de diagnostic de la donné existante et une grille d’évaluation des prestataires en IA.
Maxime PETIT
Intéressé par l’interface entre les mathématiques, l’informatique et la biologie, Maxime Petit a d’abord obtenu un diplôme d’ingénieur INSA LYON en Biosciences (Bioinformatique et Modélisation) avant d’effectuer un doctorat en Neuroscience Computationnelle à l’INSERM, en travaillant dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et la Data Science appliquée à la robotique humanoïde, à la mémoire et au langage. Au cours de sa thèse et de ses post-doctorats (Imperial College London et Ecole Centrale de Lyon), il a travaillé pour plusieurs projets Européens, co-écrits plus d’une trentaine d’articles scientifiques et participé a différentes conférences internationales ou de vulgarisation (Pint of Science, TedX, …).
Arrivé à Davidson en 2021 en tant que consultant expert en Machine Learning, Intelligence Artificielle et Data Science, Maxime est en mission dans une lab d’innovation d’un grand groupe pharmaceutique, où il apporte son expertise technique pour mener des projets digitaux innovant en créant rapidement et frugalement des Preuves de Concepts ou Produit Minimum Viable. Il y anime aussi régulièrement des ateliers d’innovations (Design Thinking, …) ou de sensibilisation sur le climat (Fresque du Climat, 2 Tonnes).
