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Perspectives sur l'apprentissage automatique, la gestion des données, l'informatique décisionnelle et la gestion de projet
Machine learning
Microsoft Copilot : l’IA au service de la bureautique
Microsoft Copilot redéfinit productivité et collaboration dans Microsoft 365. Découvrez ses fonctionnalités clés et son rôle dans la transformation digitale
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Concept d'apprentissage en machine learning
Découvrez les concepts d’apprentissage en intelligence artificielle. Comprenez la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé, et explorez le processus complet de l’apprentissage supervisé pour en tirer des modèles fiables et généralisables
Découvrir ⤷Project management
Gestion de projets data : combiner CRISP-DM et SCRUM
Découvrez comment CRISP-DM et SCRUM fonctionnent ensemble pour piloter les projets data. Comprenez comment cette approche intégrée allie structure et agilité afin de fournir des résultats fiables et alignés sur la stratégie de l’entreprise
Découvrir ⤷Business intelligence
Business Intelligence : transformer les données en levier de performance
Découvrez comment la Business Intelligence (BI) transforme les données brutes en indicateurs clairs pour la prise de décision. Apprenez-en plus sur la modélisation des données, la visualisation et les outils comme Power BI et Qlik Sense qui stimulent la performance des entreprises.
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Préparation des données : un pilier de la réussite en data science
Découvrez pourquoi la préparation des données est la pierre angulaire de la data science. L’article montre comment le nettoyage, la transformation et l’enrichissement des données brutes renforcent la précision des modèles et soutiennent de meilleures décisions métier
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Règles d’association : identifier des relations cachées dans les données
Découvrez comment les règles d’association révèlent des schémas significatifs dans les données, de la logique « si A, alors B » aux usages concrets dans le commerce de détail, la finance, le marketing et la cybersécurité. Découvrez leurs avantages ainsi que leurs principales limites
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Clustering : comprendre et appliquer la segmentation automatique des données
Découvrez comment le clustering regroupe les données en segments significatifs. Explorez des méthodes comme le K-means et la classification hiérarchique, leurs avantages en marketing, finance et industrie, ainsi que les points de vigilance essentiels
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Détection d'anomalies
Découvrez comment fonctionne la détection d’anomalies, de la modélisation des schémas normaux à la détection des écarts rares. Explorez ses avantages, ses limites et ses applications pour la prévention de la fraude, la surveillance des systèmes et la sécurité des entreprises
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Analyse en composantes principales
Découvrez comment l’analyse en composantes principales (ACP) réduit la complexité des données tout en préservant les informations clés. Explorez son rôle dans le machine learning, ses bénéfices pour les entreprises et les points de vigilance à considérer
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Classifieur Naïf Bayes
Découvrez comment le classifieur Naïf Bayes utilise la probabilité pour classer les données. L’article présente son fonctionnement, ses applications (détection de spams, finance) ainsi que ses forces et ses limites pour les entreprises
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La méthode des KNN Plus proches voisins
Découvrez comment la méthode des plus proches voisins (KNN) prédit des valeurs et des classifications sur la base de la similarité. L’article expose ses atouts, ses applications pratiques ainsi que ses principales limites pour les entreprises
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Arbres de décision et forêts aléatoires : de modèles simples à des modèles robustes
Découvrez comment les arbres de décision fournissent des prédictions claires et intuitives, et comment les forêts aléatoires s’appuient dessus pour offrir davantage de précision et de robustesse. L’article expose leurs avantages et leurs limites pour la prise de décision en entreprise
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Réseaux de neurones : une approche avancée du machine learning
Découvrez comment fonctionnent les réseaux de neurones, pourquoi ils excellent dans l’analyse de données complexes comme les images et les textes, et quels avantages et limites ils présentent pour la prise de décision en entreprise
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Régression logistique : une méthode simple pour des décisions fiables
Découvrez comment la régression logistique aide les entreprises à prendre des décisions oui-ou-non basées sur les données. Cet article explique les bases de la méthode et ses avantages
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Régression linéaire : un modèle prédictif simple mais puissant
Découvrez les bases de la régression linéaire, une méthode directe pour identifier les tendances et relations dans les données. Cet article explique son fonctionnement et pourquoi elle reste un outil pratique pour la prise de décision en entreprise
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