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Un coup d'oeil sur ce que nous faisons de mieux
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Soyons relationnels avec nos données!

Jetez un œil autour de vous et vous vous rendrez compte que nous vivons dans un monde relationnel. Vous naviguez le web selon les connexions qui existent entre les différents sites, vous réunissez des ingrédients spécifiques pour créer des plats savoureux, vous obtenez des recommandations d'amis en fonction de la relation entre leur profil et le vôtre. Nous interagissons en permanence avec des bases de données. Tout est relationnel ... votre analyse ne devrait-elle pas l'être aussi ?

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Votre analyse inclut-elle tout ce qu'elle peut ... ou devrait ?

Le concept d'intégralité est crucial dans l'analyse des données car il garantit une analyse approfondie, des informations précises et une prise de décision cohérente. Il aide les chercheurs et les analystes à ne pas négliger de données importantes et augmente la fiabilité et la précision du processus analytique. Êtes-vous sûr que votre processus d'analyse est intégral, qu'il ne prend pas de raccourcis ou ne se donne pas la peine de remuer ciel et terre dans son cheminement logique ?

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Explication du concept d’explicabilité dans l’analyse de données

Dans un contexte centré autour de la donnée et en constante évolution, la capacité d’obtenir rapidement des informations est un avantage concurrentiel que les organisations ne peuvent se permettre de négliger. Mais est-ce vraiment un avantage si vous ne pouvez pas expliquer comment il a été obtenu ?

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Le principe de la Boite Noire n'est pas une solution d'intelligence artificielle universelle.

Les grandes avancées du domaine de l'intelligence artificielle, tel que la victoire de Watson d'IBM sur les champions en titre de Jeopardy ! en 2011, la victoire de Gameplay (aujourd'hui filiale de Google) au jeu de Go contre le champion du monde Lee Sedol, pour n'en citer que quelques-unes, ont donné libre cours de nombreux scénarios relevant de la science-fiction. Pour revenir à notre réalité de tous les jours, il faudrait peut-être examiner de plus près les véritables capacités de l'IA d'aujourd'hui.

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Les données ont un coût, comment augmenter la valeur que vous en tirez

La collecte de données est définitivement tendance de nos jours, d'autant plus que l'on parle désormais de mégadonnées, de forage de données, d'apprentissage machine, d'apprentissage profond, etc. Mais les les données ne s'équivalent pas toutes. Vos données n'ont de valeur ce que vous en faites ... et cela a un coût..

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FCA Devient (Multi-)Relationnel, Cela Fait-il Une Différence ?

Nous abordons ici la question à savoir si RCA apporte une extension effective du champ d'application de FCA, étant donné que la FCA en est le cœur.

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Extraction d'associations hétérogènes à partir de données sur le cancer pédiatrique par l'analyse relationnelle de concepts

Pour acquérir une compréhension approfondie des maladies humaines, les biologistes exploitent généralement les données des patients à la recherche de profils pertinents..

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Découverte de connaissances et fouille de données

De nos jours, la production de données est colossale. Bien que les chiffres pour l’année 2021 ne soient pas encore disponibles, une étude de BSA, disponible sur le site de l’entreprise Microsoft, affirme que déjà en 2016, 2.5×1030 octets de données étaient générées chaque jour, avec une tendance croissante.

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Lexique illustré des termes de l’intelligence artificielle

Intelligence artificielle, apprentissage machine, apprentissage profond, fouille de données... Ces termes sont de plus en plus omniprésents dans notre quotidien mais souvent employés de manière confuse et imprécise. Cet article vise à aider des non-spécialistes à naviguer avec plus de confiance entre les termes.