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#8 - Pas de data, pas d'IA. Vision de la CTO digital de BPI France

45:38
 
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Dans ce nouvel épisode du podcast, nous avons le plaisir d'accueillir Ludi Akue, CTO Digital de la BPI France : un échange sincère autour de l'importance de la data pour initier des projets IA / Gen AI.

Au programme de cet échange :
💪 Mission de la BPI et rôle d’un « CTO Digital »
🏗️ Quel socle data solide pour démarrer des projet IA / Gen AI ?
👑 Rester souverain malgré les lacunes de la filière hardware française / européenne
👀 Construire une IA frugale
💸 Gestion des coûts des projets Gen AI

  • (00:00) - Introduction
  • (01:20) - Le rôle de CTO Digitale de BPI France
  • (04:05) - Le plus grand défi de cette prise de fonction
  • (07:40) - Projets ou initiatives actuels les plus passionnants.
  • (10:35) - Les défis de la gestion des données à BPI
  • (13:10) - Le concept de Data Mesh et de Data Contract
  • (17:05) - Les éléments clés pour créer un socle data solide afin d’initier des projets IA / Gen AI
  • (24:30) - Question d'Arnault Ioualalen (précédent podcast) : Comment rester souverain, sans filière hardware française / européenne qui permet de soutenir l’effort de l’IA ?
  • (28:50) - La tendance vers des modèles plus petits et l'utilisation de CPU pour l'inférence
  • (34:05) - Comment identifier et prioriser les use cases IA / Gen AI ? (coûts vs utilisation vertueuse vs vitesse d'entrainement)
  • (38:55) - Diminution drastique des coûts d'entrainement vs optimisation / re-use
  • (42:30) - La question de la souveraineté et le cadre d'utilisation vertueuse de l'IA frugale

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  • (04:05) - Le plus grand défi de cette prise de fonction
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  • (13:10) - Le concept de Data Mesh et de Data Contract
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  • (24:30) - Question d'Arnault Ioualalen (précédent podcast) : Comment rester souverain, sans filière hardware française / européenne qui permet de soutenir l’effort de l’IA ?
  • (28:50) - La tendance vers des modèles plus petits et l'utilisation de CPU pour l'inférence
  • (34:05) - Comment identifier et prioriser les use cases IA / Gen AI ? (coûts vs utilisation vertueuse vs vitesse d'entrainement)
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