Notre top 5 des articles les plus vus de 2018 : kubernetes, gouvernance des données, PMML, IoT et théorie des graphes

Notre top 5 des articles les plus vus de 2018 : kubernetes, gouvernance des données, PMML, IoT et théorie des graphes

Quantmetry vous propose de retrouver ci-dessous le top 5 des articles les plus vus de 2018 :

1. Etat de l’art Kubernetes (K8s) mi-2018 de Guillaume Mocquet

Cet article s’adresse à un public novice sur les technologies de conteneurisation (i.e. Docker et Kubernetes). Il s’agit d’une mise à jour de l’état de l’art de l’écosystème Kubernetes à mi-2018. La technologie K8s n’est pas récente, en revanche de nouveaux usages émergent du fait de son enrichissement par des solutions complémentaires.

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2. La gouvernance de la data, cette aventure humaine de Gill MorisseMartin Le LocJulien Vong et Olivier Denti

La gouvernance de la donnée n’est pas uniquement un défi technologique ! Gérer la donnée, c’est gérer un capital de connaissances et de savoir-faire qui émanent des activités humaines au sein des organisations. Elle est un chantier au coeur de la transformation digitale des entreprises. Après des années d’expérimentations qui ont démontré l’intérêt des intelligences artificielles, sa mise en oeuvre est une étape obligatoire vers l’industrialisation des solutions data et donc la conversion de promesses en gains.

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3. PMML : un format pour l’interopérabilité des modèles de Machine Learning entre Entraînement et Production de Fouad Talaouit-MockliSophie MonnierJohann Rousseau

Un des grands challenges associés à l’entraînement de modèles de Machine Learning est de garantir leur interopérabilité, c’est-à-dire leur capacité à être exportés puis réutilisés par des librairies ou des environnements différents. Commençons par définir quelques notions: un modèle entraîné est la sortie d’un algorithme de Machine Learning servant à faire des prédictions sur un jeu de données. Une libraire est un package software comme scikit-learn ou keras. Un environnement est la combinaison d’un système d’exploitation et de hardware.

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4. IoT Data Platform Factory appliquée au “Smart Mobility” de Olivier Denti

Quantmetry a accompagné un acteur mondial des transports dans la mise en oeuvre d’une plateforme IoT sur Azure, afin de proposer à ses clients des services innovants autour de l’exploitation et la valorisation des données, au bénéfice des voyageurs. Le client est un acteur mondial de 1er plan dans le secteur des transports qui s’est lancé depuis quelques années dans le “Smart Mobility”, pour répondre aux besoins des voyageurs (meilleure ponctualité, amélioration de l’information voyageur, intégration dans un contexte multimodal) et répondre aux exigences des opérateurs locaux (fluidité du trafic, disponibilité, efficacité etc.)

L’objectif de la prestation menée par Quantmetry est d’offrir à son Client, ses partenaires et Clients une plateforme permettant d’acquérir, traiter et exposer les données produites dans le cadre d’un projet (un “projet” correspondant à une ligne ferroviaire par exemple).

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5. Tout est graphe ! Détection de communautés : théorie et retour d’expérience d’Aurélia Negre

La détection de communautés offre de nombreux cas d’application (détection de fraude, RH analytics..) et la recherche y est florissante : dynamique temporelle des réseaux, multi-appartenance communautaire, métriques de performance… Cet article vise à donner une première vue d’ensemble des algorithmes et outils existants, ainsi qu’un retour sur leur utilisation pratique. Des illustrations seront également données à partir de données LinkedIn.

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✍Écrit par Justine Deshais et Julien Vong