Webinaire Comment réussir son projet Snowflake ? le 23 septembre 2026 à 11h
8 septembre 2026
Webinaire « Comment réussir son projet Snowflake ? » organisé le mercredi 23 septembre 2026 de 11h à 12h
Webinaire « Comment réussir son projet Snowflake ? » organisé le mercredi 23 septembre 2026 de 11h à 12h
Le catalogue de données joue un rôle central dans la gouvernance des données et la réussite des projets IA. Lors de ce webinaire, Kwanzeo et DataGalaxy vous proposent de découvrir comment structurer, documenter et fiabiliser vos données grâce à une approche collaborative du data catalog. Un rendez-vous le jeudi 11 mai 2026 pour comprendre les enjeux, les bénéfices concrets et voir la solution DataGalaxy en action.
Replay du webinaire MDM : Découvrez SDP, la nouvelle Semarchy Data Platform du 16 avril 2026
Replay du webinaire « Découvrir la gouvernance de la donnée à l’ère de l’IA avec Coalesce Catalog » du jeudi 26 mars 2026
Replay du webinaire : « Comprendre l’IA dans & avec Power BI en 1h » du 12 mars 2026
En 2026, l’IA exige des données fiables, traçables et gouvernées. Le MDM (Master Data Management) crée une source unique de vérité, réduit les risques, renforce la conformité et accélère les projets IA.
Kwanzeo recrute un(e) Tech Lead IA & Agents Autonomes pour structurer sa stratégie IA, accompagner ses clients sur les agents intelligents, copilotes, et déploiement de modèles avancés.
L’intranet est mort, vive l’IA? A-t-on encore besoin de l’intranet à l’heure de l’IA ? « L’IA est un formidable accélérateur au service de l’intranet, un
Les concepts de base de l’IA:
– Origines de l’Intelligence Artificielle et invention du Perceptron
– Premières critiques et l’« hiver de l’IA » suivi d’une renaissance dans les années 80-90
– Développement du Machine Learning et importance du Feature Engineering
– Explosion du Deep Learning, cas d’usage modernes et évolutions actuelles de l’IA
Cet épisode explique les différences entre Machine Learning et Deep Learning, leurs usages et leur impact sur vos projets data :
– Distinction entre IA symbolique (basée sur des règles) et IA connexionniste (basée sur les données et l’apprentissage)
– Présentation des 3 niveaux d’IA : IA faible (déjà utilisée), IA forte (au stade de concept), et Super IA (hypothétique)
– Définition et différence entre Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL)
– Exploration des sous-domaines du ML : apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement avec des exemples concrets