De l’algorithme à la solution : un exemple d’exploitation d’un algorithme d’intelligence artificielle (2/5).

Comme vu en introduction, la solution que nous allons mettre en œuvre utilise un modèle de langage. Ici, nous allons chercher à comprendre les résultats produits par le modèle de langage “Universal Sentence Encoder” (USE pour faire court). 
Les modèles appliqués aux mots et extension aux phrases.

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De l’algorithme à la solution : un exemple d’exploitation d’un algorithme d’intelligence artificielle (1/5).

Des progrès spectaculaires ont été réalisés sur la dernière décennie dans le domaine du traitement du langage naturel : Siri, Alexa et Google Home sont apparus, Google translate s’est amélioré. Cependant, l’algorithme en lui-même n’est qu’un élément de la solution et il est souvent nécessaire d’ajouter d’autres éléments à la chaîne de traitement afin d’obtenir une solution exploitable. Cette série d’articles propose d’illustrer cette démarche sur un exemple concret : nous allons utiliser un modèle de traitement du langage naturel.

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Métaprogrammation et structures de données en JavaScript

Vous croyez que c’est compliqué et coûteux de faire de la vérification de structure de données à l’exécution en JavaScript ?
[…]On va prendre ça comme prétexte pour faire un peu de métaprogrammation en JavaScript.
Au programme : Métaprogrammation ; Énumération, etc. ; Contraindre un dictionnaire ; Créer des énumérations ; Les collections.

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Accelerate vu par Zenika

Accelerate est une analyse statistique des résultats des études “state of devops » annuelles. Le gros intérêt de cette étude est de partir d’une vision brute des pratiques DevOps pour en tirer des enseignements dépassant les outils techniques utilisés.
Quatre métriques clés : Délai de livraison en production, Fréquence de déploiement, Temps moyen de restauration, Pourcentage de livraisons en erreur

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