<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:ccmbenchmark="https://www.ccmbenchmark.com/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"><channel><title>Sophie Dionnet : Dernier contenus</title><link>/account/sophie-dionnet-89848</link><atom:link href="/account/sophie-dionnet-89848" rel="self" type="application/rss+xml" /><language>fr</language><pubDate>Sun, 16 Aug 2026 15:58:28 +0200</pubDate><lastBuildDate>Sun, 16 Aug 2026 15:58:28 +0200</lastBuildDate><item><title>Les entreprises ont besoin de data analyst et data scientist pour déployer des IA performantes</title><link>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1506689-les-entreprises-ont-besoin-de-data-analyst-et-data-scientist-pour-deployer-des-ia-performantes/</link><description><![CDATA[<a href="https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1506689-les-entreprises-ont-besoin-de-data-analyst-et-data-scientist-pour-deployer-des-ia-performantes/"><img src="https://img-0.journaldunet.com/sYoOD_ZOLCTdz4QQL_qGWDlC-sk=/100x/smart/09d5d16dc88a46b6b0e3a1bb8acd0099/user-jdn/10032938-sophie-dionnet.jpeg" align="left" hspace="5" vspace="0"></a>Pour déployer des projets d'IA pertinents, les entreprises doivent recruter des data analysts et data scientists. Un duo indispensable à la maitrise de toute la chaine de valeur de la donnée, depuis la production jusqu'à l'exploitation de la donnée.]]></description><pubDate>Tue, 16 Nov 2021 17:41:53 +0100</pubDate><guid>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1506689-les-entreprises-ont-besoin-de-data-analyst-et-data-scientist-pour-deployer-des-ia-performantes/</guid><dc:creator><![CDATA[Sophie Dionnet]]></dc:creator><ccmbenchmark:content_author><![CDATA[Sophie Dionnet]]></ccmbenchmark:content_author><ccmbenchmark:content_author_company><![CDATA[DATAIKU]]></ccmbenchmark:content_author_company><ccmbenchmark:content_author_illustration>1</ccmbenchmark:content_author_illustration></item><item><title>La démocratisation de l'IA dans les entreprises ne se fera pas sans la confiance des métiers</title><link>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1497725-la-democratisation-de-l-ia-dans-les-entreprises-ne-se-fera-pas-sans-la-confiance-des-metiers/</link><description><![CDATA[<a href="https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1497725-la-democratisation-de-l-ia-dans-les-entreprises-ne-se-fera-pas-sans-la-confiance-des-metiers/"><img src="https://img-0.journaldunet.com/sYoOD_ZOLCTdz4QQL_qGWDlC-sk=/100x/smart/09d5d16dc88a46b6b0e3a1bb8acd0099/user-jdn/10032938-sophie-dionnet.jpeg" align="left" hspace="5" vspace="0"></a>Les métiers n'utiliseront l'IA que s'ils comprennent le fonctionnement des algorithmes. Cette compréhension nécessite une transparence dans la production des modèles et une collaboration étroite entre les opérationnels et les data scientists.]]></description><pubDate>Thu, 11 Feb 2021 19:51:11 +0100</pubDate><guid>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1497725-la-democratisation-de-l-ia-dans-les-entreprises-ne-se-fera-pas-sans-la-confiance-des-metiers/</guid><dc:creator><![CDATA[Sophie Dionnet]]></dc:creator><ccmbenchmark:content_author><![CDATA[Sophie Dionnet]]></ccmbenchmark:content_author><ccmbenchmark:content_author_company><![CDATA[DATAIKU]]></ccmbenchmark:content_author_company><ccmbenchmark:content_author_illustration>1</ccmbenchmark:content_author_illustration></item><item><title>Le secteur financier en proie à un besoin de transformation imminente</title><link>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1493855-le-secteur-financier-en-proie-a-un-besoin-de-transformation-imminente/</link><description><![CDATA[<a href="https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1493855-le-secteur-financier-en-proie-a-un-besoin-de-transformation-imminente/"><img src="https://img-0.journaldunet.com/sYoOD_ZOLCTdz4QQL_qGWDlC-sk=/100x/smart/09d5d16dc88a46b6b0e3a1bb8acd0099/user-jdn/10032938-sophie-dionnet.jpeg" align="left" hspace="5" vspace="0"></a>Sous la contrainte de la crise sanitaire, les acteurs bancaires et gestionnaires d'actifs ont dû montrer une réactivité sans précédent. Ils doivent repenser leurs modèles et leur évaluation des risques dans un monde où données historiques et structures classiques d'évaluation ne peuvent plus servir de fondements uniques. Un défi que seul l'intégration efficace de modèles de machine learning et de nouvelles techniques de traitement des données, notamment alternatives, permettra d'appréhender.]]></description><pubDate>Thu, 10 Sep 2020 19:24:14 +0200</pubDate><guid>https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1493855-le-secteur-financier-en-proie-a-un-besoin-de-transformation-imminente/</guid><dc:creator><![CDATA[Sophie Dionnet]]></dc:creator><ccmbenchmark:content_author><![CDATA[Sophie Dionnet]]></ccmbenchmark:content_author><ccmbenchmark:content_author_company><![CDATA[DATAIKU]]></ccmbenchmark:content_author_company><ccmbenchmark:content_author_illustration>1</ccmbenchmark:content_author_illustration></item></channel></rss>