EPISODE · May 18, 2026 · 44 MIN
Human-in-the-Loop : déployer de l'IA en production sans tout casser, Céline Delaugère
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Céline Delaugère est la cofondatrice et CEO de MyDataMachine, une entreprise qui accompagne ses clients sur des cas d'usage de l'IA liés à la vidéo : détection d'opportunités de vente en magasin, lutte contre le vol à l'étalage, reconnaissance de tendances mode, classification de véhicules.Son équipe annote en moyenne 1,5 million d'images par mois pour fiabiliser les modèles de vision de ses clients.Dans cet épisode, Céline partage son expérience sur le concept de Human-in-the-Loop (HITL) et en quoi cette méthode permet à la fois d'itérer vite et de déployer des systèmes IA robustes.Tu apprendras :Pourquoi un modèle à 70% de réussite peut quand même partir en production.Pourquoi l'expertise métier (mode, retail, médical, automobile) devient l'actif le plus rare pour entraîner les IA verticales.Pourquoi le métier de data annotator est aujourd'hui dans le top 3 des jobs en croissance sur LinkedIn.Les 3 endroits exacts où l'humain doit intervenir dans le cycle de vie d'un modèle IA.Comment construire un dataset d'évaluation vraiment robuste.Retrouve Céline sur LinkedIn et sa newsletter Vision Before Technology ici. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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Céline Delaugère est la cofondatrice et CEO de MyDataMachine, une entreprise qui accompagne ses clients sur des cas d'usage de l'IA liés à la vidéo : détection d'opportunités de vente en magasin, lutte contre le vol à l'étalage, reconnaissance de tendances mode, classification de véhicules.Son équipe annote en moyenne 1,5 million d'images par mois pour fiabiliser les modèles de vision de ses clients.Dans cet épisode, Céline partage son expérience sur le concept de Human-in-the-Loop (HITL) et en quoi cette méthode permet à la fois d'itérer vite et de déployer des systèmes IA robustes.Tu apprendras :Pourquoi un modèle à 70% de réussite peut quand même partir en production.Pourquoi l'expertise métier (mode, retail, médical, automobile) devient l'actif le plus rare pour entraîner les IA verticales.Pourquoi le métier de data annotator est aujourd'hui dans le top 3 des jobs en croissance sur LinkedIn.Les 3 endroits exacts où l'humain doit intervenir dans le cycle de vie d'un modèle IA.Comment construire un dataset d'évaluation vraiment robuste.Retrouve Céline sur LinkedIn et sa newsletter Vision Before Technology ici. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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