Benoit Cayla


A propos de Benoit Cayla

Ingénieur en informatique avec plus de 20 ans d’expérience dans la gestion et l’utilisation de données, Benoit CAYLA a mis son expertise au profit de projets très variés tels que l’intégration, la gouvernance, l’analyse, l’IA, la mise en place de MDM ou de solution PIM pour le compte de diverses entreprises spécialisées dans la donnée (dont IBM, Informatica et Tableau). Ces riches expériences l’ont naturellement conduit à intervenir dans des projets de plus grande envergure autour de la gestion et de la valorisation des données, et ce principalement dans des secteurs d’activités tels que l’industrie, la grande distribution, l’assurance et la finance. Également, passionné d’IA (Machine Learning, NLP et Deep Learning), l’auteur a rejoint Blue Prism en 2019 et travaille aujourd’hui en tant qu’expert data/IA et processus. Son sens pédagogique ainsi que son expertise l’ont aussi amené à animer un blog en français (datacorner.fr) ayant pour but de montrer comment comprendre, analyser et utiliser ses données le plus simplement possible.

Introduction à LIME (XAI)

Dans cet article je vous propose de découvrir l’outil de XAI (eXplainable AI) très utilisé qu’est LIME. Avec Google colab, et au travers d’un cas pratique guidé pas à pas vous allez voir comment il est simple et pratique d’utiliser cette librairie avec Python.


Evaluez l’importance des variables (« Feature Importance ») 2

Le Machine Learning fait sans doute peur aujourd’hui à cause de son coté boite noire. L’approche « mathématiques » (statistiques / Probabilités) fait peur car nous comprenons difficilement la raison des choix du modèle qui a été conçu. Dans cet article nous allons voir comment ces approches statistiques permettent de trouver quelles variables permettent de déterminer ce ou ces choix du modèle. Car c’est finalement bien là l’essence du Machine Learning: trouver les éléments/variables qui on conduit à faire un choix ou prendre une décision non ?