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Ellisphere rachète Sparklane
Ellisphere a procédé au rachat de Sparklane. Avec cette acquisition, Ellisphere consolide sa position sur le marché des solutions marketing.
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La détection de fraude : un nouvel axe dans la gestion du risque crédit
La gestion du risque client est souvent étudiée sous l’angle du risque de solvabilité. Cependant, il existe un autre axe de risque qui coûte des millions chaque année aux entreprises françaises : la fraude.
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Ellisphere : au cœur d’un traitement éthique de la data
La transparence des procédés et la réalité des actions menées par les entreprises et institutions sont devenues des critères essentiels aux yeux des individus. Zoom sur l'organisation d'Ellisphere, acteur majeur de la data BtoB.
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IA et data, vers plus de responsabilité…
La donnée et l'IA sont devenues en l'espace de quelques décennies omniprésentes dans notre quotidien, mais comment évoluer vers une utilisation éthique et responsable de la data ?
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Explicabilité des systèmes d’IA : comment faire ?
L’IA conserve une réputation de boîte noire. Cependant, un déploiement réussi d’une technologie d’IA nécessite la confiance et l’adhésion de ses utilisateurs. Trop souvent, on demande aux utilisateurs de faire confiance au système sur la base de performances globales.
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« L'IA permet plus d'efficacité dans le scoring »
Jean-Luc Izoard, Directeur Administratif et Financier d'Ellisphere était l'invité de « La Matinale de l’Entrepreneur » diffusée sur TV Finance et La Tribune. Découvrez son intervention concernant le rôle de l'IA dans le scoring.
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Comment bien réussir son projet de data science ?
Dans cet article, Christophe Goudet, data scientist chez Ellisphere revient sur les points essentiels à prendre en compte pour déployer un projet de data science au sein des entreprises.
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Bots, d’un monde à un autre
Il y a 4 ans, les études prédisaient que d’ici 2020, 80% des entreprises utiliseraient des bots pour interagir avec leurs clients. Faisons le point sur la situation.
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IA : quelles dispositions réglementaires en France ?
Dans la continuité de l’article de février dernier consacré aux contexte et enjeux de l’encadrement réglementaire de l’IA, nous nous intéresserons aujourd'hui aux principales dispositions de lois en application en France actuellement.
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Conformité et IA : vers plus d’efficacité et de qualité
À l’heure où la réglementation devient de plus en plus contraignante pour les institutions financières, comment l’IA peut aider à l’amélioration de la communication entre superviseurs et institutions financières ?
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Les biais cachés de l’IA
Les biais dans les systèmes d’IA ne proviennent pas nécessairement d’une mauvaise intention. La sensibilisation des experts métiers aux biais cachés des systèmes d’IA est essentielle pour en assurer la qualité.
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Encadrement réglementaire de l'IA : contexte et enjeux
La transformation digitale est aujourd'hui présente dans tous les secteurs d'activité. Le développement et l'exploitation de l'IA constituent une étape supplémentaire dans l'évolution technologique. Zoom sur l'encadrement réglementaire et les enjeux autour de l'Intelligence Artificielle.