Les articles Tech d'iPepper

Quoi ?
La “FABRIK” est une équipe dédiée à la réalisation et aux développements de projets pour accompagner les clients à gérer leurs pics et creux d’activité.
Une équipe mixte composé d’experts IA, d’architectes, de PO, de développeurs, d’UX/UI et de testeurs permettant de mutualiser les compétences et apporter une grande flexibilité et réactivité au service délivré.

Pourquoi ? 
Pour répondre à ses problèmes : “Je n’ai pas le temps”, “J’ai besoin de bras”, “Je veux tester une idée", "Je n’ai pas les compétences”, “J’ai des charges discontinues”, “Je n’ai pas de cahier des charges, ni de spécifications”, “Je souhaiterais concentrer mes équipes sur les sujets de Build, la maintenance me génère du Turn”, “J’ai besoin de justifier une équipe séniors”...

Pour qui ?
Les start-ups du territoire et les entreprises de la Tech.

Sur quoi ?
Nous couvrons les domaines du Développement, de l’IA et du DevOps autour des technologies Java; .Net, PHP, Ruby, React et Angular.

Comment ?
Vous prenez RDV avec nos experts pour évaluer votre besoin, nous vous faisons une réponse de principe sous 48h et sommes capables de démarrer les travaux sous 1 semaine grâce à notre équipe interne. Le sujet est ensuite géré facilement sur Trello.

Quelle valeur ajoutée de la Fabrik by iPepper ?
Réactivité, Expertise et Sur mesure !

Date :

25 août 2023

Sujets :

Flexibilité, Développement, Expertise

Auteur :

iPepper Group

Dans un monde de plus en plus axé sur les données et l'intelligence artificielle, de nouveaux métiers émergent pour répondre aux besoins spécifiques de ce domaine en pleine expansion. L'un de ces métiers en vogue est celui de MLOps, qui combine les compétences en machine learning et en développement opérationnel. Alors que le métier de DevOps est devenu essentiel pour la gestion des infrastructures logicielles, le rôle de MLOps se concentre spécifiquement sur le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique (machine learning) et vise à en optimiser le déploiement, la maintenance et les performances.

Le MLOps, acronyme de Machine Learning Operations, est un domaine émergent qui vise à appliquer les principes de l'ingénierie logicielle aux modèles d'apprentissage automatique. Alors que le développement et le déploiement de modèles d'IA peuvent être complexes et sujets à des défis spécifiques, le MLOps cherche à résoudre ces problèmes en adoptant des pratiques de développement opérationnel bien établies.

Bien que les métiers de MLOps et de DevOps partagent certains objectifs communs, ils se distinguent par leurs domaines d'expertise et leurs responsabilités spécifiques. Alors que le DevOps se concentre principalement sur l'intégration continue, le déploiement et l'exploitation de logiciels en général, le MLOps est plus axé sur les défis liés à l'IA et au machine learning.

L'une des principales différences réside dans la gestion du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Le MLOps se concentre sur la création, le déploiement et la maintenance des modèles, en veillant à ce qu'ils restent performants et à jour tout au long de leur durée de vie. Cela implique des tâches telles que la gestion des versions des modèles, le suivi des métriques de performance et la mise à jour régulière des modèles en fonction des nouvelles données disponibles.

Le MLOps est également concerné par l'infrastructure spécifique à l'apprentissage automatique, qui diffère souvent de celle utilisée pour les applications logicielles traditionnelles. Les professionnels de MLOps doivent avoir une compréhension approfondie des environnements de calcul, des frameworks d'apprentissage automatique et des bibliothèques associées. Ils travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique pour s'assurer que l'infrastructure répond aux besoins spécifiques des modèles d'IA.

Cette nouvelle technologie met également l'accent sur l'automatisation des pipelines de données. Il s'agit d'orchestrer les différentes étapes de prétraitement des données, d'entraînement des modèles, de déploiement et d'évaluation des performances. L'automatisation de ces processus garantit une répétabilité et une traçabilité des résultats, tout en réduisant les erreurs humaines potentielles.

C’est un nouveau métier en plein essor qui répond aux besoins spécifiques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. En fusionnant les compétences en développement opérationnel avec celles de l'apprentissage automatique, les professionnels de MLOps jouent un rôle essentiel dans la gestion efficace du cycle de vie des modèles d'IA, de leur création à leur déploiement et à leur maintenance continue. Avec l'évolution constante de la technologie, le métier de MLOps devient de plus en plus crucial pour les entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle et du machine learning. C’est pour cela qu’iPepper développe une offre spécifique dédiée aux activités MLOps pour ses clients. Plus d’infos sur info@ipepper.fr. 

Date :

10 juillet 2023

Sujets :

IA, DevOps, MLOps

Auteur :

iPepper Group

En cette semaine dédiée à l’environnement, il nous apparaît important de rapprocher l’empreinte écologique et l’intelligence artificielle. Ainsi, la consommation énergétique des technologies de l'information et de la communication (TIC) est devenue un enjeu majeur. En effet, d'ici 2040, les TIC pourraient représenter jusqu'à 14% de l'empreinte carbone totale, selon certaines prévisions. Face à ce constat alarmant, l'intelligence artificielle et le green code (éco-codage) s'érigent comme deux voies prometteuses pour réduire notre impact environnemental. iPepper en fait un de ses axes de travail.

L'IA a un rôle ambigu dans la consommation d'énergie. D'une part, des algorithmes de deep learning nécessitent des quantités énormes de données et de puissance de calcul pour leur entraînement, ce qui entraîne une consommation d'énergie significative. D'autre part, l'IA peut offrir des solutions innovantes pour minimiser l'usage d'énergie dans de nombreux secteurs, y compris celui du développement logiciel.

C’est ici que le green code fait son entrée ! Le green code, ou éco-codage, est une approche de développement logiciel qui met l'accent sur l'efficacité énergétique. Cela implique d'écrire des programmes qui nécessitent moins de ressources matérielles (CPU, mémoire, disque dur), entraînant ainsi une diminution de la consommation d'énergie. Cette pratique s'appuie sur plusieurs principes, notamment :

• la minimisation des lignes de code : Un code plus concis est généralement plus efficace. Cela implique l'élimination du code redondant et l'optimisation de la logique du programme.
• la réduction des appels mémoire : L'accès à la mémoire est coûteux en énergie. Des structures de données optimisées et un meilleur contrôle de la mémoire peuvent minimiser ces coûts.
• l’optimisation des requêtes de bases de données : Les opérations de bases de données sont souvent gourmandes en énergie. L'optimisation des requêtes peut réduire considérablement leur coût énergétique.
• le choix d'algorithmes efficaces : Certains algorithmes sont plus efficaces que d'autres en termes de consommation de ressources matérielles. Les développeurs peuvent économiser de l'énergie en choisissant les bons algorithmes pour leurs besoins.

Et l’intelligence artificielle dans tout ça ? L’IA peut jouer un rôle clé dans la promotion du green code. Des outils d'IA peuvent être utilisés pour analyser des bases de code et proposer des améliorations en termes d'efficacité énergétique. Ces outils pourraient identifier des portions de code redondantes, proposer des structures de données plus efficaces, optimiser les requêtes de bases de données et suggérer des algorithmes plus performants.

En outre, l'IA peut contribuer à la conception de nouvelles méthodes d'éco-codage. Par exemple, l'apprentissage par renforcement pourrait être utilisé pour concevoir des algorithmes qui apprennent à écrire du code de manière plus éco-efficace au fil du temps.

Pour conclure, l'IA et le green code représentent deux stratégies complémentaires pour réduire la consommation d'énergie des TIC. En combinant une approche d'éco-codage avec les outils d'IA, nous pouvons espérer créer une nouvelle génération de logiciels plus respectueux de l'environnement. L'avenir de l'informatique pourrait bien être vert, et l'IA aura un rôle clé à jouer dans cette transition. iPepper est là pour vous aider en vous proposant un audit et accompagnement complet pour améliorer votre empreinte environnementale. Pour en savoir plus : greencode@ipepper.fr.

Date :

7 juin 2023

Sujets :

IA, green-code, écologie

Auteur :

iPepper Group

Aujourd'hui, nous aimerions vous parler de la relation étroite qu’iPepper entretient avec l’IA. 

Nous avons pour objectif de faciliter la vie de nos formidables recruteurs en utilisant l'IA pour trouver les meilleurs candidats. Et pourquoi pas ? Après tout, l'IA est capable de faire des choses que les humains ne devraient plus faire. Elle peut analyser des milliers de CV en quelques minutes, évaluer les compétences des candidats de manière objective et identifier les profils qui correspondent parfaitement aux besoins de nos clients à impact.

En fait, chez iPepper, nous sommes tellement convaincus de l'efficacité de l'IA que nous avons décidé de l'utiliser pour recruter dans nos propres équipes. Et comment cela s'est-il passé ? C’est très simple, notre IA de perfect matching a réussi à trouver les meilleurs candidats en un rien de temps !

C'est tellement facile, qu'on pourrait même dire que notre IA est comme un matchmaker professionnel qui trouve la bonne personne pour la bonne mission. C'est comme si elle était capable de lire dans les pensées des candidats et de déterminer s'ils conviennent parfaitement à notre collaborateur.

Et imaginez si cette technologie était appliquée dans tous les processus de recrutement ! Finies les heures passées à trier les CV, à effectuer des entretiens téléphoniques et à organiser des journées de recrutement. Grâce à l'IA, les recruteurs pourront consacrer plus de temps à l'analyse des compétences sociales, humaines des candidats et à l'identification des besoins profonds de nos clients.

Cependant, nous savons tous que l'IA ne remplacera jamais complètement les humains. Nos recruteurs resteront toujours les mieux placés pour évaluer les soft skills des candidats et pour s'assurer que les valeurs de nos collaborateurs sont respectées.

En conclusion, iPepper est un exemple parfait de la manière dont l'IA peut aider les entreprises à recruter plus rapidement et plus efficacement. Mais, n'oublions jamais que la technologie ne remplace pas les humains, elle les assiste. Alors, la prochaine fois que vous cherchez un emploi, n'ayez pas peur de voir une IA faire partie du processus de recrutement. Elle pourrait vous aider à trouver le travail ou le candidat de vos rêves !

Et si jamais vous voyez une machine à café avec un CV accroché dessus chez iPepper, ne soyez pas surpris. C'est peut-être leur prochain recrutement !

Date:

4 mai 2023

Sujets:

Recrutement, IA, efficience

Auteur:

iPepper Group

D’après le Parlement Européen, l’intelligence artificielle (l’IA) “désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportement liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité”.


Même si le concept existe depuis plus de 60 ans, l’IA connaît des grandes avancées depuis une décennie grâce à la puissance de calcul plus d’un billion de fois plus importante qu’il y a 60 ans. L’IA est omniprésente dans notre vie quotidienne aujourd’hui (chatbots, moteurs de recommandation, Siri/Cortana, etc.). Certaines machines arrivent même à surpasser l’humain (l’AlphaGo, capable de battre le champion de Go Lee Sedol) ou à rivaliser avec le groupe expert en ophtalmologie concernant la capacité d’identifier les maladies oculaires potentielles. Cependant, nous sommes encore très loin de l’IA générale (ou l’IA forte), qui représente les capacités cognitives d’un être humain capable de trouver une solution face à une tâche peu familière. En effet, les outils “IA” aujourd’hui sont conçus pour des tâches pour traiter des problèmes spécifiques. 


L’apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) est un champ d’étude de l’IA visant à donner aux machines la capacité d’apprendre à partir des données via des modèles mathématiques et statistiques. Plus précisément, il s’agit, à partir de données, de déterminer des paramètres d’un modèle via les trois étapes “entraînement”, “test” et “validation” avant de déployer le modèle en production. 


Une des technologies principales d’apprentissage automatique est l’apprentissage profond (Deep Learning en anglais). Il s’agit des algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificiels. Les modèles d’apprentissage profond sont particulièrement adaptés au grand volume de données et c’est un des acteurs principaux du boom de l’IA aujourd’hui.

Chez iPepper, nous suivons toutes ces technologies de très prêt et participons activement à leur essor. Nos clients et nos Talents innovent chaque jour dans l’IA et nous en sommes très fiers. Suivez nos actions sur notre page iPepper | LinkedIn ou sur www.ipepper.fr .

Date:

16 février 2023

Sujets :

IA, machine learning, deep learning

Auteur :

Par Anh Quan NGUYEN, Head IA R&D chez iPepper Group