Category Archive

Intelligence Artificielle

“AI for Green IT”, greenwashing ou révolution?

Posted on June 29, 2024 by Renaud Pawlak

Il est de notoriété publique que l’IA est une technologie énergivore, et il est usuel de penser que l’IA n’est pas compatible avec l’éco-conception des logiciels. Mais évidemment, comme attendu, rien n’est aussi binaire qu’il n’y paraît. D’abord, il va sans dire que la technologie est récente et va être améliorée, optimisée, voire révolutionnée dans les prochaines années (de la même manière que la blockchain a vu sa consommation énergétique drastiquement diminuer au fil des générations successives). On peut par exemple noter cette approche consistant à réinventer le hardware pour qu’il soit intrinsèquement conçu pour l’apprentissage automatique. Ou encore de

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Daquota.io : l’outil low-code intégrant ChatGPT pour étendre Salesforce

Posted on October 11, 2023 by Renaud Pawlak

Voir la vidéo : https://youtu.be/rmSRsDSjyR0 + LOW-CODE Etendre Salesforce : les difficultés Salesforce propose une gamme assez large d’outils pour l’étendre, allant de la configuration no-code au développement de composants spécifiques en utilisant le langage de programmation Apex, dans le cadre du framework Lightning. Salesforce permet aussi l’intégration via OAuth2 d’applications tierces, tout en permettant un accès complet à son API. Malgré cela, étendre Salesforce peut être un vrai casse-tête pour le métier, mais aussi pour les équipes techniques. Tout d’abord, les options de configuration sont très nombreuses, ce qui est à la fois une force et une faiblesse. Datant

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AI vs. Maths

Posted on November 25, 2020 by Renaud Pawlak

Quite recently, I had the chance to discuss with Philippe de Reffye, a French researcher who spent his life studying how plants grow. He built a generic mathematical model that can simulate the growth of any plant, assuming we can mesure some environmental parameters to calibrate the model. He wrote a very complete book about it (in French). The interesting point from my perspective is that his work managed to lower the computational complexity of simulating plant growth from an exponential to a linear function. What would take days to calculate can now be done in seconds, and it grows

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