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IA without data : l'intelligence au service de la vie privée - Kaouther OUENNICHE (DASHLANE) & Tina ZHUO (DASHLANE) - #S07EP16
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🎙️ Dans ce nouvel épisode dédié à nos speakers du Tech.Rocks Summit 2025, nous accueillons Kaouther OUENNICHE, Senior Machine Learning Engineer chez Dashlane et Tina Zhuo, Lead Product Manager chez Dashlane, au micro de Romain KUZNIAK, fondateur et CEO d'Ignito.
Kaouther et Tina nous racontent leur approche de l'IA chez Dashlane, une entreprise qui protège les données des utilisateurs dans une architecture « zéro-knowledge ».
Elles nous partagent leurs expériences concrètes, de la création d’un système d’auto remplissage intelligent à la mise en place d'une solution de détection d'hameçonnage en temps réel.
Elles expliquent comment Dashlane a contourné le besoin de données massives en développant des modèles d'IA "frugaux" qui tournent en local et en optant pour une collecte de données 100% interne.
Tina et Kaouther soulignent l'importance de ne pas céder à la "hype" de l'IA, mais de l'utiliser comme un outil pour résoudre des problèmes concrets pour les utilisateurs. Elles abordent aussi la manière dont l'expertise académique peut être intégrée pour créer de la valeur réelle, en se concentrant sur les applications qui résolvent des problèmes business et non sur la recherche pour le plaisir de la recherche.
Kaouther et Tina interviendront au Tech.Rocks Summit 2025 avec leur session "AI Without the Data: Building Privacy-First Intelligence"
*******************
1ère communauté des professionnel•les de la Tech en France, Tech.Rocks a pour mission de faire rayonner les tech leaders tout au long de l'année.
Tech.Rocks Summit 2025 - 1 & 2 décembre à Paris - Profitez de notre tarif "Bird" 🧡
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
186 에피소드
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Tina et Kaouther soulignent l'importance de ne pas céder à la "hype" de l'IA, mais de l'utiliser comme un outil pour résoudre des problèmes concrets pour les utilisateurs. Elles abordent aussi la manière dont l'expertise académique peut être intégrée pour créer de la valeur réelle, en se concentrant sur les applications qui résolvent des problèmes business et non sur la recherche pour le plaisir de la recherche.
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