Track : Big Data, Machine Learning, Analytics
Niveau de la présentation : débutant
Salle : Neuilly 252 AB
Horaire : jeudi 10:30 11:15
Le machine learning, ce terme est sur toutes les lèvres, on en entend parler du soir au matin. Tellement que son intérêt semble plutôt d’être la carte joker pour gagner au buzzword bingo, mais il y a bien certaines problématiques où sortir cette carte fait sens : l’accessibilité ! Et oui, malgré les nouveautés technologiques, beaucoup de gens à l'heure actuelle sont exclus de notre univers numérique à cause d’un défaut de vision, d’audition, de diction, de langage, etc. Aujourd’hui, les avancées en terme de machine learning sur la compréhension de la parole, du texte et de ce qui est contenu dans les images et vidéos, sont telles qu’elles permettent de rendre beaucoup plus accessible les contenus numériques. Mais savons nous comment cela fonctionne et quelles en sont les limites ? Dans cette présentation, parsemée d'humour et de fun, Aurélie et Guillaume, vous montreront, au travers de démos et d’exemples concrets, comment l’accessibilité peut bénéficier des avancées du machine learning.
Mots clés: accessibilité Machine learning Google Cloud Vision ML
Salle Neuilly 252 AB
Aurélie est DevRel (Developer Advocate) chez OVHcloud à Toulouse. Elle est GDE (Google Developer Expert) Cloud & Docker captain. Développeuse depuis plus de 15 ans. Ancienne dev Java / JEE, puis dev Web, Full-Stack et Lead, elle est maintenant Cloud Developer et prône les bonnes pratiques du DevOps. Leader de Duchess France, une association qui promeut les femmes développeurs et les femmes travaillant dans l'informatique. Organisatrice du DevFest Pitchouns et membre de la core team du Toulouse Data Science (TDS). Rédactrice d'articles & de sketchnotes techniques "Understanding Kubernetes|Istio|Docker in a visual way".
Guillaume Laforge est Developer Advocate chez Google et se focalise en particulier sur l'offre Google Cloud Platform. Et la nuit, il enfile sa casquette Apache Groovy !