Benoît Paris

ingénieur machine learning

Peut se déplacer à Paris, Paris

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Benoît.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Benoît.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 10km autour

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait éviter:
≤ 1 semaine
Taille d'entreprise
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
  • ≥ 5000 personnes

Vérifications

  • E-mail vérifié

Langues

Catégories

Compétences (26)

Benoît en quelques mots

Ingénieur de formation, spécialiste en Machine Learning Explicable; je vous accompagne dans l'extraction d'information pertinente sur vos données, tout en détaillant les raisonnements déployés par les algorithmes.

Pourquoi le Machine Learning Explicable (MLE) plutôt que le simple Machine Learning (ML)?

En ML, lorsqu'on demande une prédiction, on a un score entre 0 et 1 pour une appétence à un événement; typiquement une probabilité achat. Ce nombre reste opaque. En plongeant dans les paramètres internes du modèle on peut extraire une illustration de l'intelligence déployée par l'algorithme, et en alimenter le métier. C'est l'objet du MLE.

Le MLE apporte en plus du ML:
  • Direction, Stratégie: une cartographie data-driven, fine, et exhaustive des segments clients; l'ouverture de marchés qui passent sous le signal;
  • Data scientists: un debug plus rapide, un focus sur l'explication
  • Marketing, Vente: messages plus finement adaptés aux clients
  • Ethique, Audits: connaitre les biais cachés dans les data
  • Pour l'entreprise: data-driven v2.0: Culture du signal pertinent, en liant le CA réalisé au pouvoir de renseignement d'une information individuelle

Cet ensemble de techniques, aussi appelée eXplainable Artificial Intelligence (XAI) est un sujet bourgeonnant en ce moment. L'agence américaine DARPA a un programme sur ce thème ("Explainable Artificial Intelligence" - darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence). La mission Villani y a consacré un chapitre entier (06 "Ouvrir les boites noires de l'IA").

Missions:
  • Vous souhaitez valoriser vos données, je vous aide à mettre en place un pipeline prédictif
  • Vous avez un pipeline ML existant, je vous aide à extraire le raisonnement déployé par vos algorithmes

Technologies:
  • RuleFit, Random Forest, Word2Vec, PCA, ALS, t-SNE, LSH, ROC
  • Scikit-LearnSpark, Weka, Databricks, BigQuery, Hive
  • Postgres, MySQL, Oracle
  • AWS, Linux, Maven, Git
  • Python, Java, Scala, CAML, Elm
  • Spring, Primefaces, d3.js

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Participation à l'Explainable Machine Learning Challenge

Edition de logiciels

Concours supervisé par Google, FICO, et sous l’égide de la conférence NIPS

juillet 2018 - août 2018

Site du challenge: http://explainable.ml

• Amélioration d’un algorithme standard (RuleFit) pour rendre ses explications plus succinctes
• Création d’une carte intuitive, explicative des modes de décision
• Disponible en open-source: https://github.com/benoitparis/explainable-challenge

Technologies : Scikit-Learn, Python, t-SNE, Lasso, Jupyter

Benoit Paris Consulting

Conseil & audit

Ingénieur Machine Learning

Paris, France

juin 2017 - Aujourd'hui

  • Pipeline de marketing prédictif, évaluation des prédictions
  • Solution d'explication de modèle prédictif (Algorithme propriétaire - Spark)
  • Proof of Concept: Listage d'analogies de vecteurs par indexation en hautes dimensions

Clémence Consulting

Conseil & audit

Ingénieur Data Management

décembre 2012 - Aujourd'hui

  • Architecture batch pour campagnes marketing multicanal, outils d'administration et de back office, BI
  • Administration BDD, data quality, analyses, recollements, enrichissements, datamining, flux de données

OmniFriend

E-commerce

Fondateur

Paris, France

janvier 2011 - novembre 2012

Recommandations externes

Formations

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