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Zece La Rece

<p>Zece La Rece est un média local basé à Bucarest, recommandant des lieux et des événements où sortir.</p><p>Au fil des années, Gabriel a développé des automatisations pour alimenter le site web et communiquer sur plusieurs canaux. Ce qui demandait auparavant des jours de travail peut être accompli en quelques minutes, maintenant le projet actif et pertinent à des coûts de maintenance très bas :</p><p></p><p><strong>Ajouter un lieu sur la carte (moins de 60 secondes) :</strong></p><ul><li><p>Données : Extraction de données publiquement disponibles et remplissage automatique des champs</p></li><li><p>Texte : Design d'un prompt transmis à `gpt-3.5-turbo<strong>`</strong> générant des articles modifiables basés sur les données extraites</p></li><li><p>Image : Scraping de photos en ligne tout en respectant les droits d'auteur</p></li></ul><p></p><p><strong>Générer une newsletter hebdomadaire (moins de 30mn) :</strong></p><ul><li><p>Données : création d'une extension de navigateur pour sauvegarder rapidement les données et les images des événements dans la base de données</p></li></ul><ul><li><p>Texte : Design d'un prompt transmis à `gpt-3.5-turbo<strong>`</strong> générant le contenu de la newsletter</p></li><li><p>Multi-canal : planification automatique des publications sur les réseaux sociaux le jour des événements</p></li><li><p>La majeure partie du travail consiste à sélectionner les événements, tout le reste est automatisé.</p></li></ul><p></p><p>La technologie développée permet de répliquer un tel site web et de le lancer dans une autre ville en seulement 1-2 jours de travail.</p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/clls607gy1qv379c6axrm3yxk.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div>

Un side-project en hommage à Bucarest : une selection des meilleurs endroits où sortir sur une carte interactive. Les articles sont générés grace à l'intelligence artificielle, exploitant des extractions automatiquement de données publiquement disponibles.

Scrapping

React

Production de contenu par LLM (site de recommandation de lieux)

<p>Dans le cadre de son expérience chez SAP, le Dr. Katz a dirigé différentes équipes de data scientists et d’ingénieurs en machine learning, réparties entre Paris, Palo Alto, Bangalore et Waldorf, avec pour objectif principal le développement d'innovation en IA conversationnelle. En parallèle il était pleinement parti-prenant des décisions stratégiques, participant aux discussions product &amp; sales et proposant les choix d'algorithme les plus pertinents aux besoins business.</p>

A dirigé des équipes de data scientists et d’ingénieurs dans le domaine de l’intelligence artificielle conversationnelle

Machine learning

Création d'un modèle d'IA Conversationnelle 

Bridgify

<p>Bridgify est une start-up basée à Tel-Aviv, développant un ensemble de nouveaux outils pour opérateurs de voyage et leurs clients, visant a améliorer l'expérience des vacanciers. Souhaitant baser les solutions futures sur le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle, la société a embauché son premier data scientist junior en novembre 2020.</p><p></p><p>Pour l'accompagner dans ce nouveau domaine, l'entreprise s'est tournée vers le Dr. Gilles (Gil) Katz, qui les a aidé à construire l'équipe et à la mettre sur la voie du succès. La coopération a duré 16 mois et comprenait les composants suivants :</p><p></p><p><strong>Coaching exécutif </strong><br>Gil a mis en place un coaching exécutif du PDG, du CTO et du CPO. Ceux-ci ont appris comment bien définir un projet ML, reconnaître et éviter les obstacles le plus rapidement possible, et enfin motiver leurs équipes afin de lutter contre la resistance au changement, très présente dans le contexte de l'IA. </p><p></p><p><strong>Définition de la roadmap </strong><br>Une feuille de route holistique respectant la mission de Bridgify a été construite et maintenue en étroite collaboration avec l'équipe technique et l'équipe de direction. L'expérience du Dr. Katz a été déterminante pour rapidement identifier les "quick-wins". Obtenir des résultats rapides est essentiel pour paver la voie vers un succès futur et motive les parties prenantes à soutenir le développement dans cette direction. </p><p></p><p><strong>Recrutement et construction d'équipe </strong><br>Gil a apporté un soutien approfondi pour définir une stratégie de recrutement, en établissant les priorités pour les profils clefs et en participant aux processus d'entretien (ingénieurs, chefs de produit, architecte et développeurs back-end). Cette implication particulièrement étroite était nécessaire pour construire une équipe fonctionnelle et prendre en charge le développement du produit.</p><p></p><p><strong>Soutien technique :</strong> <br>Le Dr. Katz a accompagné l'équipe Machine Learning et Data Science, dans le choix des algorithmes et des ensembles de données, jusqu'aux choix matériels et des processus de mise en production. Ce soutien comprenait également des recherches approfondies sur les dernières 'best-practices' appliquées aux sujets connexes, tels que les systèmes de recommandation dans le tourisme.</p>

Mise en place de l'unité Machine Learning d'une start-up basée à Tel-Aviv: coaching exécutif, planification de la feuille de route, recrutement, construction d'équipe et support technique.

Python

Product strategy

Coaching

Coaching exécutif (lancement de l'activité IA de Bridgify)

Heuritech

<p>J'ai exploité un algorithme de Machine Learning construit par des PhD pour résoudre le problème de surproduction dans la mode, permettant à 10 clients leaders du luxe et de la mode (comme Dior, Louis Vuitton, Nike, Adidas, Uniqlo, etc.) de prédire 800 tendances avec une précision de 97 %, générant 400 000 € d'ARR. <br><br>Première et seule Product Manager de l'entreprise, j'ai réalisé les étapes suivantes :</p><p></p><ul><li><p><strong>Discovery</strong> : comprendre les besoins de nos utilisateurs en profondeur, via plus de 50 interviews avec des professionnels du secteur</p></li><li><p><strong>Définition des métriques</strong> : le travail essentiel consistait à leverage les données obtenues par l'algorithme pour qu'elles fassent sens pour nos clients et soient directement actionnables par leurs équipes. Plusieurs métriques ont été designées spécialement pour le projet : notion de "magnitude" d'une tendance, labels pour les tendances "earlybird, safe bet, bold bet, steady", présentation des courbes de tendances et choix des patterns, signification des points d'inflexion, vitesse de propagation, granularité des tendances (couleurs, prints, textures, formes, mais aussi macro trends comme quiet luxury, ou items précis comme les gants, etc.) etc.</p></li><li><p><strong>Testing et boucles d'itérations rapides</strong> : ces métriques ont fait l'objet de tests successifs et d'itérations permanentes jusqu'à être parfaitement actionnables pour nos clients.</p></li><li><p><strong>Maquettage et prototypage </strong>: wireframes et validation des choix de design en collaboration avec un UI designer et un front-developper</p></li><li><p><strong>Stratégie produit : </strong>définition du MVP, V0, V1 et V2 et de la roadmap correspondante, en collaboration avec les équipes Machine Learning, Developpeurs, Sales, Marketing et Product Marketing.</p></li><li><p><strong>Suivi et implémentation</strong> : rédaction des specs techniques, suivi de l'implémentation avec les équipes techniques, testing et itérations, gestion des sprints et intermédiaire entre équipes techniques et business.</p><p></p><p>Les utilisateurs finaux de la plateforme incluent les noms suivants :</p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cloojuoa40e7t78fnh8yt03ab.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/clmox401z039f7ac724bqfbfm.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cllxfxign18es72d7ch66146l.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><p></p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cllxfxw6m18qp79dk6ydacgcu.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div></li></ul><p></p>

Sarah a coordonné le développement d'un SaaS de visualisation de données prédisant les tendances dans la mode, en faisant le pont entre les clients (leaders mondiaux du luxe et du PAP), et une équipe de 10 phD en machine learning. Elle a réalisé les différentes étapes : discovery, prototypage puis plusieurs cycles d'itérations, stratégie produit, UX design, ainsi que l'implémentation.

Product Ownership

Product Management

2-year AI Luxury Project

<p>J'ai exploité un algorithme de Machine Learning construit par des PhD pour résoudre le problème de surproduction dans la mode, permettant à 10 clients leaders du luxe et de la mode (comme Dior, Louis Vuitton, Nike, Adidas, Uniqlo, etc.) de prédire 800 tendances avec une précision de 97 %, générant 400 000 € d'ARR. <br><br>Première et seule Product Manager de l'entreprise, j'ai réalisé les étapes suivantes :</p><p></p><ul><li><p><strong>Discovery</strong> : comprendre les besoins de nos utilisateurs en profondeur, via plus de 50 interviews avec des professionnels du secteur</p></li><li><p><strong>Définition des métriques</strong> : le travail essentiel consistait à leverage les données obtenues par l'algorithme pour qu'elles fassent sens pour nos clients et soient directement actionnables par leurs équipes. Plusieurs métriques ont été designées spécialement pour le projet : notion de "magnitude" d'une tendance, labels pour les tendances "earlybird, safe bet, bold bet, steady", présentation des courbes de tendances et choix des patterns, signification des points d'inflexion, vitesse de propagation, granularité des tendances (couleurs, prints, textures, formes, mais aussi macro trends comme quiet luxury, ou items précis comme les gants, etc.) etc.</p></li><li><p><strong>Testing et boucles d'itéations rapides</strong> : ces métriques ont fait l'objet de tests successifs et d'itérations permanentes jusqu'à être parfaitement actionnables pour nos clients.</p></li><li><p><strong>Maquettage et prototypage </strong>: wireframes et validation des choix de design en collaboration avec un UI designer et un front-developper</p></li><li><p><strong>Stratégie produit : </strong>définition du MVP, V0, V1 et V2 et de la roadmap correspondante, en collaboration avec les équipes Machine Learning, Developpeurs, Sales, Marketing et Product Marketing.</p></li><li><p><strong>Suivi et implémentation</strong> : rédaction des specs techniques, suivi de l'implémentation avec les équipes techniques, testing et itérations, gestion des sprints et intermédiaire entre équipes techniques et business.</p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/clmox401z039f7ac724bqfbfm.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cllxfxign18es72d7ch66146l.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><p></p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cllxfxw6m18qp79dk6ydacgcu.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><p></p></li></ul><p></p>

Product Design - UX/UI

Product (dashboard de prédiction de tendances pour leaders de la mode et du luxe)

<p><strong>NOTRE VISION</strong></p><p></p><p>La cadence imposée aux entreprises par l'IA n'a jamais été aussi rapide. Pourtant, les cycles de recrutement classiques ne permettent pas de rester dans la course. AI &amp; Company vient résoudre ce problème pour vous permettre de prendre le train en route, dès aujourd'hui. Nous sommes votre équipe plug-and-play d'experts IA, pour tous vos projets.  </p><p></p><p></p><p><strong>NOTRE EXPERTISE 0-TO-1</strong></p><p></p><p>Nous vous accompagnons sur toute la chaîne de valeur de votre projet IA. </p><p></p><p><strong>1-</strong> <strong>Audit </strong>: nous identifions les opportunités pour faire grandir votre entreprise grâce à l'IA</p><p><strong>2- Stratégie &amp; conseil</strong> : nous priorisons votre roadmap stratégique et technique </p><p><strong>3- Implémentation technique :</strong> nous donnons vie à tous vos projets IA</p><p></p><p></p><p><strong>NOS USE CASES </strong></p><p></p><p>D'une simple intégration de ChatGPT dans vos process jusqu'au fine-tuning d'un model pour répondre à votre problématique business, notre collectif répond à vos besoins.</p><p></p><ul><li><p><strong>Produit</strong> - Lancer une feature /un produit alimenté par les derniers modèles d'IA</p></li><li><p><strong>Operations </strong>- Réduisez vos coûts &amp; boostez vos revenus en intégrant l'IA<strong> </strong>dans vos opérations &nbsp;</p></li><li><p><strong>Mentoring </strong>- Accompagnez votre équipe Data &amp; IA dans ses choix techniques stratégiques</p></li></ul><p></p><p>Vous avez un autre besoin? Nous sommes à votre écoute pour en discuter et trouver une solution ensemble. </p><p></p><p></p><p><strong>NOTRE EQUIPE</strong></p><p></p><p>Nous avons toutes les compétences requises pour lancer un projet de 0, en totale autonomie, en étant opérationnels day 1. </p><p></p><ul><li><p><strong>Sarah Davila - Produit, métier &amp; chef de projet. </strong>Ex HEC, X. 7y+ Senior Product Manager Fintech, Proptech &amp; AI (Matera, LegalStart, Heuritech...)</p></li><li><p><strong>Gabriel Morin -  Full-stack &amp; expert chat GPT. </strong>Ex HEC. 10y+ Mobile &amp; Full-Stack Developer (Shine, AirFrance, Société Générale, Groupe VYV...)</p></li><li><p><strong>Gil Katz - Expert Deep Learning. </strong>Ex CentraleSupélec, Technion Institute of Technology, HEC. Head of Machine Learning (SAP, Recast.AI, Beam), PhD (Information theory, Centrale Supélec)</p></li></ul><p></p><p>Notre équipe est complétée au besoin d'ingénieurs IA &amp; Data.</p><p></p><p></p><p><strong>NOTRE ADN</strong></p><p></p><ul><li><p><strong>Expertise technique - </strong>Formés dans les meilleures écoles d'ingénieur (Ecole Polytechnique, CentraleSupélec, Technion Institute) et entreprises de la tech internationale (SAP), nous avons les best practices techniques concernant l'IA.</p></li><li><p><strong>Agilité</strong> - Formés aux méthodes agiles grâce à nos expériences en startup (Legalstart, Shine, Matera, etc.), nous créons et itérons rapidement afin d'être efficaces et flexibles. </p></li><li><p><strong>Excellence</strong> - Tous les 3 issus d'HEC, nous avons à coeur de proposer un service aux standards de qualité les plus hauts. </p><p></p></li></ul>

Head of Machine Learning

Senior Product Manager

Lancement d'un produit ou d'une feature intégrant l'IA, de A à Z

Product

Réduisez vos coûts & boostez vos revenus en intégrant l'IA dans vos opérations 

Supercharge operations

Nous identifions les opportunités pour faire grandir votre entreprise grâce à l'IA, et construisons votre roadmap stratégique et technique. 

Audit & stratégie

Nous appuyons et formons vos équipes techniques sur la stratégie et l'implémentation technique de l'IA dans la stack technique.

758 collectifs