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Bientôt remplacés par l'IA ? Tour d'horizon et perspective de la génération automatique de code

Ce talk explore les avancées et défis de la génération de code par l'IA, avec des démonstrations en direct. Il soulève la question de l'impact de l'IA sur les développeurs et suggère d'ajouter de nouvelles compétences à leur CV.

Victor Landeau
Victor LandeauEkinox
Mouad Et-tali
Mouad Et-taliEkinox

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Thursday, June 20, 13:45-14:35
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Alors que des milliers d'articles sont écrits chaque jour sur les avancées de l'"Intelligence Artificielle" (sic), où les entreprises depuis les GAFAM jusqu'aux banques et entreprises françaises des télécom investissent des milliards d'euro sur le sujet, et alors que Github Copilot a dépassé le million d'utilisateurs, une question légitime peut se poser : pourquoi l'IA ne nous a-t'elle pas déjà remplacé ? Quand est-ce que nous, développeurs, allons devoir abaisser l'écran de notre Mac, nous lever de notre canapé et sortir trouver un nouveau travail ?Durant ce talk, à travers l'exploration de la recherche et des produits développés actuellement sur le sujet, ainsi que plusieurs démonstrations en direct des nouvelles techniques mises en oeuvre, nous allons gagner une meilleure compréhension des avancées et des challenges posés par la génération de code.Spoiler : pas besoin de changer tout de suite l'intitulé en haut de votre CV ; mais il serait quand même préférable que vous y rajoutiez quelques compétences !
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Victor Landeau

Victor Landeau

Ekinox

Victor est Machine Learning ingénieur à Paris depuis 2015. Ayant travaillé à SNCF Connect puis à Ekinox, il est passionné par la combinaison entre Data Science, Software Craftmanship et pratiques Agiles et Lean.
Mouad Et-tali

Mouad Et-tali

Ekinox

📊 ML Engineer.
🎮 I love working out and solving problems.
🥽 Currently an ML engineer at Ekinox.

I am a data scientist, I love machine learning and MLOps. I obtained my engineering diploma in data sciences from the Engineering School of Information Sciences.
I apply Python-based machine learning and developpement best practices to solve novel problems. This includes harnessing various toolkits to model real-world structured and unstructured data and drive business value to stakeholders at all levels of the organization.
Areas of Expertise: Programming ,data science, machine learning, deep learning, MLops , Building APIs for machine learning deployement, web developpement
Soft Skills: leadership, team-cohesion

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