Renault Digital

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Artificial Intelligence / Machine Learning, Big Data, IT / Digital

Boulogne-Billancourt

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Portrait métier de Valentin Bertinetti, UX Designer

Placer l’humain au cœur des produits numériques, c’est le quotidien de Valentin Bertinetti, UX Designer chez Renault Digital. 🔎 Sur le terrain, notamment en usine, il observe les…

7/8/2025

🤝L'Alternance chez Renault Digital : une relation de confiance qui fait grandir

Pascal Huynh, Développeur, et Matthéo PERELLE, Apprenti Développeur, forment un duo complice où bienveillance et communication sont les clés de la réussite. 🙂 💬 Pour Pascal, l'al…

6/27/2025

🌐 La Data Science chez Renault Digital vue par Khellou Abderrahim

➡️ Chapter Lead Business Intelligence, Abderrahim met l’IA au service des métiers de Renault Group, sur une grande diversité de projets et des cas d’usage concrets. "La Data Scienc…

6/20/2025

🤖 IA : Comment garantir la qualité des données ? Épisode 2

l y a quelques semaines, nous vous avions demandé à travers un sondage quel était, selon vous, l’enjeu prioritaire que les équipes IA doivent adresser ? 📊 45 % d’entre vous ont dé…

7/3/2025

Le process de recrutement

💼 Envie de rejoindre nos équipes ? Nous recrutons actuellement ! Curieux(se) de savoir comment se passe notre processus de recrutement ?📝 Après sélection de votre candidature, pl…

6/17/2025

🤖 IA : tout commence par des données de qualité

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🤖 IA : tout commence par des données de qualité

Il y a quelques semaines, nous vous avions demandé à travers un sondage quel était, selon vous, l’enjeu prioritaire que les équipes IA doivent adresser ?

📊 Vous avez été nombreux à répondre, et un chiffre a retenu notre attention : 45 % d’entre vous ont désigné la qualité des données d’entraînement comme défi majeur à relever.

L’intelligence artificielle ne vaut que par la qualité des données qu’elle apprend à interpréter.

Chez Renault Digital, nos Data scientists le savent bien : garantir des données d’entraînement fiables, c’est poser les bases d’une IA efficace, pertinente et responsable.

Mais comment s’y prendre concrètement ?

➡️ En sélectionnant les sources les plus pertinentes pour chaque cas d’usage.

➡️ En rendant les données compréhensibles dès leur origine.

➡️ Et en maîtrisant les croisements de données pour éviter doublons et biais.

🗣️À travers ce premier épisode, découvrez trois retours d'expérience que partagent nos experts Yann BRON, Estelle Rohan et Paul Beaujean sur le rôle clé de la qualité des données dans les projets IA.

Découvrez leur analyse juste ici ⤵️

Vous souhaitez rejoindre notre équipe de Data scientists ? Rendez-vous ici : https://lnkd.in/eJCakBpP