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SUMMARY:Lyon Data Club – Échange entre praticiens de la donnée
DESCRIPTION:Inscription principale via HelloAsso :https://www.helloasso.com/associations/data-for-good/evenements/demoday-antenne-lyon \nMême si vous répondez présent sur Meetup\, merci de vous inscrire aussi via HelloAsso afin que l’équipe Data For Good puisse suivre correctement la jauge.— \nLe mardi 12 mai\, le Lyon Data Club accueille exceptionnellement le Démo Day Lyon de Data For Good au TUBA.Après 4 mois de travail\, 12 projets développés avec des associations de terrain seront présentés lors de cette soirée de clôture de la saison 14 de Data For Good. \nData For Good est une communauté majoritairement bénévole qui travaille à mettre le numérique au service de l’intérêt général. Chaque saison\, des bénévoles tech\, data\, IA\, produit et design travaillent avec des associations pour développer des outils numériques utiles\, dans une logique de sobriété numérique\, de communs numériques et\, autant que possible\, d’open source. \nLes thématiques de la saison 14Les projets présentés s’inscrivent autour de trois grands axes :DémocratieJustice socialeEnvironnement et biodiversité \nCette saison\, Data For Good a collaboré avec plusieurs associations et structures partenaires\, dont notamment Oxfam France\, Reclaim Finance\, Equal Legal Aid\, BioLit\, InfoClimat\, VCM Water Watch\, Seed\, All4Trees\, Féministes contre le cyberharcèlement\, FNAB\, Territoires Fertiles\, EUPHA\, Paye ton Influence et le Mouvement de Soutien aux Défenseur·ses de l’Environnement. \nAu programmePrésentation des 12 projets de la saisonDémonstrations et premiers résultatsRetours d’expérience des équipesÉchanges avec les bénévoles Data For GoodRencontre avec les associations partenairesNetworking avec la communauté data / IA / tech lyonnaise \nPourquoi venir ?Découvrir des projets data et numériques à impact réelComprendre comment des bénévoles peuvent produire des outils utiles en 4 moisRencontrer les équipes Data For Good et les associations partenairesÉchanger autour de la data\, de l’IA\, de l’open source\, de la sobriété numérique et des communsDécouvrir comment contribuer à de futurs projets \nFocus projetParmi les projets de cette saison : EU Health Fact Force\, un projet autour de l’information fiable en santé publique en Europe.Le projet est notamment porté avec l’implication de Sami Benmadda-Torres\, Chef de projet EU Fact Force et coordinateur Data For Good Lyon. \nPour qui ?Cet événement est ouvert à toutes les personnes intéressées par :– la data science ;– l’intelligence artificielle ;– le développement ;– le produit ;– le design ;– les projets à impact ;– la santé publique ;– les civic tech ;– l’environnement ;– le bénévolat tech ;– les communs numériques.Aucun niveau technique minimum n’est requis. Vous pouvez venir pour découvrir\, poser des questions\, rencontrer la communauté ou simplement écouter. \nInfos pratiquesDate : mardi 12 mai 2026Horaire : 18h30 – 21h00Lieu : TUBA\, 15 boulevard Marius Vivier Merle\, Lyon Part-DieuFormat : présentations\, démos\, échanges\, networkingInscription : participation libre via HelloAsso\, contribution conseillée à 5 €Public : étudiants\, professionnels\, chercheurs\, bénévoles\, associations\, curieuxLangue : françaisFormat : présentiel uniquement \nImportantLa billetterie principale est sur HelloAsso :https://www.helloasso.com/associations/data-for-good/evenements/demoday-antenne-lyonLa participation est libre. Une contribution de 5 € est conseillée pour aider à proposer un petit buffet convivial. \nPhotos / vidéosDes photos et vidéos pourront être prises pendant l’événement pour les supports de communication. Prévenez l’équipe sur place si vous ne souhaitez pas apparaître. \nÀ proposData For Good est une communauté bénévole qui met la tech\, la data et l’IA au service de projets d’intérêt général.Lyon Data Club est le format d’échange et d’entraide animé par Lyon Data Science. Pour cette édition spéciale\, le Data Club accueille le Démo Day Lyon de Data For Good afin de créer un pont entre les communautés data\, IA\, tech et associatives à Lyon. \nLiens utilesData For Good : https://dataforgood.fr/Billetterie HelloAsso : https://www.helloasso.com/associations/data-for-good/evenements/demoday-antenne-lyon \nLyon Data Science : https://lyondatascience.org/LinkedIn Lyon Data Science : https://www.linkedin.com/company/lyondatascienceDiscord Lyon Data Science : https://discord.gg/hp3EVJmAknContact : contact@lyondatascience.org \nVenez découvrir les projets de la saison 14\, rencontrer les équipes et échanger autour de la data au service de l’intérêt général. \n 
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SUMMARY:Conférence Data & IA à Lyon — LLMs et logique métier en produit réel
DESCRIPTION:Conférence IA à Lyon organisée par Lyon Data Science autour des LLMs\, de la data\, de la logique métier et de la validation de systèmes décisionnels. \n\n\n\nLes LLMs peuvent-ils vraiment aider à automatiser des règles métier ?Et surtout : comment vérifier que la logique produite est correcte\, fiable et utilisable dans un système réel ? \n\n\n\nPour cette nouvelle conférence Lyon Data Science\, nous accueillons Olga Cherednichenko pour un retour d’expérience concret sur la génération et la validation de tables de décision avec des LLMs. \n\n\n\nTitre original du talk :Automating Business Logic with LLMs: Expectations\, Reality & Lessons Learned \n\n\n\nTalk en anglais · Questions possibles en français \n\n\n\nLe sujet :Dans de nombreux produits\, outils internes ou systèmes décisionnels\, la logique métier repose sur des règles : conditions\, exceptions\, cas particuliers\, contraintes opérationnelles\, règles de gestion\, validations et workflows. \n\n\n\nCes règles sont souvent exprimées en langage naturel\, dans des documents\, des tickets\, des échanges métier ou des spécifications fonctionnelles. \n\n\n\nL’idée de départ peut sembler simple : utiliser des LLMs pour transformer ces règles métier en tables de décision exploitables. \n\n\n\nMais en projet réel\, la vraie difficulté n’est pas seulement de générer une table plausible. \n\n\n\nLa vraie question devient :Comment garantir que la logique produite est correcte ? \n\n\n\nDans cette conférence\, Olga partagera les attentes initiales\, les limites rencontrées et les enseignements tirés d’un projet autour de la génération de logique métier à partir de langage naturel. \n\n\n\nCe que vous allez découvrir :– comment utiliser des LLMs pour formaliser des règles métier ;– pourquoi un résultat plausible ne suffit pas dans un système décisionnel ;– comment détecter des erreurs sémantiques dans une logique générée ;– comment mettre en place des mécanismes de test et de validation ;– comment construire une boucle génération → validation → correction ;– quels compromis apparaissent en projet réel : précision des résultats\, coût global des solutions\, protection des données métier et équilibre d’usage des modèles génératifs dans des systèmes critiques. \n\n\n\nLe point central du talk :Dans un système de décision\, la question n’est pas seulement de savoir si la logique est produite par un humain ou par un modèle\, mais comment garantir qu’elle est correcte\, testable et maintenable. \n\n\n\nIntervenante :Olga CherednichenkoData Scientist / AI Consultant \n\n\n\nOlga travaille sur des projets de data science\, machine learning\, NLP et Business Intelligence\, avec une expérience combinant recherche appliquée\, conseil et projets industriels. \n\n\n\nSes sujets incluent notamment la modélisation prédictive\, l’analyse de données\, la similarité sémantique\, le product matching\, l’entity resolution\, la génération de règles métier et la validation de logique formalisée. \n\n\n\nPour qui ?Cette conférence s’adresse aux personnes qui veulent comprendre les usages réels des LLMs dans des contextes métier\, au-delà des démonstrations simples. \n\n\n\nPublic concerné :– data scientists ;– data analysts ;– machine learning engineers ;– développeurs ;– profils BI / décisionnel ;– product managers ;– consultants data / IA ;– profils métier travaillant avec des règles\, processus ou systèmes de décision ;– étudiants ou profils en montée en compétence sur l’IA appliquée. \n\n\n\nNiveau : intermédiaire accessible.Aucun prérequis avancé en LLM n’est nécessaire\, mais une première culture data\, IA\, produit\, décisionnel ou développement sera utile. \n\n\n\nQuand ?Mardi 26 mai 2026– Accueil : 18h30– Début de la conférence : 19h00– Q&A et networking après le talk \n\n\n\nOù ?Amphithéâtre Epitech Lyon2 rue du Professeur Charles Appleton69007 Lyon \n\n\n\nFormat :– Talk en anglais d’environ 30/45 minutes– Q&A– Networking \n\n\n\nInfos pratiques :Événement gratuit sur inscription.Merci de mettre à jour votre RSVP si vous ne pouvez plus venir\, afin de libérer votre place. \n\n\n\nDes photos ou vidéos pourront être prises pendant l’événement pour les supports de communication de Lyon Data Science.Prévenez l’équipe sur place si vous ne souhaitez pas apparaître.Besoin d’un aménagement particulier ?Contact : contact@lyondatascience.org \n\n\n\nPartenaires :Merci à Epitech Lyon pour l’accueil de cette conférence dans son amphithéâtre. \n\n\n\nMerci également à Datalyo pour son soutien à la communauté Lyon Data Science. \n\n\n\nLiens utiles :Site : https://lyondatascience.orgDiscord : https://discord.gg/sTYXgrpQBLinkedIn : https://www.linkedin.com/company/lyondatascienceContact : contact@lyondatascience.org
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