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Webinar by Smals Research: « GIS Analytics » (mai 05, 2022)
GIS Analytics : Quel potentiel pour les données géographiques ? (Nederlandstalige tekst : zie onder) Toutes les institutions possèdent, parfois sans réellement le savoir, des informations géographiques : adresses de citoyens, institutions, nom de villes/communes ou code postal… Par ailleurs, une mine d’information est disponible en ligne, souvent en open source, permettant d’afficher un fond de carte, d’obtenir
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Natural Language Processing – Calcul de similarité entre deux textes
Une grande quantité de documents est traitée tous les jours dans les administrations. Sans surprise, beaucoup de use cases qui nous sont présentés relèvent du traitement automatique de documents. L’un des besoins exprimé par les clients est de disposer d’un système de filtrage de documents dans le cadre de l’analyse de dossiers. L’implémentation d’un système
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Autocorrélation spatiale : qui se rassemble se ressemble ?
Lorsque l’on s’intéresse à la situation socio-économique d’un pays, on est souvent amené à comparer des indicateurs pour savoir s’ils sont corrélés : existe-t-il une corrélation entre le niveau d’éducation et le revenu ? Entre les taux d’emploi et de criminalité ? Entre le niveau de pollution et la morbidité ? Il peut également être révélateur d’évaluer à quel
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Machine Learning : data quality challenges in the scope of a “fitness for use” (ULB, 18/05/22, 14h, on line)
La prochaine journée FNRS “Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique” aura lieu le 18 mai de 14h à 15h30 en mode on line. Le thème cette année, « Apprentissage automatique (ML) : les challenges de la qualité des données dans la perspective d’une adéquation aux usages », sera présenté par Laurence Dierickx, qui a réalisé sa thèse
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Webinar by Smals Research: Privacy-enhancing technologies for the Public Sector (december 21, 2021)
(texte français : voir ci-dessous) Het wordt voor de overheid steeds makkelijker om grote hoeveelheden persoonsgegevens te verzamelen en te verwerken. Dit creëert enerzijds heel wat opportuniteiten maar tegelijkertijd moet echter rekening gehouden worden met de privacy van de burger, wat een juridische basis vindt in de GDPR. Met traditionele aanpakken en technologieën kan het
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Data Quality Tools : retours d’expérience et nouveautés
Isabelle Boydens(*), Isabelle Corbesier(**) et Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team La problématique de la qualité des données (ou “fitness for use“, adéquation aux usages) est maintenant reconnue au plan international comme étant un facteur de succès à prendre en compte dans tout projet impliquant des bases
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IA: L’éthique en pratique
Dans un blog précédent, nous avons démontré l’importance d’adopter les principes d’éthique by design dans les projets d’intelligence artificielle dans le secteur public. Bien qu’il existe de nombreuses directives et guidances, il n’est pas toujours facile de les mettre en pratique. Les difficultés de la mise en œuvre des principes d’éthiques découlent, entre autres, de :
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Webinar by Smals Research: Natural Language Generation (october 28, 2021)
(texte français : voir ci-dessous) Natural Language Generation (NLG) gaat over het automatisch creëren van correcte en inhoudelijk betekenisvolle tekst. Dit kan vandaag ook met behulp van Artificiële Intelligentie, net zoals men realistische foto’s en zelfs video’s kan namaken. Wat is de stand van zaken van deze technologie, wat zijn de opportuniteiten en de gevaren? Artificiële
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Peut-on toujours atteindre une maternité en 30 minutes ? (partie 2)
Dans notre article précédent, nous avons montré comment il était possible de calculer la zone accessible dans un délai donné à partir d’un ensemble de points de départ (ou d’arrivée), comme une maternité, un départ SMUR ou un centre de vaccination Covid. Les cartes présentées ont le grand avantage de donner une très bonne vue
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6-9 sept: Smals Research talks at SEMANTiCS 2021
Do you need a knowledge graph? Helping organizations determine whether a knowledge graph is needed for their problems with the Smals KG Checklist. A knowledge graph (KG) is a graph that needs to fulfill specific criteria and is key in unlocking data siloes and tacit information for innovative applications. However, organizations may find it hard
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