Category Archives: [FR]

Introduction au nouveau service de pseudonymisation eHealth

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Bon nombre de systèmes dans le secteur public stockent des données personnelles sensibles. Il faut éviter qu’un adversaire interne ou externe puisse établir un lien entre ces données et des personnes physiques. Une mesure précieuse consiste à ne plus stocker les données sous des numéros de registre national, mais sous des pseudonymes. Cet article est une introduction à un service de pseudonymisation securisé, offert par eHealth et conçu par Smals Research. Continue reading →

Les modèles de langage open-source – Une alternative sérieuse à ChatGPT?

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L’article explorera les large language models open-source en abordant leur mise en œuvre sur des machines locales, leur facilité d’utilisation et leur qualité de résultats comparée aux modèles propriétaires. Ensuite, il examinera les différentes possibilités d’amélioration des performances de ces modèles sur des tâches spécifiques. Continue reading →

Explorer une base de données orientée graphes

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Depuis 2017, nous mettons en avant dans ces pages (ici, là, ou encore ici) l’utilisation de bases de données orientées graphes (ou Graph Databases). Gartner prédit que d’ici 2025, les technologies graphes seront utilisées dans 80 % des innovations en données et analytique, contre 10 % en 2021, facilitant la prise de décision rapide au travers d’une organisation. Continue reading →

“Data Observability”, un nouveau topic dans le paysage “Data Quality” ?

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Depuis deux ans apparaissent des outils de “data observability” : ont-ils une valeur ajoutée dans le paysage “data quality” ? Quelles sont leurs fonctionnalités potentielles par rapport aux approches “data quality” préventives et curatives ? Quelle est la maturité actuelle de ces outils ? Continue reading →