Evaluer la prédictibilité : Et si on remettait du sens dans le système d'infos ?

Étudier la faisabilité d'une prédiction est un exercice empirique et chronophage.

Des semaines de travail à itérer, jusqu'à obtenir (ou pas) des KPIs suffisants pour votre métier.
Et si on pouvait limiter le risque ?
Et si on était capable de prédire, à l'avance, la réussite de nos prédictions ?

Venez décortiquez avec nous l'entropie de Shannon, une mesure de prédictibilité simple et intuitive qui remet l'information au centre de la Data Science !

Au travers d'un cas d'usage récent, nous aborderons non seulement les manières de définir la faisabilité d'une prédiction, mais également comment comprendre le sens de nos mesures, afin de mieux qualifier notre donnée, mais également de proposer des alternatives pertinentes le cas échéant.

Nous vous attendons nombreux/nombreuses pour ce talk 🙌
À la fin du Meetup, vous aurez également l'occasion de discuter avec Jérôme autour d'un petit apéro !

🏠 Lieu : Lumen - Cardinal Workside (60 quai perrache, 69002)
🗓️ Date : 14 octobre 2025
🕰️ Heure : Accueil à partir de 18h30