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" ... J’avais tout juste 26 ans lorsque je me suis lancé dans l’aventure Sia Partners et, je ne disposais que d’une expérience de trois années au sein du fonds d’investissement de la Banque mondiale. Je m’occupais du programme de lutte contre la fracture numérique en Afrique de l’Ouest, bien qu’il ne s’agisse pas de ‘l’appellation officielle’ de l’époque. Je travaillais aussi bien sur les levées de fonds que sur le financement de projets pour développer les infrastructures nécessaires à la digitalisation de la région. Par la suite, je me suis orienté vers le consulting à destination des gouvernements africains et, assez naturellement, j’ai opéré la transition vers Sia Partners par le biais d’un ancien client qui évoluait dans cet univers. ... "
" ... Prenons l’âge par exemple. Et si je disposais de 1000 ensembles de données sur les âges de certaines personnes et leurs préférences musicales ? Les préférences musicales sont hautement corrélées à l’âge. Par exemple, les fans de Led Zeppelin et The Doors sont pour la plupart âgés de plus de quarante ans, tandis que les fans de Selena Gomez sont généralement sous la barre des 25 ans. Je pourrais demander à l’ordinateur, étant donné que j’aime les Spice Girls et les Backstreet Boys, quel âge pense t-il que j’ai ? Il observe alors les corrélations et les compare à une liste de mes chansons préférées pour déterminer mon âge dans une probabilité x%. Ceci est un exemple très simple de l’utilisation du machine learning. ... "