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Logo Power BI : découvrez son histoire et sa signification

Le logo de Power BI a évolué au fil du temps pour illustrer les transformations et la croissance de cette plateforme devenue référence dans le domaine de l’analyse de données. Découvrez son histoire, et sa véritable symbolique…

Bien plus qu’une simple image, un logo est souvent perçu comme le visage d’une marque. Il s’agit d’un symbole visuel qui évoque des émotions, des souvenirs chez les spectateurs et raconte l’histoire d’une entreprise ou d’un produit.

C’est exactement le cas du logo de la plateforme de business intelligence Power BI de Microsoft. Au fil des années, il a connu de multiples évolutions pour refléter les changements et l’ajout de nouvelles fonctionnalités. C’est la raison pour laquelle il est très intéressant de l’analyser…

Le logo originel de 2013 à 2016

Lors du lancement initial de Power BI, le logo était composé de cinq éléments jaunes placés contre un fond blanc. Il représentait, de manière abstraite, un tableau analytique avec quatre colonnes de taille croissante dans un cadre symbolisant un écran de PC.

À la fois dynamique et claire, cette image traduisait parfaitement le but et la philosophie de Power BI. L’absence de texte mettait l’accent sur le sérieux de la plateforme et son indépendance des programmes existants, tandis que les angles arrondis donnaient aux utilisateurs un sentiment de sécurité.

Une première refonte de 2016 à 2020

En 2016, Microsoft a modifié le logo de Power BI pour la première fois. Le cadre représentant un écran est devenu droit, alors qu’il était tourné sur le côté auparavant. L’épaisseur des bordures a aussi été réduite, sans doute pour retranscrire la disparition des bordures sur les écrans de PC et de smartphone survenue à cette époque.

Les extrémités des quatre colonnes ont été arrondies, afin de conférer un design global plus adouci au logo. Les colonnes ont également été disposées en désordre, pour montrer que Power BI est utile pour l’analyse de données complexes et déstructurées…

La couleur a aussi été légèrement éclaircie, passant du jaune sombre à l’or pâle. Là encore, le but est de rassurer l’utilisateur et de lui inspirer des sentiments positifs.

Le grand changement de 2020 à aujourd’hui

En 2020, Microsoft a totalement changé le style de ses logos pour moderniser son image de marque. Ainsi, le badge de Power BI a été modifié pour devenir plus minimaliste.

Calme et volumineux, ce nouveau logo ne contient plus de cadre représentant un écran. Seul le graphique en barres de la première version est conservé, et ne contient plus que trois colonnes croissantes. Leurs couleurs vont du jaune pâle au sable sombre.

Cette transformation ajoute davantage de clarté, car l’attention des utilisateurs est immédiatement rivée sur le diagramme. Ce nouveau logo est plus facilement identifiable, et inspire directement la simplicité.

Que symbolise le logo Power BI ?

Chaque élément de ce logo est soigneusement choisi pour véhiculer un message et évoquer des sentiments spécifiques chez les utilisateurs.

La couleur jaune est associée à l’énergie et au dynamisme, reflétant l’expertise et la confiance. La forme géométrique évoque quant à elle la structure et la complexité des données, tout en illustrant la capacité de Power BI à les organiser et à leur donner du sens.

Avec l’apparence du logo Power BI, sa symbolique a également évolué. Les premières versions arboraient des couleurs sobres et une typographie élégante pour refléter le professionnalisme et la fiabilité associés à Microsoft.

À mesure que la plateforme s’étoffait de fonctionnalités et gagnait en popularité, ses concepteurs ont cherché à exprimer l’idée de puissance, d’accessibilité et de modernité à travers le logo.

Lorsque la BI en libre-service est devenue une tendance majeure, le logo a évolué pour refléter cette orientation. Il est devenu plus convivial, afin d’encourager les utilisateurs à explorer et à analyser leurs données d’une manière autonome.

Les différentes itérations ont aussi été influencées par les tendances de design graphique de leur époque. L’objectif était de rendre le logo à la fois intemporel et dans l’air du temps.

Comment apprendre à maîtriser Power BI ?

Vous connaissez désormais tous les secrets du logo de Power BI. Pour aller plus loin, vous pouvez apprendre à maîtriser cette plateforme de business intelligence avec DataScientest !

Notre formation se décompose en deux parties. La première s’adresse aux débutants et permet de découvrir l’analyse de données et la conception de dashboard à l’aide d’outils comme DAX et Power Query.

La seconde partie, destinée aux utilisateurs plus avancés, aborde les subtilités de chaque service et les notions complexes comme les DataFlows et l’actualisation incrémentielle.

En fonction de votre niveau et de vos objectifs, il est possible d’effectuer l’une de ces deux parties ou la totalité du cursus pour acquérir la maîtrise complète de Power BI !

L’ensemble de la formation se complète à distance en seulement 38 heures réparties sur cinq jours. En fin de parcours, vous pourrez passer l’examen officiel Microsoft PL-300 pour obtenir la certification Power BI Data Analyst Associate.

Ce cursus peut être effectué à temps plein ou en temps partiel sur 30 jours, et notre organisme est éligible au CPF pour le financement. Découvrez vite DataScientest pour devenir expert Power BI !

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Vous savez tout sur le logo Power BI. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Power BI et notre dossier sur le langage DAX

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Un groupement d’entités influentes appellent à un contrôle éthique de l’IA

En mars 2020 l’Institut Montaigne diffusait une étude sur le contrôle des biais. La semaine dernière, c’est un groupement d’environ une soixantaine de chercheurs d’institutions, d’entreprises américaines et européennes spécialisés autour de l’intelligence artificielle ou IA (École Normale Supérieure de Paris, Alan Turing Institute, Cambridge, Stanford, Oxford, Google, Berkeley, Intel, etc.) qui a publié un rapport appelant au contrôle de l’éthique des IA.

Depuis quelques temps déjà, ce besoin d’encadrement est régulièrement évoqué, voir notre article « Ethique ou Big Data ». De nombreux rapports ont déjà été édités explicitant les différents problèmes éthiques de l’IA. Dans ces deux derniers rapports sont encore pointés ces mêmes problèmes, comme le contrôle des biais, la mise en place de bonnes pratiques communes mais aussi le manque de soutien financiers des politiques publiques pour financer la recherche à ce sujet.

Afin d’assurer un développement de l’IA efficient tout en respectant les droits fondamentaux de chacun est devenu une urgence, la crise sanitaire et les différentes problématiques que l’utilisation des données a pu engendrer au niveau éthique va, espérons-le, certainement accélérer cet encadrement des pratiques de l’IA.

Dans son étude l’Institut Montaigne incite plus à la prévention et à la sensibilisation qu’à la régulation et la sanction. 

Les 4 recommandations qui ont été mises en avant par l’Institut sont les suivantes :

  • Tester la présence de biais dans les algorithmes comme l’on teste les effets secondaires des médicaments. 
  • Promouvoir une équité active plutôt que d’espérer l’équité en ne mesurant pas la diversité.
  • Être plus exigeant pour les algorithmes ayant un fort impact sur les personnes (droit fondamentaux, sécurité, accès aux services essentiels)
  • Assurer la diversité des équipes de conception et de déploiement des algorithmes

L’institut préconise également l’émergence de labels qui garantissent la qualité des données utilisées et de l’organisation qui développe l’algorithme, l’existence de procédures de contrôle ou encore l’audibilité de l’algorithme, une capacité d’audit et de contrôle de certaines exigences pourrait être confiée à une tierce partie ou à l’État.

Dans le rapport publié la semaine dernière par le groupement de divers spécialistes internationaux de IA, on retrouve quasi la même préconisation parmi les 10 préconisées :

« Les organismes de normalisation doivent travailler avec les universités et l’industrie pour développer des exigences d’audit pour les applications critiques des algorithmes. »

Ce rapport préconise également d’autres pistes comme la mise en place de « bias bounty », d’une mutualisation des travaux et des outils entre organisations, en effet à l’heure actuelle chaque entreprise, université, s’applique des normes éthiques qui lui sont propres ce qui peut entrainer de nombreuses dérives.

Au niveau de l’état français, ce besoin d’encadrement est bien pris en compte  puisqu’un budget de 30 M€ a été alloué à la certification de l’IA pour éviter les biais liés aux algorithmes (évaluation  éthique des algorithmes, consolidation des algorithmes grâce à un dispositif de certificabilité) comme évoqué dans notre article « État et IA: une union en bonne voie? »

Déjà depuis 2018, conscients de la nécessité d’une coopération et d’une coordination à l’échelle internationale pour exploiter le plein potentiel de l’IA ,le Canada et la France dans le cadre du G7, travaillent ensemble aux côtés de la communauté internationale à la création d’un groupe international d’experts sur l’intelligence artificielle (G2IA ou IPAI, pour international panel on artificial intelligence ) , sur le même modèle que le GIEC, pour favoriser la collaboration et la coordination internationale.

Ce groupement d’experts devra s’engager à respecter les valeurs communes suivantes lors du développement, de l’adoption et de l’utilisation de l’IA :

  • Promouvoir et protéger une approche de l’IA à la fois éthique et centrée sur l’humain, fondée sur les droits de l’homme ;
  • Promouvoir une approche multipartite de l’IA ;
  • Stimuler l’innovation, la croissance et le bien-être à travers l’IA ;
  • Mettre les travaux sur l’IA en adéquation avec les principes de développement durable et la réalisation du Programme développement durable à horizon 2030 
  • Renforcer la diversité et l’inclusion à travers l’IA ;
  • Favoriser la transparence et l’ouverture des systèmes d’IA ;
  • Favoriser la confiance et la redevabilité en matière d’IA ;
  • Promouvoir et protéger les valeurs, les procédures et les institutions démocratiques ;
  • Combler les fractures numériques ;
  • Promouvoir la coopération scientifique internationale dans le domaine de l’IA.

Le 22 mai 2019 c’étaient les 36 pays membres de l’OCDE, ainsi que l’Argentine, le Brésil, la Colombie, le Costa Rica, le Pérou et la Roumanie qui ont adhéré aux Principes de l’OCDE sur l’intelligence artificielle. Principes élaborés avec le concours d’un groupe de plus de 50 experts de tous horizons – administrations, milieux universitaires, entreprises, société civile, instances internationales, communauté technique et organisations syndicales.

La conclusion évidente, à la vue de ces nombreux rapports émanant d’experts, de principes sur les bons usages de l’IA prescrits par  diverses institutions, ou de la création du G2IA  est que l’ensemble des acteurs économiques a un besoin urgent de repères communs afin de pouvoir se saisir pleinement et en toute légalité du potentiel de l’IA. La société numérique de demain a besoin de ce cadre pour pouvoir grandir et se développer sur des bases saines.

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L’ultimate list des plateformes SaaS de Data Science !

La data science se démocratise … à tel point que l’on voit fleurir de plus en plus de SaaS et autres plateformes pour devenir le parfait petit DataScientist ! C’est l’avènement du DSaaS (DataScience As A Service), que l’on constate surtout outre-atlantique, mais cela ne saurait tarder en France !

Je vous propose de lister ici ces nouvelles plateformes, user-friendly, qui rendent la data science facile. La liste a pour dessein d’évoluer dans le temps !

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Je suis Data Scientist !

Tout vient à point à qui sait attendre 🙂

Je viens tout juste de rejoindre les équipes d’Alphalyr, start-up parisienne spécialisée sur Google Analytics qui propose des prestations d’hygiène analytics, de la visualisation de données et du data coaching – j’adore ce concept ! Tout pour optimiser ses datas sur le web !

Et j’ai l’immense honneur d’y devenir Data Scientist – en herbe, d’accord, mais data scientist tout de même 🙂

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Les crashs d’avions vus par le Big Data

Les évènements malheureux qui se sont produits avec le crash de l’avion de la Germanwings le 24 mars 2015 ont généré une large couverture médiatique ces derniers jours. Et cela a pu réveiller la peur de l’avion chez plus d’une personne! Etant moi-même une aérodromophobe qui se soigne, j’ai suivi le sujet avec beaucoup d’assiduité!

Mais comme toute dataïste qui se respecte, j’ai voulu aller plus loin sur les statistiques liées aux crashs d’avions, et apaiser l’angoisse qui monte en vue de mon prochain vol.

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