Transcript télécharger le programme

 PROGRAMME BIG DATA 2015
MARDI 10 DECEMBRE
Amphitéâtre GOETHE
Animateur : Didier Geneau- journaliste
9H00- DISCOURS D’OUVERTURE
Speaker: Axelle Lemaire- Secrétaire d’Etat au Numérique- MINISTERE DE L’ECONOMIE,
DE L’INDUSTRIE ET DU NUMERIQUE
9H30- 10H30- MAÎTRE DE LA DONNÉE, MAÎTRE DU MONDE
•Pourquoi la donnée représente-t-elle un intérêt stratégique voire géopolitique?
•Comment se faire une place parmi les GAFA (Goggle, Apple, Facebook, Amazon)?
Speakers :
-Gilles Babinet- Digital Champion et cofondateur de Captain Dash- COMMISSION
EUROPEENNE
-Stephane Grumbach- Directeur de recherché- INRIA
-Philippe Nieuwbourg- Analyste indépendant
10H30- PAUSE
11H00- 11H20- KEYNOTE
Speaker:
-Bernard Ourghanlian- Directeur technique et sécurité- MICROSOFT
11H20- 12H00- TABLE RONDE OBJETS CONNECTÉS: DU MTOM AUX WEARABLE
DEVICES, EN QUOI LES OBJETS CONNECTÉS RÉVOLUTIONNENT LE BIG DATA ?
•Objets connectés et Big Data, pour l'individu/ pour l'entreprise : outils, intérêts, fonctionnement
•Les startups qui émergent : en quoi la France joue-t-elle un rôle important ?
Speakers:
-Pascal Brosset- SVP Innovation and CTO- SCHNEIDER ELECTRIC
-Thomas SERVAL- Cofondateur- KOLIBREE
-Jean-Pierre DUMOULIN- CTO- PSA
12H00- 12H30- DISCOURS DE CLÔTURE DE LA MATINEE
Impact sociologique des objets connectés: l'homme augmenté, version 2.0 de l'humanité?
Speaker:
Eric Sadin- Ecrivain- Philosophe
Amphitéâtre GOETHE
Animateur : Didier Geneau- journaliste
14H00-14H20
KEYNOTE IBM- EMOTIONAL ANALYTICS
Speaker : Erick Brethenoux - Director of Business Analytics & Decision Management
Strategy – IBM
14H20-14H40
Big Data or Big Change Management ?
Pourquoi le big data n’est pas une revolution technique mais aussi organisationnelle et humaine.
Speaker : François NGUYEN- Directeur du SI connaissance client & corporate - SFR
14H40-15H00
Adoption Big Data : Lean Startup, Horizon Planning. Rudiments de « VUCAnologie »
Jeunes pousses ou grandes organisations, arrêtons de perdre du temps. Se nantir de
ressources financières, disposer d’un capital humain, comprendre les technologies du
phénomène Big Data est certes important mais il s’agit avant tout de comprendre votre
organisation, poser un regard méthodique sur votre business et s’adapter à un monde
d’extrême vélocité.
Speaker: Hugues LE BARS- Chief Data Officer- NEOPOST
15H00-15H20 - La transformation digitale du Stade toulousain
Connu pour sa prestigieuse équipe de rugby, multiple championne de France et quadruple
championne d’Europe, le Stade Toulousain est aussi une PME qui gère de nombreuses
activités – billetterie, abonnements, boutiques, restaurant … –, et pour laquelle la relation avec
les supporters est particulièrement stratégique.
Depuis plus d’un an, TIBCO Software accompagne le Stade Toulousain dans sa transformation
digitale visant à exploiter tout le potentiel des données et des informations générées par
ses activités commerciales.
Les solutions TIBCO d'intégration, d’event processing et d’analytics apportent au Stade
Toulousain une vision multicanal de ses points de ventes ainsi qu’une approche 360° de ses
supporters, lui permettant d'interagir avec eux en fonction de leur expérience. Les objectifs sont
un accroissement des ventes des produits dérivés et de la billetterie, le développement de la
notoriété, des sponsors, la génération de nouveaux services ou encore une gestion plus
efficace des fournisseurs.
TIBCO, partenaires stratégique du Stade Toulousain dans sa politique de développement visant
à devenir la marque référence du rugby.
Speakers:
-Vincent Bonnet, Directeur du développement, Le Stade Toulousain
-Christian Duprat, Directeur TIBCO Software France
15H20-15H40
Ciblage et personalisation : Cas Client FNAC
Les méthodes traditionnelles de ciblage s’appuient souvent sur des logiques de retargeting : si
j’ai acheté un jeu vidéo, ou si j’ai consulté la fiche produit d’un jeu vidéo, alors j’appartiendrai au
segment « appétents jeu vidéo » et je recevrai les offres associées. Cette approche a ses
mérites mais reste techniquement complexe (devoir créer et maintenir de nombreux segments)
et limitée (règles rigides et parfois simplistes.)
Pour dépasser ces méthodes traditionnelles et optimiser le ciblage de ses newsletters, FNAC a
souhaité tester l’approche « predictive big data » proposée par tinyclues. Il s’agit de remplacer
les règles de segmentation rigides par des algorithmes de machine-learning qui tirent profit de
toute l’information disponible, détectent des corrélations cachées et calculent automatiquement
les bonnes cibles.
Un impact spectaculaire sur la performance a été mesuré dès les premières semaines de la
collaboration. La solution tinyclues permet ainsi à FNAC de :
• créer des cibles à la volée, en fonction du contenu exact de chaque message (par
exemple, tous les jeux vidéos ne se ressemblent pas),
• capturer les tendances et phénomènes saisonniers (l’achat de jeux vidéos avant Noël ne
suit pas la même logique que pendant l’été),
• tirer profit de toute l’information implicite (même si je n’ai pas encore manifesté mon
intérêt pour le jeu vidéo, mon comportement passé pourrait le laisser supposer.)
Simple à mettre en œuvre, cet exemple concret de big data prédictif se traduit par
des bénéfices économiques immédiats (plusieurs dizaines de points de revenu incrémental sur
le canal CRM) et par une meilleure expérience client (baisse du désabonnement.)
Speakers:
- David Bessis - Président de tinyclues et ancien chercheur en mathématique au CNRS
- Camille BERLAND- Responsable Marketing CRM Digital- FNAC
15H40-16H10 PAUSE
16H10-16H30
La relation client chez LA POSTE MOBILE
Speaker:
Olivier Renard- DSI -La Poste Mobile.
16H30 - 16H50
Big Data Analytics en entreprise : exemples concrets de création de valeur dans un marché en
forte evolution
Sinequa et Atos, son client et partenaire, présentent ensemble des projets déployés chez leurs
clients qui représentent de nouveaux usages à très forte valeur ajoutée des technologies de
Search et d’analyse.
Quand il s’agit de découvrir des réseaux d’experts en analysant 200 millions de documents et
des milliards d’enregistrements de bases de données, ou de créer une vue à 360° d’un client
à partir de dizaines d’applications d’entreprise contenant les données de plus de 20 millions
de clients, les défis sont de taille. Pourtant, ces entreprises ont prouvé que leurs projets
dégageaient des ROI atteignant plusieurs dizaines de millions d’euros.
Speakers:
- Fabrice de Salaberry- Directeur Général- SINEQUA
16H50 - 17H10
Exploration de données : clé de voute du succès d’un projet BIG DATA
Speakers:
-Frédérick Vautrain, directeur data science chez Viseo
-Serge Ranc, consultant international spécialisé dans les données Panel, ex Global
Governance & Quality de Nielsen
17H10- 17H30
Le cas PHOTOBOX: satisfaction client, ciblage CRM, reporting…
17H30- 17H50
Médecine personnalisée
Décrite comme l'une des plus grandes révolutions apportées par le Big Data, que va changer la
médecine personnalisée ?
17H50- 18H10
Recherche
Santé, Météo, recherche fondamentale, climatologie… Comment le Big Data répond aux
grandes questions de société?
Salle DARWIN
PARCOURS EXPERT
Animateur: José DIZ- journaliste
14H00 - 14H40
KEYNOTE INTEL
14H40 - 15H20
Hadoop 2 +: point d'étape
In-memory, temps réel, streaming… Hadoop 2 affiche de nombreuses promesses. Dans ce
tourbillon, un =point sur les principaux projets s'impose.
Etat des lieux et dernières évolutions : sécurité, administration, intégration, performances...
Speaker: Cédric Carbone-Co-fondateur- HUG France
15H20- 16H00
Business Data Lake
L'Enterprise Data Hub d'Hadoop peut-il devenir le référentiel central, voire unique du système
d'information pour le décisionnel ? Pour le transactionnel?
Intérêts et inconvénients.
Les services de données disponibles sont-ils assez performants et efficaces ?
Speaker: Nicolas Maillard - Ingénieur Solution chez Hortonworks
16H00- 16H30
Le Match : Intégrer seul l'open source ou passer par un éditeur ?
Avantages et limites des deux modèles. Suivi, maintenance, dépendances et indépendance des
deux options.
Speakers:
Max Brudet, Enterprise Manager -Hortonwork
Romain Picard - Regional Director SEMEA - Cloudera
16H30- 16H50
PAUSE
16H50- 17H20 La qualité des données
Speakers:
Jean François Wassong, CTO, FIFTY-FIVE
Khalid Mehl, Data Scientist, FIFTY-FIVE
17H20- 17h50
Big Data au-delà d'Hadoop.
Même si Hadoop 2 dépasse désormais les traitements batch, d'autres technologies coexistent.
Propriétaires ou open source, comment peuvent-elles jouer un rôle face à cette plate-forme
vedette ?
17H50 – 18H10
Big Data en milieu hybride
Technologies et approches pour bénéficier pleinement du Big data dans des architectures
immanquablement hybrides.
Quelles sont les possibilités et les limites à dépasser en termes d'intégration ?
Speaker:
Florian Douetteau –CEO - Daitiku
MERCREDI 11 DECEMBRE
Amphitéâtre GOETHE
Animateur: Didier Geneau- journaliste
9H00- 9H20 DISCOURS D’OUVERTURE- MARKLOGIC
9H20- 10H15 - MAITRISER LES DONNEES DE L’ENTREPRISE
• Les données comme richesse principale de l'entreprise?
• Pourquoi et comment les protéger?
• Pourquoi les exploiter est devenu indispensable
10H15- 10h40- REGLEMENTATION: quelles sont les nouveautés au niveau européen et
français?
Speakers:
-Stéphane Gregoire- Chef du service des affaires économiques- CNIL
-Thierry Dor- Avocat Associé- En charge du droit de l'informatique et des nouvelles
technologies - GIDE LOYRETTE
10h40- 11H00 - PAUSE
11h00- 11h40 - TABLE RONDE:
Le Big Data en entreprise: comment dépasser les obstacles?
-Ressources humaines
-Ressources financières
-Plannification et organisation
-POC VS projets transversaux: comment aborder ses premiers pas dans le Big Data?
Speakers:
-Justin Ziegler- DSI- PRICEMINISTER
-Georges Epinette- DSI- LES MOUSQUETAIRES
-David Naim- Associé- Responsable du pôle Stratégie, Marketing et Innovation- ERNST &
YOUNG
-Joannes Vermorel- Enseignant à l'École normale supérieure de Paris et PDG- LOKAD
11h40- 12H00- KEYNOTE - Pax Data
The past few decades have delivered us incredible technical capabilities. Today we can profit
from the vast quantities of data that our businesses generate. Yet these new capabilities
create risks. Data can be abused. As a society, we now begin the process of deciding how
we control this new power. The policies we develop in the next few years will set the stage for
the coming century. This presentation will discuss how we might both reap the benefits of
data while avoiding its perils.
Speaker:
Doug Cutting- Hadoop cofounder- Chief Architect- CLOUDERA
12H00-12H20 KEYNOTE
Big Data: Asset & Liabilities
Data is an organization’s most strategic asset … and it’s greatest risk
Every organization today faces the Big Data flow. Whether the data is onsite or offsite,
whether it’s on premise or in the cloud, whether it’s social/unstructured data or machine data
or sensor data, it has to be stored, explored, governed, protected and ultimately served for
business requirements.
Today, data is an organization’s most strategic asset. There is a major opportunity for all
organizations to monetize through disruptive business models and differentiated products
and services, driven by personalized customer interactions and sentiment analysis, smart
metering and sensor analytics, network optimization and predictive maintenance and more.
But data is also an organization’s greatest risk. Monetization must be balanced by the need
to meet regulatory and compliance requirements, control costs, manage security concerns,
address legal obligations and ensure business resiliency.
Through examples, see how to manage the “Big Data Balance Sheet” by maximizing the
assets while controlling the liabilities.
Speaker:
Colin Mahony- SVP and General Manager- HP SOFTWARE BIG DATA
12h20- Remise des TROPHEES de L’innovation Big Data Paris 2015
Avec ATOS et le JDN
Amphitéâtre GOETHE
Animateur: Didier Geneau- journaliste
14H00- 14H20
KEYNOTE SAP
14H20- 14H40
Assurances
Comment les grands groupes français passent au Big Data?
Cas client COVEA
Speakers:
-Guillaume LEMELE-directeur des pôles logiciels du SI MMA- COVEA
-Sebastien LAYER- Architecte Senior- SENTELIS
-Jean-Baptiste CECCALDI- Président- SENTELIS
14H40- 15H00
Assurances
Pay as you drive/pay as you need…la révolution de l'assurance personnalisée
15H00- 15H20
SERVICES: recrutement- pour un meilleur matching des profils
15H20- 15H40
Le projet SINAPSE de EDF R&D
Le projet SINAPSE de EDF R&D a pour objectif de proposer des solutions de type Data Analytics aux différentes
entités du groupe EDF. Dans ce cadre, il étudie notamment des solutions de stockage et d'analyse du réseau
électrique. La base de graphe Neo4j est l'une des solutions étudiées par EDF R&D ; Neo4j propose en effet une
solution pour stocker une topologie de réseau nativement sous forme de graphe, puis analyser et de parcourir
ce graphe afin de réaliser des calculs électrique sur le réseau.
Speakers:
Jérôme FREMONT- Ingénieur Chercheur - EDF R&D
15H40-16H10 PAUSE
16H10 -16H30
Projet REMiND (Risk Evaluation through Machine-learning in Nuclear Decommissioning) L’objectif de REMiND est :
•
•
•
de participer à la formalisation et à la structuration de la filière du démantèlement des installations
nucléaire, dont les enjeux économiques se chiffrent en Europe seule, à plus de 200Md€ et pour
lesquels les acteurs du démantèlement estiment que les 40% de surcoûts dus à une identification
imparfaite des risques pourtant signalés dans les masses de données peuvent être divisé par deux ;
d'être une source de Retour d’EXpèrience à fort potentiel d’amélioration des phases amonts
(conception/fabrication/exploitation) participant au maintien de l’excellence industrielle française ;
et de constituer un acquis déployable vers d’autres filières de démantèlement, tel le maritime, filière
estimée représenter 5Md€/an dès 2020.
REMiND permettra de faire profiter la filière nucléaire d’importants travaux de recherche en Text Mining & Machine
Learning sur des technologies très peu appliquées dans le domaine du démantèlement d’installations industrielles,
ainsi qu’un champ d’expérimentation et de réglage d’outils (Massivement parallèle et in-memory) très nouveaux. Speakers:
-Pierre Delort - Président ANDSI et enseignant- Mines-ParisTech
-Vincent Guigue - Maitre de conférences-UPMC
16H30- 16H50
Cas client RTE
16H50- 17H10
SPORT
La révolution dans le monde du sport professionnel: comment le Big Data permet d'optimiser les performances?
17H10- 17H30
Transports: Voitures connectées, avions monitorés: le Big Data s'insère dans nos moyens de
transport. Suivi temps réel et données externes: problématiques réseaux et passagers
17H30-17H50
Cas client Network RAIL :le projet Orbis
Speakers:
Eddie Satterly- CTO- CSC
17H50-18H10
Agriculture & météo
Prédictif, écologie et territoires
Salle DARWIN
PARCOURS EXPERT
Animateur: José DIZ- journaliste
14H00- 14H40
KEYNOTE GOOGLE
14H40- 15H20
Sécurité: Qui fait quoi et comment sur le Big Data?
Gestion des droits, des rôles et des accès… Comment déployer une politique de sécurité
cohérente e d'accès et enjeux internes ? Comment rester en cohérence avec les éventuelles
politiques déjà en place ?
15H20- 16H00
Sécuriser les données en environnement Hadoop.
Au-delà du chiffrement pour le stockage et le transport, il convient parfois de rendre invisibles les
données utilisées dans des processus décisionnels (ou transactionnels) en environnement
Big Data.
Anonymisation des données:
- Méthodologie et prérequis
- Comment tirer profit de la donnée anonymisée?
- Comment insérer ces traitements sans chambouler les processus en place
16H00- 16h30
Table ronde : Compétences et Big Data Quels apprentissages et compétences doivent compléter les connaissances des informaticiens
en charge des données?
Le data scientist : mouton à cinq pattes ou équipe pluridisciplinaire?
Prestation ou recrutement ? Et pour quels profils ?
Speakers:
Fabrice Marque- directeur de l’activité conseil en vente et service client - Accenture
16H30- 16H50 - PAUSE
16H50- 17h20
Cloud et Big Data : coûts maîtrisés et déploiements rapides ?
Oublier les tracas matériels (fourniture à la volée illimitée), accéder à des environnements Big
Data préparamétrés avec injection simple des données… Possibilités et limites du modèle,
intégration et performances, administration et export des modèles...
Mais attention à maîtriser l'utilisation des ressources et à contrôler les utilisateurs capables de
générer inconsciemment des volumes de données considérables en quelques clics.
Speaker: Stephan Hadinger- Manager Solutions Architecture- Amazon Web Services 17h20-17h50
Monétisation des données : Modèles et Exemples Avec Big Data, des informations à forte valeur ajoutée se dévoilent en quasi temps réel.
Une capacité ouvrant la porte à de nouveaux modèles économiques reposant sur cette
valeur ou sur les possibilités d'interrogation interactive. Une monétisation de l'information
favorisée par les technologies d'exposition des fonctions et autres API avec un contrôle
évolué de l'usage et des utilisateurs. 17H50- 18h10
DATAVIZ