Comment les donnée peuvent
façonner nos produits ?
Journée Lean Engineering – 26 mars 2015
Ismaël Héry - @Ismael_Hery
Agenda
Les précurseurs du web
Pourquoi maintenant ?
Les limites
Et vous ?
Le plus simple
Source : http://www.theguardian.com/technology/2014/feb/05/why-google-engineers-designers
Source : http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html
Source source : http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-...
Prédire les comportements
Machine Learning : l’ordinateur apprend seul à
partir de données
Exemples :
● Prédiction de préf...
source : https://gigaom.com/2014/11/18/google-stanford-build-hybrid-neural-networks-that-can-explain-
Pourquoi maintenant ?
Amélioration des performances
matérielles
Loi de Moore : la puissance de calcul double
tous les 18 mois
Loi de Kryder : la...
Les outils sont des commodités
Les techniques sont des commodités
Les limites
Des Optimums Locaux
Source : http://virsitil.com/
Data Hubris
Chez vous ?
Chez vous
Ces approches “data” sont présentes depuis longtemps dans les cœur
de métier. Ex :
● Quants dans les banques
● S...
Source : Cisco, 2013
Chez nous ?
D’ici quelques années les machines sauront
lire, écrire, parler, détecter des maladies,
conduire une voiture.
Quels choix ...
Q / R
@Ismael_Hery
Démarche produit orientée data: ismael HERY, Journée lean engineering   26 mars 2015 -
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Démarche produit orientée data: ismael HERY, Journée lean engineering 26 mars 2015 -

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Présentation de Ismael HERY à la Journée Lean Engineering de l'Institut Lean France, paris le 26 mars 2015.

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Démarche produit orientée data: ismael HERY, Journée lean engineering 26 mars 2015 -

  1. 1. Comment les donnée peuvent façonner nos produits ? Journée Lean Engineering – 26 mars 2015 Ismaël Héry - @Ismael_Hery
  2. 2. Agenda Les précurseurs du web Pourquoi maintenant ? Les limites Et vous ?
  3. 3. Le plus simple
  4. 4. Source : http://www.theguardian.com/technology/2014/feb/05/why-google-engineers-designers
  5. 5. Source : http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html
  6. 6. Source source : http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/
  7. 7. Prédire les comportements Machine Learning : l’ordinateur apprend seul à partir de données Exemples : ● Prédiction de préférences ou d’attrition ● Comprendre le chinois ● Décrire des images
  8. 8. source : https://gigaom.com/2014/11/18/google-stanford-build-hybrid-neural-networks-that-can-explain-
  9. 9. Pourquoi maintenant ?
  10. 10. Amélioration des performances matérielles Loi de Moore : la puissance de calcul double tous les 18 mois Loi de Kryder : la capacité de stockage double tous les ans
  11. 11. Les outils sont des commodités
  12. 12. Les techniques sont des commodités
  13. 13. Les limites
  14. 14. Des Optimums Locaux
  15. 15. Source : http://virsitil.com/
  16. 16. Data Hubris
  17. 17. Chez vous ?
  18. 18. Chez vous Ces approches “data” sont présentes depuis longtemps dans les cœur de métier. Ex : ● Quants dans les banques ● Six Sigma dans l’industrie ● Prédiction de consommation chez EDF C’est maintenant l’heure des les utiliser dans toutes les activités de l’ entreprise. L’expertise est encore chez les spécialistes, internalisez là ! Quelles données ne sont pas encore exploitées chez vous ?
  19. 19. Source : Cisco, 2013
  20. 20. Chez nous ?
  21. 21. D’ici quelques années les machines sauront lire, écrire, parler, détecter des maladies, conduire une voiture. Quels choix de société, économiques et industriels allons nous faire ?
  22. 22. Q / R @Ismael_Hery

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