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Les Signaux Numériques 2017

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Publié le

Septième édition des Signaux Numériques, la conférence qui vous permet d'anticiper les futurs enjeux technologiques, sociétaux et territoriaux impulsés par le numérique.
La vidéos et le dossier de veille à retrouver sur http://bit.ly/signaux17memoire

Publié dans : Technologie

Les Signaux Numériques 2017

  1. 1. Avec le soutien de 2 0 1 7
  2. 2. ALAIN RICROS PRESIDENT AEC 2 0 1 7
  3. 3. Avec le soutien de 2 0 1 7
  4. 4. WIFI HOTSPOT CITE DU VIN #SIGNAUX17 LIVE BIT.LY/SIGNAUX17LIVE
  5. 5. Disponible sur aecom.org Disponible pour les adhérents ET A RETROUVER DANS le RESEAU SOCIAL D’entreprise AEC/UNITEC (plus d’info)
  6. 6. Selon le cabinet eMarketer, en 2017, les activités numériques supplanteront la télévision dans le quotidien des Français 3h51 4h00
  7. 7. eSport – 2016 246 millions de spectateurs (l’audience d’un Super Bowl ou d’une Champions League)
  8. 8. 35,5 millions de vidéonautes en France fin 2016 11 vidéos vues par jour et par vidéonaute en moyenne
  9. 9. PREVIOUSLY ON LES SIGNAUX NUMERIQUES 2016 #IA #RV #BLOCKCHAIN #TRAVAIL
  10. 10. VITESSE 2 0 1 6
  11. 11. FINESSE 2 0 1 7 AlgoRITHMES & technologies cognitives
  12. 12. ALGOCRATIE RISQUES, potentiels ET ÉTHIQUE 2 0 1 7
  13. 13. Un algorithme est la description précise sous forme de concepts simples, de la manière dont on peut résoudre un problème
  14. 14. 62 % des adultes américains s'informent sur les réseaux sociaux Eli Pariser - The Filter Bubble « Cette sélection permanente, dans tous les domaines – politique, lecture, voyages, culture – fait que Google confine les internautes dans une " bulle cognitive " »
  15. 15. Récence user Affinity
  16. 16. Bulle cognitive
  17. 17. L’algorithme de suggestion : équipe de 800 personnes 8% des investissements 76 897 tags de catégorisation « En choisissant une image plutôt qu’une autre pour proposer "Breaking Bad", le nombre de visionnages n’était pas le même » - Neil Hunt « Pour House of Cards, nous savions grâce à nos données, que nous avions un public prêt pour un drame politique qui se passerait à Washington avec une storyline dramatique Et nous étions capables d’identifier dans notre base, les personnes spécifiquement concernées » - Neil Hunt
  18. 18. tags de catégorisation 15 chez Deezer, 99 pour Musimap, 40 chez Moodagent joyeuxavecunepointed’amertume
  19. 19. MAIS
  20. 20. MAIS (2)
  21. 21. Le lecteur fantôme avait emprunté 2.300 livres à la bibliothèque
  22. 22. Si le patron est un algorithme, détournons l'algorithme
  23. 23. Mais le patron est un algorithme Greyball Facebook ou Google créent des versions numériques de leurs utilisateurs dérivées d'une analyse algorithmique des données qu'elles recueillent sur eux. Ces entreprises s'appuient sur ces représentations nécessairement fictives pour des raisons techniques (l’être humain ne peut pas être calculé et doit être transformé en une représentation numérique) et des raisons commerciales (une représentation numérique d'une personne peut être achetée et vendue). Le "vous" sur la carte d'Uber ou du flux Facebook est un faux - un personnage d'une histoire - mais c'est un faux utile et flatteur, donc vous l'acceptez comme une représentation S
  24. 24. DONC
  25. 25. « Un écureuil qui meurt dans votre jardin peut être plus pertinent pour vos intérêts du moment que des gens qui meurent en Afrique » Mark Zuckerberg
  26. 26. Algorithme affiné = business affirmé DEMAIN, LES ALGOS DE découvrabilité
  27. 27. « Les algorithmes sont des choix politiques. Choisir un algorithme, c'est choisir une politique » Bruno Marzloff InstitUt Chronos « Les algorithmes sont des opinions formalisées dans du code ». Cathy O’Neil dans son livre « Arme de destruction mathématique »
  28. 28. Les technologies cognitives 2 0 1 7
  29. 29. La reconnaissance des émotions
  30. 30. #VISAGE
  31. 31. #sexe #age #humeur #dejavu
  32. 32. #VOIX
  33. 33. L’avènement des technologies cognitives
  34. 34. © Deloitte
  35. 35. Les technologies cognitives sont les techniques du traitement automatique de la connaissance, par la prise en compte de l’utilisateur, de son environnement d’usage et de ses modes d’interaction avec la technologie #Transport-Urbain #Apprentissage #Aide-A-La-Décision #Simulation #Robotique #Dispositifs-Personnalisés #Comportements-Usagers #Intelligence-Artificielle #Accessibilité #Maintien-A-Domicile #Systèmes-Autonomes #Interfaces-Homme-
  36. 36. Ultra haptique
  37. 37. Un peu de finesse dans un monde de data brute
  38. 38. Big data • données brutes • analyse quantitative • business intelligence Thick data • histoires, émotions, du non quantifiable • analyse qualitative • competitive and strategic intelligence
  39. 39. « Il est donc nécessaire de s’interroger sur la tendance qu’ont les organisations à prendre des décisions stratégiques en se fondant uniquement sur des
  40. 40. « Nokia était tellement occupé à rechercher les bonnes données pour s'adapter à leurs modèles qu'ils n'ont jamais pris la peine de se poser les bonnes Big DataTHICK Data
  41. 41. Grant McCracken cultural anthropologist
  42. 42. big DATA + thick DATA = machine de guerre de propagande (Brexit, Trump) Google, democracy and the truth about internet search
  43. 43. Data feel data, donnée émotionnelle récoltée non plus sur une base déclarative mais sur une base d’émotion réellement ressentie Data wrangling, traitement automatisé de volumes importants de données afin de les structurer et les rendre exploitables DATA SCRAPING : technique dans laquelle un programme informatique extrait les données d'une sortie lisible par l'homme provenant d'un autre programme. Data LITERACY, CULTURE DES DONNEES levier de la trans- formation numérique des organisations
  44. 44. VERS un neo solutionNisme DATA + ALGO + COGNITIQUE 2 0 1 7
  45. 45. solutionnisme : concept qui consiste à vouloir tout améliorer grâce AU NUMERIQUE, en traitant des symptômes sans plus jamais chercher à en comprendre la complexité des causes.
  46. 46. La technologie invisible remplace le bling blinghospitality business, luxury, sports, transportation systems, financial services, etc. Lacher votre valise à l’entrée, faire du shopping, trainer au café, et être appelé au bon moment au bon endroit sans faire la queue Avoir un casque de réalité virtuelle vous guidant dans les couloirs pendant qu’un drone tire votre valise derrière vous ?
  47. 47. La première voiture 100% autonome sur les routes sera le tracteur agricoleOGM / COUT / RENTABILITE /// TEMPS / MACHINE / TRACTEUR
  48. 48. VEHICULE autonome sur AUTOROUTE = VIES SAUVEES “ people, tolerant of human error, have acceptED the 35,000 traffic deaths every year in the United States. But would they tolerate even half that carnage if it was caused by robotic automobiles? People have zero tolerance for deaths caused by a machine.“
  49. 49. De la plateformisation à la longue traine Actualité de 3 modèles économiques 2 0 1 7
  50. 50. 2 0 1 7 La Plateformisation de l’économie
  51. 51. PLATEFORMISATI ON Un nouveau modèle d’organisation économique de la société
  52. 52. EX : filière Agricole AMONT fournisseurs AVAL Vente, consoMmateurs AGRICULTEURS
  53. 53. EX : filière Agricole AMONT fournisseurs AVAL Vente, consommateurs AGRICULTEURS
  54. 54. EX : filière Agricole AMONT fournisseurs AVAL Vente, consoMmateurs AGRICULTEURS
  55. 55. EX : filière Agricole AMONT fournisseurs AVAL Vente, consoMmateurs AGRICULTEURS
  56. 56. PLATEFORMISATION Un nouveau modèle d’organisation économique de la société L’ubérisation est la « disruption rapide de modèles économiques existants par des plateformes numériques de confiance sans infrastructures physiques ni opérateurs et centrés sur le client » Clément Bertholet, co-auteur avec Laura Létourneau de Ubérisons l’Etat avant que d’autres ne s’en chargent
  57. 57. • Position monopolistique • Captation de la valeur produite par les usagers • Précarisation des travailleurs UBERISATION = économie de la prédation économie collaborative Capitalisme de plateforme ?
  58. 58. A People’s internet is possible ! A coalition of designers, workers, artists, cooperatives, developers, […] can shift structures so that everybody can reap the fruits of their own labor. Trébor Scholz
  59. 59. La donnée au centre des modèles économiques 2 0 1 7
  60. 60. Les données, véritable enjeux de la personnalisation
  61. 61. les algorithmes de recommandation façonnent la personnalisation
  62. 62. l’utilisation des données dans le monde de l’assurance et de la banque
  63. 63. mutuelles et assurances investissent massivement dans le big data
  64. 64. remise en cause des principes mutualistes • mutualisation équitable DES RISQUES • PRINCIPE DE Solidarité • Existence de l’aléa moral • Prise en compte du hasard comme variable • Équilibre entre les cotisations collectées • Individualisation DES RISQUES • PRINCIPE d’individualisme • Disparition de l’aléa moral • Responsabilisation de l’assuré • Chaque assuré cotise
  65. 65. Les banques misent sur la e-réputation pour l’octroi des crédits
  66. 66. Renommée et réputation : Les données deviennent une monnaie d’échange
  67. 67. Un marché estimé à $187 milliards en 2019 (source idc)
  68. 68. Massification et niche : la longue traine 15 ans après 2 0 1 7
  69. 69. "The mass market is turning into a mass of niches“ Chris Anderson
  70. 70. le sur-mesure
  71. 71. La profondeur du catalogue
  72. 72. La massification des marchés de niche Stratégie du Groupe Label : Lancer une série de sites internet ultra spécialisés sur un seul produit pour devenir le référent sur ce marché et miser sur un pouvoir de marché qui évince la concurrence
  73. 73. Stratégie du Groupe Label : Pas moins de 6 sites internet
  74. 74. La personnalisation de masse & L’économie de l’hyper segmentation
  75. 75. Les places de marché ultra segmentées
  76. 76. Du produit au client : l’ère de l’hyper- personnalisation ?
  77. 77. MERCI alexandre.bertin@aecom.org laurent-pierre.gilliard@aecom.org 2 0 1 7
  78. 78. 2 0 1 7
  79. 79. LE GRAND TEMOIN 2 0 1 7 FABIEN GUILLEMOT FONDATEUR POEITIS
  80. 80. MATHIEU Hazouard conseiller régional délégué économie numérique et très haut débit Région Nouvelle Aquitaine 2 0 1 7
  81. 81. COCKTAIL
  82. 82. 2 0 1 7

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