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chacun
• L’apport d’expertise et le point de vue des acteurs majeurs du marché
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• Définition de la rétention et de la classification
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Approches
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• Dans les verticaux métiers
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• « Apprendre » au système l’extraction des concepts/objets permettant cette
gouvernance
• Éviter « la gouvernance » en général ➔ La Silver Bullet n’existe pas
Quelle démarche ?
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Un marché peu structuré, avec des acteurs issus d’applications verticales,
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• RGPD ➔ identification des données personnelles et de leur gestion
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• Détection de risque ➔ Analyse de retours d’expérience et détection d’un
niveau d’urgence
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Quelle démarche ?
1. Définition des objectifs métiers
• Identifier les cas d’usage
• Identifier les sources d’information concernées
• Définir la gouvernance associée
2. Mettre en place les outils
• Analyser les sources techniques d’information
• Trouver les outils adaptés (verticaux vs. Outils génériques)
3. Travailler en itération
• Partir éventuellement d’un modèle « pré-appris »
• Affiner sur un ensemble de données qui sont propres à votre organisation
• Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier,
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Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, …
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• Domaines d’exploitation : Aéronautique, Nucléaire , Cosmétique, Ministères étrangers, Tourisme, Education, Santé
Nos offres
• Plateforme pour des contextes et des besoins variés :
• Référentiels d'informations partagées : dynamique de projet, traçabilité décisionnelle
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• Capitalisation d'expertise
• Particularités :
• Moteur de recherche linguistique : analyses automatique de corpus
multilingues
• Réduction des efforts de classement (organisation du contenu)
• Grande simplicité d’usage
• Analyse grammaticale, Extraction d‘entités nommées, Sémantique
• Portail de consultation centralisé, et personnalisé
• (Conseil des Ministres, Document techniques, ..)
« Retrouver une information sans savoir où elle est »
Notre point de vue
• Exploiter un contenu non structuré
• Aucun classement ne peut répondre à toutes les questions à venir
• Le moteur effectue un classement dynamique adapté à la question
• Le classement est plus une contrainte qu’une aide au partage
• Les contraintes d’usage sont liées à la taille du corpus et à la précision des questions
• Très peu de propriétés sur chaque document suffisent pour une recherche efficace
• Une structuration légère et souple pour tracer un incident, retrouver les raisons d’une décision, effectuer un audit,
identifier les sources d’une synthèse, etc.
• Via la combinaison de liens (représentés graphiquement) et de quelques propriétés
• Aide à la classification : sur la base d’un pré-classement « illustré » et d’un d’apprentissage
• Aide à l’archivage : sur quels critères (autres que réglementaires) ?
Notre société
• Cogniva est une société canadienne qui se spécialise dans le développement de solutions de gouvernance de
l’information
• Fondée en 2005
• Partenaires au Canada, en France, en Suisse et aux États-Unis
• Orientée sur la recherche et le développement
• Collaboration étroite avec le milieu universitaire
Nos offres
• Le produit phare de Cogniva est la suite de gouvernance de l’information C3
• Automatise la création de métadonnées riches et de l’application des règles de conformité (confidentialité,
RGPD, Cycle de vie, etc…)
• Intégration dans Office 365
• Compatible avec la plupart des systèmes ECM
• Utilise des algorithmes d’IA puissants pour traiter l’existant et ressusciter les données mortes
• Créé une carte de connaissance de l’entreprise
• Permet de faire du monitoring sur l’état des information dans l’entreprise
Notre point de vue
• La volumétrie de l’existant est trop
importante pour considérer un
traitement manuel.
• Il faut établir la structure selon
laquelle on va organiser l’information
avant de débuter le projet.
• Il faut s’assurer qu’il y a une solution
de gouvernance de l’information
pérenne en place pour organiser et
traiter toute nouvelle information
avant de s’intéresser à l’existant.
• Lorsqu’on ressuscite des données
mortes il faut non seulement les
rendre accessibles mais aussi y
applique toutes les règles de
conformité pertinentes
(confidentialité, RGPD, cycle de vie).
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& RESPECT DES
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SUPPORT ET EXPERTISE
Des experts au service de nos Clients et
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Des solutions innovantes centrées autour des
technologies big data, Gouvernance de
l’information sur un même socle logiciel.
+ de 25 ans dans la gestion de contenu, une
expertise forte dans tous les secteurs…Conformité aux standard
de l’archivage et de
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+ de 25 ANS
EverteamLab agréé « Centre de Recherche
privé » par le Ministère de lʼEnseignement
supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation.
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Notre point de vue
« L’information est partout et ne cesse de croitre. Un nouveau paradigme d’appréhension de
l’information se dessine et est fondé sur meilleure gouvernance de celle-ci »
Nous pensons que le futur de la gestion de l’information est fondé sur une technologie combinant AI, Big data et RM, capable :
• D’appliquer une politique globale de gouvernance de l’information
• D’automatiser le typage, le classement, le cycle de vie,
• De s’affranchir et de réconcilier les silos d’information,
• D’accéder à l’information à partir d’un unique « Data hub » (REST openAPI)
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  • 1. Ressusciter vos données mortes à l’aide du Data Discovery !
  • 4. 18 1706 100% LEADER DE LA GOUVERNANCE DE L’INFORMATION ENGAGEMENTPAYSANS CLIENTS Optimiser vos processus métiers existants Structurer vos contenus numériques Imaginer de nouvelles expériences digitales Fluidifier votre production documentaire Notre Identité
  • 6. Nos déjeuners-débats EIM360 • Des événements trimestriels • Des déjeuners-débats autour d’une thématique d’actualité, perçue lors de nos expériences terrain, parfois « sensible » ou polémique • Un événement intimiste pour faciliter les échanges : une vingtaine de prospects qualifiés • Des entreprises issues de secteurs variés : Un éclairage pour appréhender les problématiques de chacun • L’apport d’expertise et le point de vue des acteurs majeurs du marché • La contribution des entreprises et organisations autour d’une problématique commune • Des lieux sélectionnés de qualité et accessibles
  • 7. Le « Data Discovery »
  • 8. Qu’est-ce que le « Data Discovery » ? Centrés sur l’utilisateur et les usages métiers Basé sur la reconnaissance d’objets dans les données et les contenus Business Intelligence Data Mining & Big Data Search & 360° Par rapport à
  • 9. Pourquoi le « Data Discovery » ? Gérer l’hétérogénéité Des processus et des outils Des formats et des contenus De la donnée elle-même Simplifier l’usage
  • 10. Quelles applications ? Applications variées et très opérationnelles • Définition de la rétention et de la classification • Détection de fraude • Constitution de dossiers de contentieux • RGPD • Recensement des compétences • Traçabilité de décisions • Recensement de besoins techniques • Réduire le stockage • Etc.
  • 11. Quels objectifs ? Le « Data Discovery » permet d’adapter la gouvernance de l’information à l’évolution rapide de l’activité et de la réglementation
  • 13. Autres approches, autres usages Centralisation ou regroupement de l’information Structuration a priori Système centraux Gouvernance forte et globale Peu flexible Pas d’anticipation aux changement
  • 14. Autres approches, autres usages Vision calculée ou synthétique de l’information Extraction Transformation/Synthèse Calcul/Restitution Business IntelligenceData MiningBig Data
  • 15. Autres approches, autres usages Indexation / rapprochement Search Vue 360° Search based applications
  • 16. Approche Trouver, pointer et laisser la donnée là où elle est • Dans les verticaux métiers • Sur les espaces non gouvernés • Sur des systèmes externes Construire une logique de gouvernance dans un objectif précis • Définir les critères de discovery • « Apprendre » au système l’extraction des concepts/objets permettant cette gouvernance • Éviter « la gouvernance » en général ➔ La Silver Bullet n’existe pas
  • 18. Quelles solutions ? Un marché peu structuré, avec des acteurs issus d’applications verticales, par exemple : • E-discovery ➔ recherche et production de preuves numériques • RGPD ➔ identification des données personnelles et de leur gestion • Archivage ➔ Détection et automatisation des règles de conservation de la donnée • Détection de risque ➔ Analyse de retours d’expérience et détection d’un niveau d’urgence Un changement majeur : le machine learning
  • 19. Quelle démarche ? 1. Définition des objectifs métiers • Identifier les cas d’usage • Identifier les sources d’information concernées • Définir la gouvernance associée 2. Mettre en place les outils • Analyser les sources techniques d’information • Trouver les outils adaptés (verticaux vs. Outils génériques) 3. Travailler en itération • Partir éventuellement d’un modèle « pré-appris » • Affiner sur un ensemble de données qui sont propres à votre organisation • Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, Déployer, Tester, Rectifier, …
  • 20. Qui sont les partenaires de cette édition ?
  • 22.
  • 23. Notre société • Editeur de logiciel de gestion collaborative de documents et de connaissances • Fort Partenariat avec le CEA (Actionnaire, Laboratoire commun de recherche, Projets de recherche Santé, Maintenance prédictive, ..) .. … et Utilisateur(s) • Forte interopérabilité avec d’autres applications SI • Domaines d’exploitation : Aéronautique, Nucléaire , Cosmétique, Ministères étrangers, Tourisme, Education, Santé
  • 24. Nos offres • Plateforme pour des contextes et des besoins variés : • Référentiels d'informations partagées : dynamique de projet, traçabilité décisionnelle • Intelligence économique • Capitalisation d'expertise • Particularités : • Moteur de recherche linguistique : analyses automatique de corpus multilingues • Réduction des efforts de classement (organisation du contenu) • Grande simplicité d’usage • Analyse grammaticale, Extraction d‘entités nommées, Sémantique • Portail de consultation centralisé, et personnalisé • (Conseil des Ministres, Document techniques, ..) « Retrouver une information sans savoir où elle est »
  • 25. Notre point de vue • Exploiter un contenu non structuré • Aucun classement ne peut répondre à toutes les questions à venir • Le moteur effectue un classement dynamique adapté à la question • Le classement est plus une contrainte qu’une aide au partage • Les contraintes d’usage sont liées à la taille du corpus et à la précision des questions • Très peu de propriétés sur chaque document suffisent pour une recherche efficace • Une structuration légère et souple pour tracer un incident, retrouver les raisons d’une décision, effectuer un audit, identifier les sources d’une synthèse, etc. • Via la combinaison de liens (représentés graphiquement) et de quelques propriétés • Aide à la classification : sur la base d’un pré-classement « illustré » et d’un d’apprentissage • Aide à l’archivage : sur quels critères (autres que réglementaires) ?
  • 26.
  • 27. Notre société • Cogniva est une société canadienne qui se spécialise dans le développement de solutions de gouvernance de l’information • Fondée en 2005 • Partenaires au Canada, en France, en Suisse et aux États-Unis • Orientée sur la recherche et le développement • Collaboration étroite avec le milieu universitaire
  • 28. Nos offres • Le produit phare de Cogniva est la suite de gouvernance de l’information C3 • Automatise la création de métadonnées riches et de l’application des règles de conformité (confidentialité, RGPD, Cycle de vie, etc…) • Intégration dans Office 365 • Compatible avec la plupart des systèmes ECM • Utilise des algorithmes d’IA puissants pour traiter l’existant et ressusciter les données mortes • Créé une carte de connaissance de l’entreprise • Permet de faire du monitoring sur l’état des information dans l’entreprise
  • 29. Notre point de vue • La volumétrie de l’existant est trop importante pour considérer un traitement manuel. • Il faut établir la structure selon laquelle on va organiser l’information avant de débuter le projet. • Il faut s’assurer qu’il y a une solution de gouvernance de l’information pérenne en place pour organiser et traiter toute nouvelle information avant de s’intéresser à l’existant. • Lorsqu’on ressuscite des données mortes il faut non seulement les rendre accessibles mais aussi y applique toutes les règles de conformité pertinentes (confidentialité, RGPD, cycle de vie).
  • 30.
  • 31. Notre société SÉCURITÉ & RESPECT DES NORMES OFFRE GLOBALE SUPPORT ET EXPERTISE Des experts au service de nos Clients et Partenaires, pour un accompagnement Projet , Support et Maintenance personnalisé Des solutions innovantes centrées autour des technologies big data, Gouvernance de l’information sur un même socle logiciel. + de 25 ans dans la gestion de contenu, une expertise forte dans tous les secteurs…Conformité aux standard de l’archivage et de sécurité en vigueur. + de 25 ANS EverteamLab agréé « Centre de Recherche privé » par le Ministère de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation. INNOVATION
  • 33. Notre point de vue « L’information est partout et ne cesse de croitre. Un nouveau paradigme d’appréhension de l’information se dessine et est fondé sur meilleure gouvernance de celle-ci » Nous pensons que le futur de la gestion de l’information est fondé sur une technologie combinant AI, Big data et RM, capable : • D’appliquer une politique globale de gouvernance de l’information • D’automatiser le typage, le classement, le cycle de vie, • De s’affranchir et de réconcilier les silos d’information, • D’accéder à l’information à partir d’un unique « Data hub » (REST openAPI) • De réduire le coût de conservation de l’information (assainissement, migration)