Le document présente un atelier sur le big data appliqué aux stations de ski, animé par Dr. Jean-Marc Seigneur, expert en e-réputation et blockchain. Il décrit les définitions du big data, ses applications pour améliorer l'activité touristique, en particulier dans le domaine des stations de ski intelligentes, et aborde des enjeux tels que la protection des données personnelles. Enfin, il met en avant l'utilisation des données pour optimiser les infrastructures et répondre aux besoins des touristes.

1. Atelier Big Data
Techn’O Sommet
Dr. Jean-Marc Seigneur
Jean-Marc.Seigneur@reputaction.com
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2. Dr. Jean-Marc Seigneur
• Plus de 100 articles scientifiques publiés
(e-réputation, résistance aux attaques
des blockchains, humain augmenté…)
• « Google Award of Excellent Research in
Academia » en 2016
• Vice-Président de Megève Tourisme
de 2008 à 2014
• Créateur du premier projet « smart ski resort » en 2009
financé par la Commission Européenne
• Président de Réputaction SAS, R&D blockchain et conseil en levée
de fonds en crypto-monnaie, ICOs (plus de 36 millions de $ levés)
• Enseigne l’e-réputation au Master Journalisme et Communication
Medi@LAB de l’Université de Genève (SDS/CUI) 2

3. Agenda
•Définition du Big Data
•Le Big Data pour améliorer l’activité ski
(avant, pendant et après pour les touristes
et la station)
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4. Définitions du big data
• Désigne des ensembles de données devenus si volumineux
qu'ils dépassent l'intuition et les capacités humaines d'analyse
• S'accompagne donc du développement d'applications à visée
analytique qui traitent les données pour en tirer du sens
• des analyses complexes sont nécessaires à cause « des 3V » des
données :
• Volume
• Vélocité
• Variété
• Les données peuvent être générées par les humains mais aussi
par l’environnement (météo…) ou les machines (Internet des
Objets…)
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5. 5[domo.com]

6. Accès aux
sources de
données
Extraction
et stockage
des données
Nettoyage
et validation
des données
Analyse et
enrichissement
des données
Visualisation
des données
Prédictions
Partage
(open data)
et/ou
monétisation
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7. 7[Excel Dashboard School]

8. 8[Ecovillages]

9. 9[422 South]

10. Définition Smart City
• “A smart sustainable city is an innovative city that
• Uses ICTs and other means to improve :
• Quality of life
• Efficiency of urban operation and services
• Competitiveness
• while ensuring that it meets the needs of present and future
generations with respect to :
• Economic, social and environmental aspects” [ITU/UIT]
• Améliorer la qualité de vie de ses habitants
• Et pour les touristes la qualité de leur expérience touristique
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11. Smart ski resorts
• Qu’elles soient appelées « smart ski resort », smart station ou station
de ski intelligente, de nombreux territoires investissent:
• [ANMSM, 2016]
• "la transformation numérique représente un enjeu majeur sur la marché du
tourisme qui entraîne un changement de nos destinations en véritables
"smart ski resorts" dans les tous les domaines : gestion des infrastructures
d’eau, d’énergie, de transports, des bâtiments, tri des déchets, etc. Le
numérique est un chantier prioritaire pour l’aménagement du territoire qui
permet de développer l’attractivité de la montagne, encourager les créations
d’emplois mais aussi l’installation de nouvelles populations".
• Verbier « smart ski resort »
• Montgenèvre « smart station »
• …
• Val Thorens utilise les données collectées à des fins marketing
• 79% du Chiffre d’Affaires tracé
• un vacancier avec qui la station discute par l’intermédiaire des réseaux
sociaux génère trois fois plus de recettes 11

12. Protection de la vie privée
• Attention au nouveau Règlement Général européen sur la Protection
des Données personnelles (RGPD/GDPR)
• Effectif depuis le 25 mai 2018 !
• Amende qui peut atteindre 4 % du chiffre d’affaires mondial ou 20
millions d’euros
• Optical Center a écopé d'une amende de 250 000 euros à cause d’une
fuite de données
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13. Le Scénario
• Le Big Data pour améliorer l’activité ski (avant, pendant et après pour
les touristes et la station)
• En particulier, serait-il possible grâce au Big Data d’adapter les
infrastructures (pistes, remontées mécaniques, ouvrages, …) et de
séduire de nouveaux clients sur les périodes « creuses » de janvier et
mars/avril ?
• Alexandre Brouchoud (JB Concept) sur les outils permettant de capter les
données d’usage des touristes
• Estelle Brillon (Cognidis) sur le traitement des données et les conclusions à
en tirer concernant les besoins dans l’exploitation de la station
(fréquentation des pistes, entretien des remontées mécaniques…)
• Benoit Philipps (EDF) sur l’apport des données climatiques (météo, apport
d’eau…) avec les implications sur l’enneigement, la fréquentation…
• Emmanuel Hidalgo (CND Drones) sur la collecte et le traitement des
données d’infrastructure permettant la programmation du développement
ou de la rénovation de structures existantes 13

14. Questions et réponses
Merci de votre attention !
Jean-Marc.Seigneur@reputaction.com 14