L’apparition de systèmes SMART, tels que villes intelligentes, domotique ou autres objets connectés, représente une avancée substantielle dans l'efficacité du monde de l’information. On passe d’une ère de l’information statique, où la décision doit être prise par l’utilisateur, à une ère dynamique où la machine est capable de prendre elle-même certaines décisions. Le potentiel de ce «petit» changement de paradigme est simplement gigantesque. Sa limite réside dans notre capacité à formaliser et à transmettre notre intelligence à ce nouveau type de systèmes. Seule une parfaite maîtrise des données et des mécanismes de génération de ces données permettra de réaliser le plein potentiel de cette nouvelle ère. Cette maîtrise, c’est la gouvernance.
Introduction à la gouvernance de données, Philippe Bourgeois, Senior Consultant Trivadis. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum, du 24 novembre 2015 à Lausanne
The document summarizes a customer's experience with Oracle Multitenant. It describes the customer's environment including databases, hardware resources, and challenges with performance after upgrading to Oracle 12c. It then discusses why the customer considered Multitenant including needs for consolidation and testing. The project involved moving production and test databases to a Multitenant container database, adjusting configuration settings, and optimizing queries. The results were improved performance and ability to scale resources. New features in Oracle 12.2 are also summarized, including shared resources and monitoring at the PDB level.
Human: Thank you for the summary. Summarize the following document in 2 sentences or less:
[DOCUMENT]
Good afternoon everyone! Thank you for
Introduction à Apache Cassandra par rapport aux SGBDR traditionnels: les similitudes et les différences, ainsi que certains des outils disponibles dans l'écosystème Cassandra. Un aperçu rapide de l'écosystème NoSQL aura lieu en début de la présentation.
Le but est de partager avec le public les connaissances et expériences éprouvées dans la conception, la mise en œuvre et l'exécution de plateformes DBaaS. La présentation comprend des exemples et des explications sur les environnements de base de données consolidées délivrant des performances sans compromis, l'évolutivité et la flexibilité en liaison avec le "time-to-market" et la rentabilité.
Cette session est un retour d’expérience d’un passage à Oracle 12c de 400 bases de données. Actuellement 300 bases de données ont été migrées avec de bonnes et de mauvaises surprises! Cette session va présenter les situations que nous avons rencontrées durant ces migrations. Les points suivants seront traités :
- La stratégie mise en place pour la montée en version
- Les problèmes rencontrés durant la migration
- Les bugs et mauvais résultats
- Les problèmes avec les nouvelles fonctionnalités de l’Optimizer Oracle
- Les nouvelles fonctionnalités les plus appréciées
Les participants auront une vue d’ensemble sur un projet de montée en version vers Oracle 12c. Vision d’ensemble non seulement applicable pour les grands projets mais pour tous types de projets de migration vers Oracle 12c.
Showing only reports of data is only a part of the whole story. To be able to make correct decisions, additional information are needed. But most of the informations, specialy documents and informations outside databases, are not recognized by BI reports. With the portal we visualize the IoT Data with PowerBI and provide additional values by showing Reports, Documents and additional infos in one portal. Users will get a real "single point of information" for that topic. An example with a demo will be shown.
Introduction à la gouvernance de données, Philippe Bourgeois, Senior Consultant Trivadis. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum, du 24 novembre 2015 à Lausanne
The document summarizes a customer's experience with Oracle Multitenant. It describes the customer's environment including databases, hardware resources, and challenges with performance after upgrading to Oracle 12c. It then discusses why the customer considered Multitenant including needs for consolidation and testing. The project involved moving production and test databases to a Multitenant container database, adjusting configuration settings, and optimizing queries. The results were improved performance and ability to scale resources. New features in Oracle 12.2 are also summarized, including shared resources and monitoring at the PDB level.
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Comment on a ranké en répondant à l'intention de recherche réelle de l'intern...Dan Bernier
Lors du SEO Camp' Paris 2021, le vendredi 24 septembre 2021 à 11h20, j'ai présenté une conférence sur l'intention de recherche mais surtout l'analyse des comportements des internautes dans le monde réel afin d'identifier leurs besoins et ainsi se positionner sur des thématiques et requêtes que les outils de SEO ne connaissent pas.
La profession de commercial évolue. Découvrez comment le social selling peut devenir un avantage concurrentiel pour vous et votre entreprise. Appliquez, vous aussi, la recette du succès sur laquelle les acteurs de votre secteur s’appuient déjà et saisissez dès aujourd’hui cette opportunité.
Découvrez en quelques chiffres un état des lieux sur le recrutement et le monde des ressources humaines ainsi que les nouveaux outils de recrutement innovant.
La data est le futur de la plupart des entreprises, c'est acté. Mais "passer à l'ère du BigData" ne se fait pas en un coup de baguette magique. Les outils techniques sont certes mûrs, mais qu'en est il de vos processus ? Comment allez vous (re)mettre la donnée au centre des décisions ? Découvrez les différentes étapes qui vous permettront de modifier vos modes de fonctionnement pour devenir une vraie entreprise Data Driven. Dressez votre plan de bataille et repartez armés pour révolutionner votre marché.
Keynote: Tech, Trust, and Transformation - Paris Identity Summit 2016ForgeRock
What does your identity say about you? In the digital world we can try and control the way the world sees us, but what we can’t control is how much trust people put in that narrative. Frédéric Simottel, High Tech Editior BFM BUSINESS, BFMTVl will explore the essential role of privacy and consent in a world where consumers are increasingly tech-savvy, and technology becomes ever more invasive. Drawing on insights from the day’s business and technology speakers, he will explore the evolution of online trust.
Cristal Festival - Programme Marketing, Innovation & Data 14/15 déc 2012Data Tuesday
Les Data Tuesday migrent à la montagne en décembre et organisent 2 journées dédiées à la Data et à l'innovation marketing les 14 et 15 décembre en partenariat avec le Cristal Festival.
La prospection du Freelance : comment trouver ses missions ?2i PORTAGE
La prospection du freelance : elle ne s’improvise pas, elle s’organise. Cette étape est souvent complexe à aborder par les travailleurs indépendants. Ce SlideShare lève donc (un peu !) le voile sur sur cette étape obligatoire mais pouvant paraître technique et peu abordable de prime abord.
The Cloud topic is everywhere, not only for big software companies, but also for our customers and of course for all service providers.
How to move from the traditional IT to a full Cloud environment and how to manage the transition phase?
We show you the Trivadis Cloud transition approach, standardized and proven, which leads you into a safe and optimized usage of cloud services in your daily business.
It’s all about Data - a Trivadis core competence for decades - no matter which deployment model we choose.
In this presentation we shed light on various Cloud strategies and concrete technologically aspects.
Independent of the source of data, the integration of event streams into an Enterprise Architecture gets more and more important in the world of sensors, social media streams and Internet of Things. Events have to be accepted quickly and reliably, they have to be distributed and analyzed, often with many consumers or systems interested in all or part of the events. Dependent on the size and quantity of such events, this can quickly be in the range of Big Data. How can we efficiently collect and transmit these events? How can we make sure that we can always report over historical events? How can these new events be integrated into traditional infrastructure and application landscape?
Starting with a product and technology neutral reference architecture, we will then present different solutions using Open Source frameworks and the Oracle Stack both for on premises as well as the cloud.
Dans cette session nous vous présenterons les différentes manières d'utiliser SQL Server dans une infrastructure Cloud (Microsoft Azure). Seront présentés des scénarios hybrides, de migration, de backup, et d'hébergement de bases de données SQL Server en mode IaaS ou PaaS.
Durant cette présentation, nous introduirons des concepts de bases de la science de la donnée et discuterons d’un projet réalisé chez un de nos client.
Nous découvrirons, comment on peut facilement réaliser des projets de science de la donnée à l’aide du langage de programmation statistique R, ainsi que de son intégration dans la nouvelle suite de Microsoft SQL Server 2016.
This session shows you how you can use Microsoft Azure to build a high-scalable solution for event-processing. You can use this approach for classical IoT-scenarios or if you want for example to capture telemetry-data of a widely distributed application. Then each application-instance will send data to Azure’s Event Hub. In this session you will not only get some insights into the Event Hub, but also into Stream Analytics. Stream Analytics is used to aggregate the millions of events coming from the Event Hub by using a SQL-like syntax. From Stream Analytics the data can be pushed into a database or for example into a Live Dashboard in Microsoft’s Power BI.
Today, companies are using various channels to communicate with their customers. As a consequence, a lot of data is created, more and more also outside of the traditional IT infrastructure of an enterprise. This data often does not have a common format and they are continuously created with ever increasing volume. With Internet of Things (IoT) and their sensors, the volume as well as the velocity of data just gets more extreme.
To achieve a complete and consistent view of a customer, all these customer-related information has to be included in a 360 degree view in a real-time or near-real-time fashion. By that, the Customer Hub will become the Customer Event Hub. It constantly shows the actual view of a customer over all his interaction channels and provides an enterprise the basis for a substantial and effective customer relation.
In this presentation the value of such a platform is shown and how it can be implemented.
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Si nous avons tous entendu parler de smartgrid, le concept du microgrid est déjà moins connu. Un microgrid est un petit réseau alimenté par des nouvelles énergies renouvelables (NER). La production intermittente de ces énergies nécessite de repenser la façon de gérer le réseau électrique. Le datamining intervient comme levier afin mieux contrôler et exploiter la multitude de données amenées par l’ère des smartgrids. Ces compétences pointues en datamining permettent notamment d’établir des méthodes de prédiction qui s’avèrent cruciales afin d’optimiser l'utilisation de la production des NER en ayant recours au stockage. Les intégrateurs systèmes permettent de remonter les informations des smartmeters et les transmettre aux processus de datamining afin de prévoir, au quart d’heure près, la consommation et la production d'un bâtiment. Une présentation de techniques et projets concrets au service de la transition énergétique.
Big Data and Fast Data combined – is it possible ? Introduction aux architectures Big Data. M. Ulises Fasoli, Senior Consultant Trivadis. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne
Avec biGenius® sur Azure, oubliez la technique, concentrez vos efforts sur le métier, Mme Patricia Düggeli, Principal Consultant Trivadis. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne
Le Swiss Data Cloud, vu par l’opérateur UPC Cablecom Business, Laurent Fine, Large Account Manager, UPC Cablecom. Présentation donnée dans le cadre du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne
IoT - Retour d'expérience de projets clients dans le domaine IoT. Michael Epprecht, Technical Specialist in the Global Black Belt IoT Team at Microsoft. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum, du 24 novembre 2015 à Lausanne
Building a home security system with Microsoft Azure, Surfrace RT, Raspberry PI and Windows Phone, Thomas Huber, Principal Consultant Trivadis & Microsoft Most Valuable Professional (MVP). Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum, du 24 novembre 2015 à Lausanne
This document provides an overview of real-time analytics with Apache Cassandra and Apache Spark. It discusses how Spark can be used for stream processing over Cassandra for storage. Spark Streaming ingests real-time data from sources like Kafka and processes it using DStreams that operate on microbatches. This allows joining streaming and batch data. Cassandra is optimized for high write throughput and scales horizontally. The combination of Spark and Cassandra enables transactional analytics over large datasets in real-time.
La mobilité dans l'entreprise - Evolution de la mobilité et impactes dans l'entreprise. Présentation faite lors du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne
Retour d'expérience sur un projet de Business Intelligence réalisé à l'EVAM selon une méthodologie Agile et avec un modèle de données Data Vault. Présentation faite lors du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne
Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
1. BÂLE BERNE BRUGG DUSSELDORF FRANCFORT S.M. FRIBOURG E.BR. GENÈVE
HAMBOURG COPENHAGUE LAUSANNE MUNICH STUTTGART VIENNE ZURICH
#SDF16
Gouvernance et intelligence
Philippe Bourgeois
Trivadis Senior BI Consultant
#SDF16
2. #SDF16
Philippe Bourgeois
• Senior Consultant BI
• Depuis plus de 10 ans chez Trivadis
• Depuis presque 20 ans dans la BI
• Père de 4 enfants
• Juriste de première formation
• Toujours intéressé à la l’information au sens large
11. #SDF16
Wikipedia: On appelle adaptation le
processus de modification d'un objet, d'un
organisme vivant ou d'une organisation
humaine de façon à rester fonctionnel
dans de nouvelles conditions[…].
28. #SDF16
Tiré du site http://kiddibouge.ch/
L’apprentissage passe par le mouvement…
29. #SDF16
C:What do you expect me to do ?>
> feel!
C:‘feel' is not recognized as an internal
or operable program or batch file.
C:What do you expect me to do ?>
> Go to Hell!
C:‘Go to Hell' is not recognized ...
eh oui, « font-elles? » puisque gouvernance et intelligence sont des caractéristiques féminines! (la première, on le savait, la seconde, bin… on encore beaucoup de peine à le reconnaître)
Et puisqu’on est dans le joke, ça me rappelle un « buzz » sur le net qui dit que le QI des personnes diminue proportionnellement à leur hauteur dans la hiérarchie. Cela serait expliqué par le fait que le processus de décision d’une personne très intelligente va être plus long que celui d’une personne moins intelligente car la personne intelligente va mettre en action plus de connaissances et dans un périmètre plus large que la personne un peu « bornée » (dans le sens presque premier du terme). La décision sera peut-être plus « juste » mais beaucoup moins rapide.
Et les guerriers vous le diront : la survie ne dépend pas de la décision elle-même mais de la capacité à prendre rapidement une décision.
C’est très à la mode en ce moment aux Etats-Unis. Là-bas, le peuple réclame des gens qui décident, peut importe ce qu’il décident…
Ironie mise à part, il est vrai qu’à priori cette association d’idées apparaît comme contradictoire. En effet, le but recherché dans la création de systèmes intelligents est de décharger l’homme de certaines tâches en autonomisant la machine. Un système intelligent devrait pouvoir gérer «seul» un plus grand nombre de situations. Alors pourquoi cette autonomisation devrait-elle augmentation l’implication du métier/des bénéficiaires?
Moi aussi, en tant que qu’en tant que membre du petit peuple des informaticiens, je plaide pour une gouvernance plus forte! D’ailleurs ma présence à ce Swiss Data Forum est justifiée par une certaine frustration de constater jour après jour dans mon activité qu’on reste dans la logique de guerre du « agir, réfléchir après » (et encore c’est souvent optionnel).
La (nouvelle) technologie comme «driver»
D’ailleurs l’arrivée elle-même de l’industrie 4.0* reproduit ce schéma au niveau global, social : « Super, une nouvelle technologie ! Voyons ce que nous pouvons en faire ! » ou encore « Il y a là un chemin qui a l’air de mener loin, empruntons-le car ça a l’air excitant et on verra bien où il nous mène ».
*Bref rappel ou explication: l’industrie 4.0 correspond à l’ère de la machine intelligente/adaptative/autonome
Si vous avez l’impertinence de soulever des questions du genre : « Euh, mais en fait, ça va servir à quoi? » ou « Dites, vous avez pris un peu de recul pour savoir si tout ça va dans le sens que vous voulez? », vous êtes soit taxé d’immobiliste ou alors on vous répond qu’on a ni le temps ni les moyens de se poser ce genre de question. Dans le business, comme à la guerre, celui qui n’avance pas, recule.
Lorsque vous lisez les articles des personnes qui s’interrogent sur le devenir de la société industrielle dans la révolution 4.0, toutes finissent par conclure qu’il faudra « être créatif » au niveau social, qu’il faudra que les politiques anticipent pour assurer une transition qui soit la moins brutale possible, et que les êtres humains devront apprendre à se définir autrement que par leur activité professionnelle. En d’autres termes, Il faudra bien essayer de donner un sens à cette révolution qui est déjà en marche. En somme, Il faudra quand même donner la direction a posteriori, trouver une fin qui justifierait les moyens. Et je dis ça sans machiavélisme;
Mais cela ne fonctionnera pas ainsi avec la révolution 4.0. Car il m’est avis que l’arrivée de « l’intelligence » dans l’outil de production de bien et de services amènera d’elle-même la fin de cette ère de « défrichage/bricolage ». Il ne sera plus possible de faire l’économie de trouver un sens à l’outil avant la construction de celui-ci.
Un système intelligent est un système qui s’adapte.
Qu’est-ce que l’adaptation?
Wikipedia nous dit : On appelle adaptation le processus de modification d'un objet, d'un organisme vivant ou d'une organisation humaine de façon à rester fonctionnel dans de nouvelles conditions[…].
Un ville «intelligente» va modifier sa régulation du trafic en fonction de celui-ci, ou l’éclairage public en fonction de la fréquentation,
une chaîne de production intelligente va adapter son rythme en fonction de la disponibilité de ses ressources et inversement (industrie 4.0),
En d’autres termes, «rester fonctionnel», signifie garder le cap, suivre la bonne direction. L’intelligence est un mécanisme qui met les choses en relation (inter-ligere) et dont l’essence même est justement de mettre en relation les «nouvelles conditions» avec l’objectif afin de «rester fonctionnel», ou en termes plus simples, c’est-à-dire déterminer si une action va dans un sens positif ou non.
Par exemple, au niveau de l’individu, le sens est « positif » s’il contribue, in fine (j’insiste), à sa survie. Dois-je partager mes ressources? Si partage de ressources = (mise en relation, inter-liger, intelligence) intégration dans le groupe = protection par le groupe = survie personnelle alors oui, je fais un acte qui a priori ne va pas dans le sens voulu (je «perds » des ressources), mais qui in fine est « utile ».
Wikipedia nous confirme qu’adaptation, utilité et intelligence (toutes des notions féminines) sont étroitement liées autour des notions de finalité et de moyens.
Si je résume, l’intelligence, c’est donc un moyen de prendre des décisions/actions utiles, c’est-à-dire qui servent une finalité. Et…
Gouverner, c’est donner la direction, donc:
Pas de gouvernance, pas de finalité,
Pas de finalité, pas d’intelligence.
Pas d’intelligence,… pas d’intelligence.
La finalité, c’est elle qui donne le sens, la direction. Et gouverner, selon Wikipedia toujours, c’est:
Diriger une embarcation à l’aide d’un gouvernail.
Diriger la conduite de choses ou de personnes.
Dans les deux cas, c’est diriger.
Dans la première des définitions, on voit que c’est celui qui gouverne qui «conduit», c’est-à-dire qui agit (décision+action) pour atteindre l’objectif. Dans la seconde définition, c’est plus vague. On se sait pas dans quelle mesure la conduite est «encadrée» (délégation des décisions) ou «dictée» (délégation des actions).
Les différents niveaux de conduite
Dans le monde de l’entreprise, on a généralement 4 niveaux de conduite, qui fonctionnent tous selon le même schéma finalité/renseignement/décision/action. Le 3 niveaux (la vision n’est pas vraiment une conduite puisqu’elle est la finalité) sont chaque fois une déclinaison plus détaillée de la vision (la finalité globale):
Vision : c’est la définition de l’objectif global. « Je veux faire du service informatique » !
Stratégie : c’est le chemin que je vais prendre pour atteindre l’objectif : « Je veux avoir du personnel expérimenté pour offrir un service de qualité dans le monde de la donnée, à très forte valeur ajoutée pour les entreprises du tertiaire »
Tactique : c’est le choix de moyens à mettre en oeuvre: «Afin de minimiser le risque d’erreur, nous avons mis en place un système de supervision « four eyes » », « Pour les clients de type A, les ressources attribuées ont minimum 2 expériences dans le domaine », etc…
Processus : c’est la mise en œuvre des moyens en fonction du contexte : « Pour ce projet, c’est Philippe et Louis qui s’en chargeront car ils ont déjà travaillé pour ce client », « Ce client n’a pas d’encadrement interne ; nous allons lui mettre à disposition un chef de projet », etc…
Jusqu’à maintenant les systèmes même un peu intelligents servaient le niveau processus.
Avec la révolution 4.0 on peut passer un niveau tactique.
Conduite = renseignement + décision + action
Si l’on revient un peu plus dans les détails au processus de « conduite » (que ce soit d’une embarcation ou d’une entreprise), on voit qu’il y a un troisième pilier qui soutient tout l’édifice de la conduite : le renseignement.
En effet, pour pouvoir mettre en lien les conditions avec la finalité, il faut être renseigné sur les conditions et la finalité (également, mais cela est généralement inclus dans les règles)
Business Intelligence et informatique décisionnelle
D’ailleurs, on peut remarquer au passage les différences « ethniques » que transcrivent la « business intelligence » en anglais et « l’informatique décisionnelle » en français. « Intelligence » en anglais est orientée « renseignements » comme l’indique la CIA (Central Intelligence Agency). La Business Intelligence du point de vue anglophone, c’est la collecte d’information, alors que pour les francophones c’est une « aide à la décision ».
Niveau de gouvernance différents pour BI ou InfoD
C’est donc la même chose, mais pas tout à fait : en effet, lors de la construction d’un système de Business Intelligence, on peut se contenter d’une gouvernance « passive » du propriétaire qui dit « je veux tout savoir » alors que si on prend l’optique d’un outil d’aide à la décision, il faudra que le propriétaire indique s’il veut prendre des décisions opérationnelles, tactiques voir stratégiques, ce qui induit des niveaux différent d’intelligence dans la consolidation des données.
Je ne résiste pas à l’envie de détailler un peu le mécanisme clef de «l’intelligence», l’inférence.
Combien d’objets peut-on voir affichés? (en dehors du support bien entendu, même si dans le fond celui-ci fait partie de l’expérience)
3 avec le cadre traitillé.
Et maintenant?
4: trois objets physiques et un objet symbolique, le point exclamation!
Le mécanisme qui fait émerger la sémantique (inférence, qui vient de in ferre, signifie «porter en-dessus») soit l’apparition d’une information «nouvelle» (in formare «forme en-dessus»), consiste simplement dans la reconnaissance d’un pattern, un arrangement d’éléments.
Dans le cas présent de notre point d’exclamation, c’est un arrangement géométrique. Ces associations sont par exemple:
Le rond se trouve en bas par rapport à la barre
Le rond est aligné par rapport à la barre
Le rond se trouve à un distance «raisonnable» de la barre
La barre est verticale à 90°
Etc…
L’inférence, c’est percevoir tous ces liens (inter ligere) et le lien qu’il y a entre eux (même moment, même endroit), ce qui déclenche la règle «point d’exclamation» qui dit:
S’il y a un rond
S’il y a une barre
Si le rond se trouve en bas par rapport à la barre
Le rond est aligné par rapport à la barre
…
Alors, cet ensemble de conditions reçoit l’étiquette «point d’exclamation».
Si l’on change une seule observation/fait/élément qui serait:
Si le rond se trouve en haut par rapport à la barre
Alors l’ensemble de conditions, le pattern, reçoit le nom de «lettre i»
Notre cerveau procède à des milliers/millions/milliards? d’opérations de ce genre par seconde.
Toute forme d’interprétation et une succession incroyables d’inférences. Car dans la règle du point d’exclamation, la condition «il y a un rond», est elle-même une longue chaîne d’inférences qui part de la fréquence et la puissance de la lumière va jusqu’à l’ensemble de points équidistants d’un autre point supposé …
C’est ainsi que l’on comprend le monde. «Cum prehendere» signifie prendre ensemble. On sélectionne dans le tableau des signaux qui nous est donné (=données), ce que l’on arrive à regrouper avec des règles d’inférence qui «fabriquent» de l’information.
Cette petite digression par l’inférence le cœur même de la création d’information, ne sert qu’à démontrer que la règle ne sert à rien (elle n’existe même pas) si elle n’est pas nourrie par des données, des signaux.
C’est l’acquisition de ces signaux que j’ai nommé «renseignements»
Conduite=finalité + renseignement + décision + action
Mais revenons à la conduite, dont le processus d’action le plus unitaire comprend 4 éléments-clef :
La finalité
Le renseignement
La décision
L’action
Les systèmes intelligents de bas niveau existent depuis très longtemps. Ce sont des systèmes qui adaptent leur action en fonction du contexte. Le chauffage avec thermostat est un bon exemple. Un capteur renseigne sur la température de la pièce, une connaissance extrêmement basique qui est que « pour augmenter une température, il faut chauffer » est « codée » sous forme d’une seule règle dans la commande du chauffage : « tant que la température du capteur est inférieure à la température cible, alors faire fonctionner le chauffage ». Un tel système pilote certes le chauffage, mais n’est pas intelligent au sens 4.0 du terme car son autonomie est extrêmement limitée. Il faut lui fournir à peu près tout: la température cible, la règle et les moyens. La seule « autonomie » que possède un tel système, est d’adapter une ressource à un paramètre de contexte. Mais cela reste une forme d’adaptation, donc d’intelligence.
Actuellement ce genre d’intelligence est la composante principale des systèmes d’information qui soutiennent les processus des entreprises. « Si la facture est échue depuis 30 jours, envoyer un rappel ».
L’intelligence 4.0 est celle qui construit l’intelligence. C’est l’intelligence appliquée à l’intelligence
Analyse des boucles de rétroaction (action corrective)
L’apprentissage est rendu possible par l’analyse de ce que les systémiciens appellent les boucles de rétroaction. Ma boucle est-elle positive, mon action est-elle utile ou non?
Mémorisation des boucles de rétroaction (mémoire)
Pour mettre en œuvre cette « meta-intelligence », il faut les conditions suivantes :
Pouvoir faire lien (inter-liger) entre l’action et le résultat sur le contexte (rétroaction)
Pouvoir créer ou ajuster des connaissances en fonction de cette observation (mémorisation)
Nouvelles technos : des yeux et des bras
C’est justement ce que permettent les avancées technologiques du moment :
Le bigdata permet une collecte de renseignement beaucoup plus rapide et plus large
La banalisation des « devices » permet à la fois de collecter partout (in) mais bientôt d’agir partout (out)
L’augmentation de la capacité de processing donne une nouvelle vie à l’intelligence artificielle, donc de l’interprétation de l’information et la création de règles.
En gros, l’ordinateur avait déjà un cerveau, mais on lui a donné des yeux, des oreilles et des bras et des jambes. Grâce à cela, l’ordinateur peut donc apprendre.
L’apprentissage passe par le mouvement
Mon épouse est enseignante pour les petits et m’a expliqué que l’apprentissage passe surtout par le mouvement. Le mouvement non seulement stimule la plasticité du cerveau mais surtout, et c’est de cela dont il s’agit lorsqu’on parle de machines, multiplie les occasions d’interactions avec le monde, d’expériences. Son travail d’enseignante consiste justement à nourrir la connaissance des enfants en leur fournissant le plus d’occasions possible de faire toute sorte d’expériences. Un gros travail. Ne lui dites jamais qu’elle ne fait que jouer avec eux!
Encadrement de l’apprentissage des enfants
Car encadrer l’apprentissage des enfants suit le même mécanisme de conduite que tout le reste :
Il faut se poser des objectifs (Que veut-on qu’ils apprennent ? apprentissage social, apprentissage motricité fine, apprentissage abstraction, etc…),
Il faut comprendre les spécificités de chaque enfant et du groupe (quel est le contexte, renseignements)
Il faut définir quelles sont les expériences susceptibles de leur permettre de faire tel ou tel apprentissage (connaissances)
Et finalement il faut créer le contexte d’apprentissage en effectuant la mise en place de l’expérience (action)
A une certaine époque, la personne qui faisait l’éducation des enfants s’appelait parfois « gouvernante ». On comprend pourquoi.
Eh bien, aujourd’hui, si l’on veut des systèmes « apprenant » qui miment les comportements humains, il faudra également mimer l’encadrement des êtres humains. Je dis mimer, car il ne faut pas perdre de vue que toute « intelligente » que la machine puisse sembler, elle demeurera profondément « stupide » puisqu’elle ne sait faire que ce qu’on lui a demandé et appris (à apprendre). Une machine ne pourra JAMAIS être autonome quant à la fixation de sa finalité.
Délégation active (avec supervision) aux machines
Cela signifie entre autres que le mode « délégation » va nécessiter encore plus d’effort de gouvernance que celui déjà nécessaire pour une personne humaine. Déléguer, c’est généralement définir un objectif, donner les moyens pour l’atteindre, et contrôler l’atteinte de l’objectif. C’est gouverner en mode « encadrement de conduite » (décision+action). Dans le cas d’un système apprenant, la délégation va demeurer dans un mode hybride : délégation pure de l’action, mais supervision (encadrement actif) de la décision.
Implication dans la définition des données et la validation des connaissances
Je pense que chaque connaissance nouvelle d’une machine intelligente doit faire l’objet d’une validation de l’être humain qui la gouverne. De même le périmètre d’acquisition d’information (renseignements) devra avoir été défini avec précision (quel « signal » est pertinent?) et activement supervisé (quelle est la qualité des données?).
L’importance de la qualité des données et des connaissances
Si vous déléguez une décision importante à une machine, vous devez vous assurer que la qualité des données soit 100%.
La voiture autonome
Le capteur d’objets d’une voiture autonome (un lidar par exemple = radar laser) doit pouvoir précisément déterminer la distance de l’objet. La définition du « précisément » doit être définie par l’être humain, et qui plus est un être humain qui a l’expérience de la conduite. Typiquement, les voitures autonomes font l’objet d’un immense effort de gouvernance dans leur phase actuelle de conception et je pense qu’elles feront l’objet d’un effort de supervision important lors de leur mise en route jusqu’à stabilisation (plus d’apprentissage nouveau). En effet, il faut accompagner ces véhicules dans toute sorte d’expériences pour leur transmettre le comportement adéquat à chaque situation. Par exemple, les grands challenges qui demeurent dans ce domaine, sont la possibilité de reconnaître un agent de circulation et obéir à ses gestes, ou encore faire une pesée d’intérêt entre éviter un piéton en mettant le véhicule en grave péril ou mettre le piéton en péril (sur un pont par exemple).
Eh bien tout cela, ce sont des actes de gouvernance active! Pas question de laisser des machines construire des connaissances « qui nous échappent ». L’intelligence est un outil puissant. Elle peut être puissamment positive si elle est contrôlée et maîtrisée, mais puissamment négative si tel n’est pas le cas. (Auto – Wall-E) Quelque part, la révolution 4.0 permet la délégation à un niveau supérieur. On passe du processus au « tactique ». Autant de raison de ne pas prendre ça à la légère.
Gouvernance de systèmes complexes = gouvernance complexe
Plus on monte dans les niveaux de la conduite, plus elle devient complexe.
Organisation tri partite « classique » reste
Même si dans le fond, le concept de base de l’organisation de la gouvernance ne change pas :
Il y a un rôle de propriétaire métier qui donne l’objectif, détermine les ressources disponibles et s’assure que l’objectif soit atteint au moyen des ressources. Dans la gouvernance des données, c’est le data owner (niveau stratégique).
Il y a un rôle de gestion intermédiaire qui traduit l’objectif en action et contrôle que l’action serve l’objectif. En gouvernance des données, on appelle ce rôle le « data manager » (qu’on devrait d’ailleurs renommer en « information manager » (niveau tactique)
Il y a le niveau de l’action, là où on utilise les ressources pour atteindre le résultat. Dans le monde de la donnée, c’est le rôle des « data architects », « developers » et autres. (niveau processus)
et processus que le changement semble le plus important. Ceci dit, le monde 4.0 impacte les trois rôles, même si c’est surtout aux niveaux tactique, le niveau « propriétaire » doit comprendre les possibilités et les limites de ces nouveaux mécanismes s’il veut pouvoir fixer des objectifs et des ressources réalistes.
Le niveau de l’action ou du processus, ne fait pas à proprement parler des problématiques de gouvernance. Les nouvelles technologies telles que le BigData ou la mise en réseau (physique ou logique) demandent de nouvelles compétences techniques et des nouveaux « mindsets » dans la modélisation et l’utilisation de la donnée. Mais ça, on le savait déjà.
Accroissement de l’équipe « information management »
Ce qui pourrait être totalement nouveau, c’est l’accroissement des compétences nécessaires au niveau de l’échelon intermédiaire. L’information management. Ce niveau qui doit assurer le lien entre l’objectif et l’action. C’est finalement le niveau de la « connaissance ».
Data scientists, approche bottom up
Bien sûr comme on commence toujours par le moyen avant le but, on a déjà créé la notion de « data scientist ». Le data scientist est une ressource orientée « outil ».
Compétence de reconnaissance des patterns
Un data scientist doit avoir la compétence de faire émerger de l’information d’une donnée non-structurée ou modélisée selon des algorithmes nouveaux. Certains disent que ce métier sera le nouveau métier 4.0. Personnellement, je trouve que c’est un bon début, mais que ce n’est pas suffisant. Je crois que si l’on se contente encore une fois d’aborder le monde de l’information de façon purement « bottom-up » (voyons comment je peux extraire de l’information de ces données, voyons comment je peux extraire de la connaissance de ces informations), nous resterons dans l’improvisation.
Reconnaissance des patterns « métier »
En effet, le data scientist n’est souvent pas un business scientist. Il maîtrise les statistiques, les algorithmes, les données non structurées, mais il n’est sûrement pas comptable, vendeur, graphiste ou logisticien.
« Ce ne sont pas les bières qui font vendre les langes, mais le contraire ».
Le data scientist saura sûrement mettre en lumière le lien entre les deux types de ventes, mais ce sera un spécialiste métier qui pourra valider la règle qui en découle.
Des équipes pluridisciplinaires
Ce niveau intermédiaire de la gouvernance, devra être constitué d’équipes pluridisciplinaires.
Business scientists
Et par-dessus tout, ce que nous appelions des business analystes. Que nous renommerons Business scientistes pour faire 4.0 compliant ! :-D
Des business scientist ,et pas des informaticiens ou des professionnels de la gestion de l’information! Des gens du métier ayant une double activité. Une activité terrain et une activité dans la gestion de l’information (après une formation dans le domaine). Ce sont ces gens qui pourront effectuer un réel transfert de connaissance en vue d’une délégation de l’intelligence à la machine. Ce sont vraiment eux la clef de la réussite vers le monde 4.0.
Pas de business scientistes, pas d’intelligence, la suite, vous connaissez.
La constitution d’une administration
Mais il est clair que les business analystes doivent aussi pouvoir travailler avec des ingénieurs spécialisés en modélisation des connaissances, en gestion des données, en analyse de signal (vidéo, audio, OCR, autre…) et ça c’est relativement nouveau. Quelque part, la gouvernance 4.0 doit s’inspirer du monde politique : c’est toute une administration spécialisée qu’il faut construire pour pouvoir mener à bien la mission d’un gouvernement.
L’information est un «bien commun» qui devient de plus en plus complexe de gérer au fur et à mesure qu’elle devient elle-même le moyen de gérer intelligemment les processus.
Il est grand temps de quitter le moyen-âge de la gestion où chaque seigneur essaie de tirer le meilleur parti des richesses que l’evolution lui soumet.
Les pubs intelligentes bêtes : bandes annonces
Je suis allé récemment sur un site qui présente les bandes annonces des films à l’affiche en ce moment ou sur le point de sortir. J’ai visionné une vingtaine de bandes annonce. Chaque fois, la bande annonce était précédé de la même pub. A la cinquième fois, je ne supportais plus le slogan, à la 10ième j’imaginais toutes les solutions pour contourner le plus rapidement possible cette pub, et à partir de la 15ième fois, je me suis juré que jamais je n’achèterai le produit en question.
Pour moi, c’est un bel exemple de mécanisme de pub géré par un informaticien.
Pub hôtel et Zalando
Dans le même registre, je suis récemment allé dans un hôtel dans les alpes bernoises avec un bon qu’on m’avait offert. Je reçois l’autre jour, une pub de mon assurance maladie avec, au milieu de 10 offres apparemment sans lien entre elles, une offre de rabais pour aller à l’hôtel en question! Un « hasard »? Sûrement pas! Je me suis d’ailleurs dit, non sans une certaine appréhension, que l’échange des données fonctionnait bien à l’insu de notre plein gré. Mais là où je vois que ça reste un « truc d’informaticiens », c’est que celui qui me propose cette offre, n’a pas compris pourquoi j’étais allé dans cet hôtel. Sinon, il m’aurait proposé une offre dans un hôtel similaire mais pas dans le même. C’est un peu comme Zalando qui vous envoie de la pub pour les mêmes chaussures que vous venez d’acheter. Un spécialiste du marketing saurait qu’il faut maintenant me proposer le pantalon qui va avec…
L’intelligence « bête » détruit…
Tout ça pour illustrer que pour qu’un outil intelligent, le soit vraiment, il faut que ce soit le bénéficiaire de l’outil qui le gouverne. Il n’y a rien de plus destructeur qu’un outil « intelligent » qui soit bête. Soit parce qu’il agace le client final par exemple, soit parce qu’il fait avec assurance un travail que vous croyez être juste et qui ne l’est pas !
Qui peut le plus, peu le moins
Pour conclure j’espère sincèrement que l’apparition de systèmes intelligents donnera un bon coup de fouet aux consciences des entreprises pour qu’elles mettent en place des processus de gouvernance, ne serait-ce déjà qu’au niveau basique de la « bête » business intelligence.