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Intervention d'Expernova pour l'ADBS - "Littérature grise" - 26 mai 2015

  • 1. Matinée d’étude ADBS – 26 Mai 2015 www.expernova.com Cartographier les compétences à partir de la littérature grise scientifique et technique
  • 3. Expernova.com est un moteur de recherche dédié à l’identification de partenaires R&D et à la réalisation d’états de l’art simplifiés. ]expernova, qui sommes nous ?[ Notre savoir-faire:“ L’identification de compétences scientifiques “
  • 4. ]Notre base de données[ expernova.com couvre 3 zones géographiques clés 52 pays référencés ! 10 000 000 30 000 000 55 000 140 000 40 000 000 Basée sur technologie propriétaire de Data Mining, notre Base de données vous propose plus de
  • 5. Spécialement adaptée aux nouveaux métiers de l’Innovation ]« Use cases »[ Montage de projets collaboratifs Préparation RDV d’affaires et de conférences Technology Scouting Etats de l’art simplifiés Identification de concurrents technologiques Résolution d’un problème bloquant Identifier et choisir ses futurs partenaires
  • 6. ]Qui sommes nous?[ Saisissez vos mots clés sur expernova.com « Expernova.com est un moteur de recherche dédié à l’identification de partenaires R&D et à la réalisation d’états de l’art simplifiés. » Panorama complet des résultats Des profils détaillés Experts, Labos, Entreprises, Startup
  • 7. ][Savoir Faire Collecte de données Création de profils de compétences Capitalisation sur une base de données interne structurée Moteur de recherche Connecteurs Matching (Affiliations) Extraction/pondération (Data Mining/Text Mining) Pondération croisée (Indexation/classement) Partenariat scientifiques
  • 8. Analyse des données Intégration de la littérature grise
  • 9. 2010 2011 2012 2013 2014 Europe Europe + Asie Europe + Asie + Amérique du Nord 4 M 40 M 70 M Documents analysés (millions) Evolution des Données analysées[ [ A n a l y s e Publications A n a l y s e Projets collaboratifs A n a l y s e Littérature Grise (thèses, conf.) A n a l y s e Brevets Indexation Contenus Web ciblés France
  • 10. Publications[ [ Pourquoi ?  Document scientifique de référence  Données qualifiées, validées  Identifier l’expertise  Identifier les collaborations  Développer un connecteur OAI (150 sources) -> Logiciel interne SourcesManager  Identifier les sources  Structurer les données -> Logiciel interne LabManager Quels enjeux « Produit » ? Cas d’utilisation MATCHING
  • 11. Projets collaboratifs[ [ Pourquoi ? Cartographier des acteurs qui publient peu Intégrer les acteurs les plus « éduqués » aux partenariats  Identifier l’expertise  Identifier les réseaux  Faire de Veille concurrentielle  Changement niveau granularité (Pas d’auteurs liés)  Développer des Crawlers spécifiques  1ère pondération croisée entre types de travaux Quels enjeux « Produit » ? Cas d’utilisation MATCHING
  • 12. Contenus Web ciblés[ [ Pourquoi ? Accéder à des informations non publiées Détecter des signaux plus faibles (workshops, projets en cours,…) Bénéficier d’informations déclaratives  Identifier l’expertise  Identifier des équipements  Identifier des technologies / produits  Développement d’un « Focused Crawler » (rester sur un périmètre donné / html, pdf, excel, word,…)  Intégration de répertoires (bases de startups, médias ciblés,…) / Saisies manuelles de qualité Quels enjeux « Produit » ? Cas d’utilisation
  • 13. Littérature Grise[ [ Pourquoi ? Cartographier des acteurs « hors carrière académique » Détecter des signaux plus faibles (workshops, projets en cours,…) Identifier l’expertise  Identifier les réseaux Cas d’utilisation Plus de 20 % des documents scientifiques analysés par Expernova 33 types de documents et travaux Parmi lesquels : Conference Proceedings Article Case Reports Comparative Study Letter Report Editorial PhD Thesis Randomized Controlled Trial In Vitro Historical Article Newsclipping Evaluation Studies
  • 15. Brevets[ [ Pourquoi ? Cartographier les compétences d’acteurs plus industriels Identifier des partenariats R&D  Identifier l’expertise  Identifier des réseaux  Faire de la Veille concurrentielle  Changement de modèle de données (version3) -> Inspiré du Standard CERIF (modélisation écosystème) -> Modéliser une organisation -> Modéliser le parcours d’un chercheur  Interprétation en familles de brevets Quels enjeux « Produit » ? Cas d’utilisation MATCHING
  • 16. Illustration Quelques éléments sur l’écosystème « Grey Literature »
  • 17. Ecosystème « Grey Literature »[ [ Tendance du concept « Grey Literature » Principales zones et villes Travaux intégrant la notion de littérature grise : 1189 publications  539 autres travaux/docs  14 projets européens
  • 18. Ecosystème « Grey Literature »[ [ Concepts & univers corrélés Systèmes d’information Analyse de données Sciences de la vie …
  • 19. Ecosystème « Grey Literature »[ [
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  • 21. ][ Merci de votre attention Contact Pascal MAGNIER – Fondateur www.expernova.com