Cette présentation, destinée aux étudiants de l’AIAC dans le cadre du club électronique « AIAC Electronics CLUB », s’assigne les objectifs suivants:
Sensibiliser les participants sur l’industrie 4.0 ( état de la l’art)
Présenter les bénéfices de l’industrie 4.0
Montrer comment la digitalisation constitue un levier de l’industrie 4.0
Présenter la transformation managériale et organisationnelle accompagnant l’industrie 4.0
Mener une réflexion sur comment transformer notre industrie au Maroc en l’industrie 4.0
L’intelligence artificielle arrive à grands pas dans notre quotidien professionnel. Après les effets d’annonces, sa traduction opérationnelle commence à s’immiscer dans nos projets.
- Concrètement l’IA ça ressemble à quoi ?
- Comment l’intégrer dans ma stratégie et avec quels acteurs ?
- Dois-je subir ou anticiper ?
- Quelle création de valeur pour moi ?
Rencontre-atelier Test&Value autour du projet Get Your Way - Des lunettes intelligentes pour améliorer la sécurité, la productivité et le confort au travail
Présentation "Qu'est-ce qu'une Data Driven Company à l'heure de la Digitalisation ?" présentée lors de notre participation au Swiss IT Business et sera rejouée lors de notre prochain Afterwork.
Courte présentation du Big Data & Machine Learning lors d'un séminaire à la Cité Internationale Universitaire de Paris, Maison des Etudiants Arméniens.
Une perspective multi-source de données pour l'Intelligence TechnologiqueVIA INNO
Présentation réalisée par Marina Flamand, notre responsable Recherche et Développement, lors du 16ème forum IES sur l'Intelligence Économique et Stratégique dans le monde d'après. Découvrez nos réflexions sur ce sujet clé de l'Intelligence Stratégique et technologique.
Cette présentation, destinée aux étudiants de l’AIAC dans le cadre du club électronique « AIAC Electronics CLUB », s’assigne les objectifs suivants:
Sensibiliser les participants sur l’industrie 4.0 ( état de la l’art)
Présenter les bénéfices de l’industrie 4.0
Montrer comment la digitalisation constitue un levier de l’industrie 4.0
Présenter la transformation managériale et organisationnelle accompagnant l’industrie 4.0
Mener une réflexion sur comment transformer notre industrie au Maroc en l’industrie 4.0
L’intelligence artificielle arrive à grands pas dans notre quotidien professionnel. Après les effets d’annonces, sa traduction opérationnelle commence à s’immiscer dans nos projets.
- Concrètement l’IA ça ressemble à quoi ?
- Comment l’intégrer dans ma stratégie et avec quels acteurs ?
- Dois-je subir ou anticiper ?
- Quelle création de valeur pour moi ?
Rencontre-atelier Test&Value autour du projet Get Your Way - Des lunettes intelligentes pour améliorer la sécurité, la productivité et le confort au travail
Présentation "Qu'est-ce qu'une Data Driven Company à l'heure de la Digitalisation ?" présentée lors de notre participation au Swiss IT Business et sera rejouée lors de notre prochain Afterwork.
Courte présentation du Big Data & Machine Learning lors d'un séminaire à la Cité Internationale Universitaire de Paris, Maison des Etudiants Arméniens.
Une perspective multi-source de données pour l'Intelligence TechnologiqueVIA INNO
Présentation réalisée par Marina Flamand, notre responsable Recherche et Développement, lors du 16ème forum IES sur l'Intelligence Économique et Stratégique dans le monde d'après. Découvrez nos réflexions sur ce sujet clé de l'Intelligence Stratégique et technologique.
Qu'est qu'une Data Driven Company à l'heure de la digitalisation ?OCTO Technology Suisse
Session jouée à l'Afterwork OCTO de Genève le 20 mai 2015.
Digitalisation, Big Data, data-driven company : trois buzz words omniprésents dans les stratégies informatiques aujourd'hui, et qui semblent intimement liés. Alors, qu'est qu'une "data driven company" ? Est-ce une entreprise poussant à l'extrême l'utilisation de Big Data afin de se digitaliser ?
Pas seulement... une "data driven company" est une entreprise qui cherche continuellement à améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation qualitative et quantitative de données, tout le temps, partout et sur tout.
Ce sujet nous touche dans notre quotidien, que ce soit au niveau technologique, des processus, de l'organisation, et surtout de la culture, et a des conséquences qui transforment tous les métiers.
Cette session reviendra sur les éléments structurants qui distinguent une data driven company et détaillera en quoi cette culture peut être un accélérateur de votre stratégie de transformation digitale.
Quand l’intelligence artificielle s’invite dans le monde de l'énergieLIEGE CREATIVE
En quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) s’est progressivement installée comme le prochain concept disruptif dans des industries multiples.
Cependant, ce type de solution algorithmique reste souvent mal compris du grand public, en plus d’être promu de manière très approximative par le marketing de nombreuses entreprises.
Cette rencontre-conférence a pour but de démystifier l’approche dite « Apprentissage Machine » (Machine Learning), qui est un véritable pilier de l’Intelligence Artificielle à l’heure actuelle. Plus précisément, les techniques d’apprentissage supervisé (supervised learning), d’apprentissage non supervisé (unsupervised learning) et d’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) seront brièvement abordées. Dans un second temps, quelques applications de l’Intelligence Artificielle concernant des problèmes réels rencontrés chaque jour dans le secteur de l’énergie seront discutés.
Phygital : Comment tirer profit des technologies data et digitales ?
L’arrivée à maturité du digital et du Big Data, doublée d’une volonté d’optimiser le potentiel des réseaux physiques, permet d’offrir des services innovants, un nouveau parcours client omnicanal et de développer de nouveaux leviers de croissance.
Quelles sont ces technologies et leur apport ? Comment le Big Data participe au renouveau des réseaux physiques et à la différenciation des marques ? Comment la puissance du Web s’applique-t-elle au Off line, et contribue-t-elle à son renforcement ?
Les innovations technologiques (objets connectés, chatbot, geofencing, capteurs, store tracking ...) couplées aux technologies matures (Clienteling, bornes, beacons…) permettent d’augmenter la fréquence de recueil et la quantité d’informations.
Les méthodes de Data Science et l’utilisation de solutions de Big Data transforment ces données en connaissance actionnable pour optimiser l’expérience utilisateur (anticipation des files d’attente, paiement facilité, …), proposer des opérations marketing mutualisées on et off line (valorisation d’offres ou services en real time) et améliorer le time to market.
La multiplicité de ces « capteurs » et la puissance d’analyse ouvrent de nouveaux horizons dans de nombreux secteurs tels que la banque, le retail, la santé ou l’énergie, en BtoC et en BtoB.
Au travers de uses cases, ce séminaire vise à présenter ces innovations digitales et data, leur valeur ajoutée, leur complémentarité avec le online puis à partager les facteurs de réussite de ces nouveaux projets.
SITB15 - Qu'est qu'une Data Driven Company à l'heure de la digitalisation ?cyrilpicat
Session jouée au Salon Swiss IT Business le 22 avril 2015
Digitalisation, Big Data, data-driven company : trois buzz words omniprésents dans les stratégies informatiques aujourd'hui, et qui semblent intimement liés. Alors, qu'est qu'une "data driven company" ? Est-ce une entreprise poussant à l'extrême l'utilisation de Big Data afin de se digitaliser ?
Pas seulement... une "data driven company" est une entreprise qui cherche continuellement à améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation qualitative et quantitative de données, tout le temps, partout et sur tout.
Ce sujet nous touche dans notre quotidien, que ce soit au niveau technologique, des processus, de l'organisation, et surtout de la culture, et a des conséquences qui transforment tous les métiers.
Cette session reviendra sur les éléments structurants qui distinguent une data-driven company et détaillera en quoi cette culture peut être un accélérateur de votre stratégie de transformation digitale.
Une Data driven company à l'heure de la digitalisationJoseph Glorieux
Présentation donnée le 22/04/2015 au Swiss IT forum sur la data driven company. Elle présente ce que l'on peut améliorer sur ce que l'on fait déjà et des nouvelles opportunités. La présentation conclut sur ce que doit proposer une direction des systèmes d'information pour le permettre demain
Quelles sont les nouveautés et les stratégies gagnantes à mettre en œuvre pour un moteur de recommandation performant ?
Quels algorithmes de Machine Learning appliquer pour y parvenir ?
Un des défis majeurs pour 2017 pour les organisations est de transformer l’ensemble des data collectées en véritables actions opérationnelles. Ces actions s’appuient sur une compréhension plus profonde et unifiée du client en tant qu’individus et non plus en tant que partie d’un segment.
En parallèle, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer les algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Les moteurs de recommandations sont une des applications phares du marketing prédictif.
Ce séminaire vise à apporter un nouvel éclairage sur la nature des moteurs de recommandation : objectifs visés et principaux algorithmes mis à contribution, les points de vigilances et les bonnes pratiques à respecter pour créer de la valeur. Il s’appuiera sur des retours d’expériences concrets tant dans la définition, la mise en œuvre et que dans le suivi de la performance.
Meetup Voiture Connectée et Autonome #23 chez Léonard groupe Vinci avec PSA, ...Laurent Dunys
Date du Meetup: le 27 février 2020 à Paris, chez Léonard, groupe Vinci: https://leonard.vinci.com
Lors de cette édition, nous avons abordé la question des interactions possibles et nécessaires entre les infrastructures et les véhicules connectés et autonomes.
Pour traiter de ce sujet, nous avons eu le plaisir de recevoir:
⚬ Pierre Delaigue, Director Connected, Autonomous, Electric Mobility Projects pour le groupe VINCI.
https://www.linkedin.com/in/pdelaigue
⚬ Jean-Michel Pascal, PSA, Chef de projet Véhicule Autonome.
⚬ Emmanuel Leger, CEO de Cyclope.ai du groupe VINCI. Développe les algorithmes de perception débarquée dans les infrastructures routières. https://www.linkedin.com/in/emmanuelleger
⚬ Aziz Dziri, Ingénieur-chercheur chez l'Institut VEDECOM. https://www.linkedin.com/in/aziz-dziri-8749b118
Un grand merci à nos partenaires officiels: Le Square, Léonard (groupe Vinci), France AutoTech, Autonomy, Business France et La Fabrique Des Mobilités.
Rejoignez notre réseau et recevez les invitations à nos prochaines rencontres sur ce lien: https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Contactez l'équipe du Meetup: Laurent Dunys, Xavier Poucin de Wouilt et Ludovic Privat sur Linkedin ou sur notre page https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
L’avènement du Digital s’accompagne d’une démultiplication de données à analyser : structurées et non structurées.
Parallèlement, les entreprises sont à la recherche de sources d’avantages concurrentiels et d’identification de nouveaux débouchés marketing associés à un enjeu de défendre leur part de marché. Celles-ci sont conscientes, que la valorisation de leurs données constituera la réponse.
Afin de pouvoir analyser ces mines de données, les technologies ont fortement évolué :
• Mise en place de Big Data pour stocker d’importantes volumétries de données ;
• Parallélisation/montée en mémoire des traitements pour permettre de réduire les délais de réalisation ;
• Développement de nouveaux algorithmes qui offrent de nouvelles perspectives d’analyses ;
• Evolution des outils statistiques.
Dans ce contexte de mutations technologiques et à l’heure du temps réel, quels sont les impacts pour le Data Mining?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maîtriser ?
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d’analyse offertes par le Big Data ?
• Quels sont les pièges à éviter ?
Big Data s’impose comme une réalité incontournable. Mais qu’en est-il réellement des retours sur investissements ? Quelles en sont les applications concrètes en marketing ? Par où et comment commencer ? Comment s’organiser entre le marketing et la DSI pour tirer profit des big data ? Comment exploiter les données des réseaux sociaux et les logs web ? Quelles sont les données légalement et techniquement exploitables ? Comment choisir entre internalisation et externalisation, entre « first party » et « third party » ? Quelles possibilités pour capter et exploiter les données issues de la mobilité ?
Notre expérience de plusieurs dizaines d’années hommes sur des projets concrets et nos investissements en R&D nous permettent aujourd’hui de vous apporter des réponses à ces multiples questions. Nous nous appuierons en particulier sur 3 cas concrets illustrant :
1. L’augmentation des ventes croisées grâce à un moteur de recommandations en ligne pour un site de e-Commerce ;
2. L’enrichissement de la connaissance et de l’interaction client et marché par une écoute active des réseaux sociaux ;
3. Une amélioration de l’expérience client grâce au monitoring et à l’analyse des parcours client.
Conférence plénière sur l'impact de l'utilisation du big data sur la conception d'outils et de produits dans le cadre du 51ème congrès de la Société des Ergonomes de Langue Française (https://self2016.sciencesconf.org/).
Machine Learning et Intelligence ArtificielleSoft Computing
Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de visages, de sentiments, analyse de signaux issus notamment d’objets connectés. Comment capitaliser sur ces méthodologies pour des applications Marketing ? Avec quels outils, méthodes et compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle. Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de Machine Learning et Deep Learning et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, des sentiments …
En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Le Marketing et la connaissance client capitalisent sur toutes ces nouvelles possibilités : conseiller le bon produit – en mode recommandation ou substitution, anticiper des changements dans les comportements, s’adresser au client de façon complètement personnalisée, surveiller en temps réel des indicateurs de bon ou mauvais fonctionnement – objets connectés, fluidifier et optimiser l’expérience client en identifiant des axes d’amélioration des parcours ou process.
Ce séminaire vise à démystifier le Machine Learning, à en dessiner des applications potentielles pour le Marketing. Les modalités de mise en œuvre – outils, procédures et techniques, forces et faiblesses – seront détaillées à travers la présentation de cas d’usage.
Le dossier de presse d'Itris Automation Square permet de découvrir la société et ses outils.
Retrouvez-nous sur http://www.itris-automation.com/fr/
Contactez-nous sur commercial@itris-automation.com pour plus d'informations.
Industrie du Futur : comment orchestrer au mieux la productionLIEGE CREATIVE
Dans l’Industrie du Futur, rien ne doit être négligé… de la gestion de la qualité, des coûts, des délais, aux aspects humains, sociétaux et environnementaux.
Mais d’abord, qu'est-ce que l'Industrie du Futur ? Est-ce identique à l'Industrie 4.0 ? Quels sont les principaux enjeux technologiques, organisationnels et humains qui y sont liés ? Cette 4ème révolution industrielle cache-t-elle une forme de techno-déterminisme ou au contraire redonne-t-elle une place de choix à l'Humain ?
En tout cas, avec l’aide du numérique et de nouveaux outils de gestion en temps réel tels que MES (Manufacturing Execution System) et MOM (Manufacturing Operations Management), il semble maintenant réalisable d’orchestrer au mieux cette partition complexe.
Le groupe Technord, spécialiste en technologies de l’Industrie 4.0, nous expliquera comment la gestion des opérations (MOM) permet aux entreprises, tant globales qu’isolées, de piloter les processus de fabrication, de contrôler les activités de production en temps-réel et d’effectuer un suivi conséquent sur de grands ensembles de données critiques à l’aide d’historisations et d’une véritable stratégie de Business Intelligence. L’objectif étant de garantir une productivité et une flexibilité optimales des processus industriels.
Une visite du démonstrateur Industrie 4.0 de Technifutur sera proposée aux participants pendant la rencontre.
Matinale - Levez la malédiction du passage de l'IA en productionOCTO Technology
Quels sont les obstacles légaux, technologiques, méthodologiques ou culturels qui compliquent la mise en production de l’IA dans les entreprises autres que les Géants du Web ?
Pour mieux appréhender les difficultés de l’industrialisation de ce type d’applications, une prise de recul est nécessaire.
Lors de cette Matinale, nous détaillerons les grands thèmes du passage des modèles de Machine Learning du Datalab à la production via l’industrialisation :
- Quelles sont les différences fondamentales entre une application classique et de l’IA ?
- Quelles sont les bonnes pratiques méthodologiques dans la phase d’exploration des modèles ?
- Comment faciliter le passage de la recherche à la production ?
- Comment intégrer une application de Machine Learning dans le Système d’Information ?
Nous vous présenterons des retours d’expérience sur deux cas concrets :
- Optimisation de campagnes marketing
- Maintenance prédictive de machines industrielles - Total
Qu'est qu'une Data Driven Company à l'heure de la digitalisation ?OCTO Technology Suisse
Session jouée à l'Afterwork OCTO de Genève le 20 mai 2015.
Digitalisation, Big Data, data-driven company : trois buzz words omniprésents dans les stratégies informatiques aujourd'hui, et qui semblent intimement liés. Alors, qu'est qu'une "data driven company" ? Est-ce une entreprise poussant à l'extrême l'utilisation de Big Data afin de se digitaliser ?
Pas seulement... une "data driven company" est une entreprise qui cherche continuellement à améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation qualitative et quantitative de données, tout le temps, partout et sur tout.
Ce sujet nous touche dans notre quotidien, que ce soit au niveau technologique, des processus, de l'organisation, et surtout de la culture, et a des conséquences qui transforment tous les métiers.
Cette session reviendra sur les éléments structurants qui distinguent une data driven company et détaillera en quoi cette culture peut être un accélérateur de votre stratégie de transformation digitale.
Quand l’intelligence artificielle s’invite dans le monde de l'énergieLIEGE CREATIVE
En quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) s’est progressivement installée comme le prochain concept disruptif dans des industries multiples.
Cependant, ce type de solution algorithmique reste souvent mal compris du grand public, en plus d’être promu de manière très approximative par le marketing de nombreuses entreprises.
Cette rencontre-conférence a pour but de démystifier l’approche dite « Apprentissage Machine » (Machine Learning), qui est un véritable pilier de l’Intelligence Artificielle à l’heure actuelle. Plus précisément, les techniques d’apprentissage supervisé (supervised learning), d’apprentissage non supervisé (unsupervised learning) et d’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) seront brièvement abordées. Dans un second temps, quelques applications de l’Intelligence Artificielle concernant des problèmes réels rencontrés chaque jour dans le secteur de l’énergie seront discutés.
Phygital : Comment tirer profit des technologies data et digitales ?
L’arrivée à maturité du digital et du Big Data, doublée d’une volonté d’optimiser le potentiel des réseaux physiques, permet d’offrir des services innovants, un nouveau parcours client omnicanal et de développer de nouveaux leviers de croissance.
Quelles sont ces technologies et leur apport ? Comment le Big Data participe au renouveau des réseaux physiques et à la différenciation des marques ? Comment la puissance du Web s’applique-t-elle au Off line, et contribue-t-elle à son renforcement ?
Les innovations technologiques (objets connectés, chatbot, geofencing, capteurs, store tracking ...) couplées aux technologies matures (Clienteling, bornes, beacons…) permettent d’augmenter la fréquence de recueil et la quantité d’informations.
Les méthodes de Data Science et l’utilisation de solutions de Big Data transforment ces données en connaissance actionnable pour optimiser l’expérience utilisateur (anticipation des files d’attente, paiement facilité, …), proposer des opérations marketing mutualisées on et off line (valorisation d’offres ou services en real time) et améliorer le time to market.
La multiplicité de ces « capteurs » et la puissance d’analyse ouvrent de nouveaux horizons dans de nombreux secteurs tels que la banque, le retail, la santé ou l’énergie, en BtoC et en BtoB.
Au travers de uses cases, ce séminaire vise à présenter ces innovations digitales et data, leur valeur ajoutée, leur complémentarité avec le online puis à partager les facteurs de réussite de ces nouveaux projets.
SITB15 - Qu'est qu'une Data Driven Company à l'heure de la digitalisation ?cyrilpicat
Session jouée au Salon Swiss IT Business le 22 avril 2015
Digitalisation, Big Data, data-driven company : trois buzz words omniprésents dans les stratégies informatiques aujourd'hui, et qui semblent intimement liés. Alors, qu'est qu'une "data driven company" ? Est-ce une entreprise poussant à l'extrême l'utilisation de Big Data afin de se digitaliser ?
Pas seulement... une "data driven company" est une entreprise qui cherche continuellement à améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation qualitative et quantitative de données, tout le temps, partout et sur tout.
Ce sujet nous touche dans notre quotidien, que ce soit au niveau technologique, des processus, de l'organisation, et surtout de la culture, et a des conséquences qui transforment tous les métiers.
Cette session reviendra sur les éléments structurants qui distinguent une data-driven company et détaillera en quoi cette culture peut être un accélérateur de votre stratégie de transformation digitale.
Une Data driven company à l'heure de la digitalisationJoseph Glorieux
Présentation donnée le 22/04/2015 au Swiss IT forum sur la data driven company. Elle présente ce que l'on peut améliorer sur ce que l'on fait déjà et des nouvelles opportunités. La présentation conclut sur ce que doit proposer une direction des systèmes d'information pour le permettre demain
Quelles sont les nouveautés et les stratégies gagnantes à mettre en œuvre pour un moteur de recommandation performant ?
Quels algorithmes de Machine Learning appliquer pour y parvenir ?
Un des défis majeurs pour 2017 pour les organisations est de transformer l’ensemble des data collectées en véritables actions opérationnelles. Ces actions s’appuient sur une compréhension plus profonde et unifiée du client en tant qu’individus et non plus en tant que partie d’un segment.
En parallèle, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer les algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Les moteurs de recommandations sont une des applications phares du marketing prédictif.
Ce séminaire vise à apporter un nouvel éclairage sur la nature des moteurs de recommandation : objectifs visés et principaux algorithmes mis à contribution, les points de vigilances et les bonnes pratiques à respecter pour créer de la valeur. Il s’appuiera sur des retours d’expériences concrets tant dans la définition, la mise en œuvre et que dans le suivi de la performance.
Meetup Voiture Connectée et Autonome #23 chez Léonard groupe Vinci avec PSA, ...Laurent Dunys
Date du Meetup: le 27 février 2020 à Paris, chez Léonard, groupe Vinci: https://leonard.vinci.com
Lors de cette édition, nous avons abordé la question des interactions possibles et nécessaires entre les infrastructures et les véhicules connectés et autonomes.
Pour traiter de ce sujet, nous avons eu le plaisir de recevoir:
⚬ Pierre Delaigue, Director Connected, Autonomous, Electric Mobility Projects pour le groupe VINCI.
https://www.linkedin.com/in/pdelaigue
⚬ Jean-Michel Pascal, PSA, Chef de projet Véhicule Autonome.
⚬ Emmanuel Leger, CEO de Cyclope.ai du groupe VINCI. Développe les algorithmes de perception débarquée dans les infrastructures routières. https://www.linkedin.com/in/emmanuelleger
⚬ Aziz Dziri, Ingénieur-chercheur chez l'Institut VEDECOM. https://www.linkedin.com/in/aziz-dziri-8749b118
Un grand merci à nos partenaires officiels: Le Square, Léonard (groupe Vinci), France AutoTech, Autonomy, Business France et La Fabrique Des Mobilités.
Rejoignez notre réseau et recevez les invitations à nos prochaines rencontres sur ce lien: https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Contactez l'équipe du Meetup: Laurent Dunys, Xavier Poucin de Wouilt et Ludovic Privat sur Linkedin ou sur notre page https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
L’avènement du Digital s’accompagne d’une démultiplication de données à analyser : structurées et non structurées.
Parallèlement, les entreprises sont à la recherche de sources d’avantages concurrentiels et d’identification de nouveaux débouchés marketing associés à un enjeu de défendre leur part de marché. Celles-ci sont conscientes, que la valorisation de leurs données constituera la réponse.
Afin de pouvoir analyser ces mines de données, les technologies ont fortement évolué :
• Mise en place de Big Data pour stocker d’importantes volumétries de données ;
• Parallélisation/montée en mémoire des traitements pour permettre de réduire les délais de réalisation ;
• Développement de nouveaux algorithmes qui offrent de nouvelles perspectives d’analyses ;
• Evolution des outils statistiques.
Dans ce contexte de mutations technologiques et à l’heure du temps réel, quels sont les impacts pour le Data Mining?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maîtriser ?
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d’analyse offertes par le Big Data ?
• Quels sont les pièges à éviter ?
Big Data s’impose comme une réalité incontournable. Mais qu’en est-il réellement des retours sur investissements ? Quelles en sont les applications concrètes en marketing ? Par où et comment commencer ? Comment s’organiser entre le marketing et la DSI pour tirer profit des big data ? Comment exploiter les données des réseaux sociaux et les logs web ? Quelles sont les données légalement et techniquement exploitables ? Comment choisir entre internalisation et externalisation, entre « first party » et « third party » ? Quelles possibilités pour capter et exploiter les données issues de la mobilité ?
Notre expérience de plusieurs dizaines d’années hommes sur des projets concrets et nos investissements en R&D nous permettent aujourd’hui de vous apporter des réponses à ces multiples questions. Nous nous appuierons en particulier sur 3 cas concrets illustrant :
1. L’augmentation des ventes croisées grâce à un moteur de recommandations en ligne pour un site de e-Commerce ;
2. L’enrichissement de la connaissance et de l’interaction client et marché par une écoute active des réseaux sociaux ;
3. Une amélioration de l’expérience client grâce au monitoring et à l’analyse des parcours client.
Conférence plénière sur l'impact de l'utilisation du big data sur la conception d'outils et de produits dans le cadre du 51ème congrès de la Société des Ergonomes de Langue Française (https://self2016.sciencesconf.org/).
Machine Learning et Intelligence ArtificielleSoft Computing
Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de visages, de sentiments, analyse de signaux issus notamment d’objets connectés. Comment capitaliser sur ces méthodologies pour des applications Marketing ? Avec quels outils, méthodes et compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle. Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de Machine Learning et Deep Learning et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, des sentiments …
En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Le Marketing et la connaissance client capitalisent sur toutes ces nouvelles possibilités : conseiller le bon produit – en mode recommandation ou substitution, anticiper des changements dans les comportements, s’adresser au client de façon complètement personnalisée, surveiller en temps réel des indicateurs de bon ou mauvais fonctionnement – objets connectés, fluidifier et optimiser l’expérience client en identifiant des axes d’amélioration des parcours ou process.
Ce séminaire vise à démystifier le Machine Learning, à en dessiner des applications potentielles pour le Marketing. Les modalités de mise en œuvre – outils, procédures et techniques, forces et faiblesses – seront détaillées à travers la présentation de cas d’usage.
Le dossier de presse d'Itris Automation Square permet de découvrir la société et ses outils.
Retrouvez-nous sur http://www.itris-automation.com/fr/
Contactez-nous sur commercial@itris-automation.com pour plus d'informations.
Industrie du Futur : comment orchestrer au mieux la productionLIEGE CREATIVE
Dans l’Industrie du Futur, rien ne doit être négligé… de la gestion de la qualité, des coûts, des délais, aux aspects humains, sociétaux et environnementaux.
Mais d’abord, qu'est-ce que l'Industrie du Futur ? Est-ce identique à l'Industrie 4.0 ? Quels sont les principaux enjeux technologiques, organisationnels et humains qui y sont liés ? Cette 4ème révolution industrielle cache-t-elle une forme de techno-déterminisme ou au contraire redonne-t-elle une place de choix à l'Humain ?
En tout cas, avec l’aide du numérique et de nouveaux outils de gestion en temps réel tels que MES (Manufacturing Execution System) et MOM (Manufacturing Operations Management), il semble maintenant réalisable d’orchestrer au mieux cette partition complexe.
Le groupe Technord, spécialiste en technologies de l’Industrie 4.0, nous expliquera comment la gestion des opérations (MOM) permet aux entreprises, tant globales qu’isolées, de piloter les processus de fabrication, de contrôler les activités de production en temps-réel et d’effectuer un suivi conséquent sur de grands ensembles de données critiques à l’aide d’historisations et d’une véritable stratégie de Business Intelligence. L’objectif étant de garantir une productivité et une flexibilité optimales des processus industriels.
Une visite du démonstrateur Industrie 4.0 de Technifutur sera proposée aux participants pendant la rencontre.
Matinale - Levez la malédiction du passage de l'IA en productionOCTO Technology
Quels sont les obstacles légaux, technologiques, méthodologiques ou culturels qui compliquent la mise en production de l’IA dans les entreprises autres que les Géants du Web ?
Pour mieux appréhender les difficultés de l’industrialisation de ce type d’applications, une prise de recul est nécessaire.
Lors de cette Matinale, nous détaillerons les grands thèmes du passage des modèles de Machine Learning du Datalab à la production via l’industrialisation :
- Quelles sont les différences fondamentales entre une application classique et de l’IA ?
- Quelles sont les bonnes pratiques méthodologiques dans la phase d’exploration des modèles ?
- Comment faciliter le passage de la recherche à la production ?
- Comment intégrer une application de Machine Learning dans le Système d’Information ?
Nous vous présenterons des retours d’expérience sur deux cas concrets :
- Optimisation de campagnes marketing
- Maintenance prédictive de machines industrielles - Total
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