Big Data et Intelligence Artificielle les 26 et 27 septembre 2022 au Palais des Congrès de Paris

Comment construire nos data plateformes de demain ? Quelle architecture pour valoriser nos données ? Quid du cloud ? Mort du on premise Hadoop ? Devons-nous cacher notre éléphant ?

Je vous propose via la découverte de la plateforme GFS de vous présenter les data plateformes hybrides : le moteur Big Data du groupe BPCE, des centaines de serveurs, quasi 3 pétaoctets de données en production, des centaines de personnes servant plus de 120 cas d’usages métier.

On passe en revue les différentes technologies, de OpenShift pour simplifier l’orchestration des conteneurs, Indexima pour la BI, un catalogue de données Zeenea, aux outils de recherche basés sur le moteur d’indexation Apache Solr, …

– Comment le Big Data et l’IA permettent à l’entreprise d’atteindre ses objectifs ? Quel rôle et place pour la data dans l’organisation ?
– Quels sont les use-cases déployés ? Avec quels résultats concrets ?
– Next steps de la transformation vers un modèle data-driven

L’approche sur la protection de la donnée a largement évolué ces dernières années, à la fois pour suivre les mutations technologiques et pour accompagner les grands enjeux sur la donnée.
Quelles en sont les conséquences pour un fournisseur de cloud comme Google Cloud et ses clients ?
Quelles sont les solutions pour s’adapter à ce nouveau contexte et comment promouvoir la sécurité des plateformes de données ?

Avec sa transformation vers le Public Cloud, Amadeus renforce l’importance de la Data au cœur de son écosystème en mettant en œuvre un Data Mesh couvrant toutes les activités de l’industrie du voyage.

Stockage, Analytics et Machine Learning, découvrez comment Amadeus tire parti des technologies du Cloud pour refonder une plateforme Data à l’échelle globale et connectée à ses partenaires.
Vous verrez comment les équipes d’Amadeus ont construit les briques additionnelles aux services d’Azure afin d’offrir aux Data engineers une plateforme unique leur permettant d’exploiter les data efficacement en toute autonomie.

– Comment articuler la RGPD et les nouvelles initiatives règlementaires à venir ?
– Quels sont les impacts pour les entreprises et comment elles intègrent ces règlementations ?

Le durcissement des régulations autour de la protection des données personnelles et les obligations de type « cross-border data transfer » changent la donne. Les grands projets de consolidation de données ayant vocation à implémenter des cas d’usage métier avancés, se trouvent freinés et contraints d’opérer à des niveaux régionaux plutôt qu’internationaux.

Pour mettre en place des cas d’usage dans un cadre conforme aux règlementations, venez découvrir les approches de protection telles que FHE (Fully Homomorphic Encryption) pour le transfert et la consommation de données sensibles, tout en gardant la souveraineté digitale de ces données propre au pays où elles ont été collectées.

Suite à un chantier colossal, EDF et la DGFIP (Direction Générale des Finances Publiques) publient Trunk Data Platform (TDP). Trunk Data Platform est une distribution Hadoop, Open Source, totalement libre de droits.
TDP est la solution pérenne pour ceux qui souhaitent continuer d’utiliser Hadoop et ne sont pas en mesure de faire des montées de versions tous les deux ans.
De nombreux grands comptes ne peuvent suivre ce rythme, ne sont pas intéressés par les caractéristiques cloud mises en avant par les nouvelles solutions et souhaitent simplement continuer de faire fonctionner leur existant sur Hadoop.
TDP a été développé pour répondre à ces besoins : la gouvernance sur le futur de la distribution est partagée, elle est accessible gratuitement et est 100% open-source.

Avec la pandémie, la digitalisation s’est accélérée. Poussées par de nouveaux besoins, les entreprises n’ont jamais collecté autant de données, ce qui entraîne forcément une complexité croissante. Cependant, cette complexité des données dépasse les compétences analytiques de la plupart des utilisateurs. Des architectures de données modernes voient le jour telles que le data mesh, la data fabric ou les data lakehouses mais elles ne permettent pas à elles seules de résoudre le problème.

Dans cette session, nous aborderons les approches analytiques qui vous aident à naviguer dans la complexité des données tout en maintenant la confiance, la flexibilité et l’agilité.

Avec de nouveaux modèles économiques qui se dessinent autours de 3 rôles : Opérateur d’infrastructure, Opérateur Industriel et Opérateur Commercial, le secteur des télécoms est en pleine mutation.
Orange par son histoire, son expertise et sa position sur le marché, intègre ces 3 rôles.

Lors de cette conférence nous vous expliquerons comment au travers de la Data, la Finance de la Direction Technique et Système d’Information d’Orange France, accompagne cette mutation. Nous parlerons notamment de :
– Migration vers le cloud
– Hybridation des solutions data
– Autonomisation des Contrôleurs de Gestion
– Gouvernance, Shadow IT, Traçabilité et Auditabilité

La planification des stocks de pièces détachées est un enjeu majeur pour la SNCF. La pandémie récente a exacerbé le besoin d’adapter et d’optimiser les stocks, en particulier pour éviter les risques de surstocks et ainsi réduire l’immobilisation financière, tout en garantissant la disponibilité des pièces de rechange.

Pour répondre à ce besoin critique opérationnel, nous avons développé un algorithme d’IA qui permet d’associer un risque de surstock à un ordre d’achat de pièces, accompagné d’une explication de cette prédiction. Après une phase de preuve de concept, le projet est devenu un projet pilote, utilisé en opérationnel par les approvisionneurs chargés de valider les ordres d’achat.

Lors de cette conférence, nous vous présenterons :

•     L’algorithme, ses performances et les étapes d’industrialisation
•     Le workflow implémenté pour produire les prédictions et leur explicabilité
•     Des détails essentiels sur l’infrastructure technique utilisée
•     Les résultats et bénéfices métiers obtenus

Afin de mieux détecter les situations de fragilité financière de nos clients et les prendre en charge + rapidement pour mieux les accompagner, tout en répondant à une exigence réglementaire, CATS industrialise un outil innovant de prévention de la fragilité financière. Cette solution basée sur l’IA identifie dans les données clients des signaux faibles, non perceptibles pour un humain, qui caractérisent une future difficulté.
Les conseillers bancaires vont accompagner les clients détectés, afin d’éviter qu’ils ne basculent en réelle fragilité avérée

Offrir à chacun une meilleure façon d’avancer est la raison d’être du groupe Michelin depuis plus de 100 ans. Avec plus de 125 000 employés et 200 millions de pneumatiques vendus chaque année, dans un contexte toujours plus digitalisé, la donnée et son exploitation sont au cœur des enjeux de l’industrie et des services de demain.

Au travers d’exemples concrets de nos plateformes data et de leur gouvernance nous illustrerons :
– Pourquoi nous avons évolué d’une stratégie data lake à une architecture data mesh ?
– Comment nos plateformes simplifient la démocratisation de la donnée ?
– Quelle gouvernance nous mettons en place autour des data domaines et l’exposition de data products ?

VIDAL France s’est toujours positionné comme leader de l’offre de services digitaux pour l’information sur les médicaments à destination des professionnels de santé. Parmi ses services stratégiques figure la sécurisation de la prescription. Les alertes et informations générées sont issues d’un travail fin d’indexation. Ces données sont actuellement essentiellement extraites par une équipe de pharmaciens. Notre projet a pour objectif de mettre en place une aide automatique à l’indexation de ces documents médicaux. Nous avons développé une solution originale à partir de réseaux convolutionnels (CNN), d’approches par similarité et de règles métiers qui permet de créer des milliers de modèles d’extraction d’informations à partir de textes médicaux. La plateforme Data Science est la solution logicielle qui a été retenue pour notre projet. Au cours de cette conférence, VIDAL exposera une vision complète de la résolution d’un problème industriel complexe dans le domaine du NLP et présentera les résultats et gains obtenus. Grace a l’utilisation de cette technique d’Intelligence artificielle, VIDAL met a jour en temps réel ses documents qui sont ensuite diffusés dans les outils de soins, et permet encore ainsi d’améliorer la qualité des outils des professionnels de santé pour mieux soigner.

Dans le secteur du retail, les enjeux des dirigeants marketing se complexifient : proposer une expérience client unique pour assurer la rentabilité sur le long terme.
Comment maximiser son chiffre d’affaires en magasin au niveau national ? Comment créer une expérience client unique grâce à l’agencement des surfaces commerciales ? Comment passer à l’échelle sur de multiples magasins et géographies ?
Tickets de caisse, segmentation clients, environnement concurrentiel par magasin, zones de chalandise… venez découvrir comment la data science et l’IA permettent de réconcilier enjeux business et expérience clients.

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine porteur de nouvelles opportunités de progrès mais aussi de défis. Les capacités de l’IA ont considérablement augmenté dans leur capacité à interpréter et à analyser les données. L’IA est également exigeante en termes de puissance de calcul à cause de plus en plus de données à traiter et de la complexité des charges de travails (workflows). Le machine learning (ML) et l’informatique quantique sont deux technologies qui peuvent potentiellement nous permettre de résoudre des problèmes complexes, auparavant impossible, et aider à accélérer des domaines tels que l’entrainement de modèles ou la reconnaissance de « patterns ». L’intersection entre l’informatique quantique et le machine learning a suscité une attention considérable ces dernières années et a permis le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique quantique tels que les Support Vector Machine (SVM) améliorés par le quantique (QSVM), la classification multiclasse QSVM, des classificateurs quantiques variationnels ou des réseaux adverses génératifs quantique (qGAN). Il est clair maintenant que les ordinateurs quantiques ont le potentiel d’améliorer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique et peuvent contribuer à des avancées majeures dans différents domaines tels que la découverte de médicaments ou la détection de fraude. Les algorithmes d’apprentissage automatique quantique ont le potentiel de résoudre certains types de problèmes beaucoup plus rapidement que les algorithmes classiques, mais combien plus rapidement ? Et quels problèmes résoudront-ils ?

Action Contre la Faim s’est toujours positionné comme une ONG utilisant au mieux les ressources à sa portée pour aider les populations.
Avec l’appui de Factonics, la direction de la collecte a décidé de mettre en place des processus data (IA, Big Data, BI) pour maximiser son impact.
C’est un projet novateur étant donné le domaine d’Action Contre la Faim, ou l’éthique, le non-droit à l’erreur et la cause portée par ACF ont été les maitres mots, tout en conservant la performance de l’IA mise en place.
Nous partagerons la vision stratégique de ce que peux être l’IA pour une ONG, ainsi que quelques cas pratiques

Worldline est un leader mondial de la sécurisation des paiements et des transactions. Nous traitons des transactions au quotidien pour plus de 1 million de commerçants, plus de 1000 banques et acquéreurs et d’autres. Les technologies de BigData et IA ont une place particulièrement importante pour une entreprise de PayTech comme Worldline.  Nous travaillons avec des données très volumineuses et complexes : que ce soit des données relatives aux paiements, des données media mais aussi des données issues de logs techniques. Nous nous appuyons sur les outils de BigData et l’Intelligence Artificielle afin de répondre à nos besoins business : le traitement en temps réel, maintenance prédictive, le risk management and la fraud detection, l’optimisation de Merchant conversion rate, etc.

Déploiement d’une plateforme souveraine facilitant la mutualisation et l’échange de données à l’échelle de la filière.
Création d’un espace de confiance où l’ensemble des partenaires, publics comme privés, déposent et accèdent à des jeux de données, dont l’exploitation ne sera faite qu’à des fins d’intérêt général : compréhension des comportements de consommation, anticipation de la fréquentation, évaluation des impacts économiques, sociaux et environnementaux, suivi de la transition écologique de la filière à l’échelle territoriale…
Déploiement d’une technologie souveraine 100% française, Cleyrop, qui agrège l’ensemble des briques nécessaires au fonctionnement du projet : collecte, stockage, automatisation, sécurisation des données. Cette approche intégrée a permis la construction rapide d’un catalogue de données mutualisées et l’exploitation de premiers cas d’usage dans une logique réplicable / industriel.

Le déploiement à très grande échelle de systèmes industriels intégrant de l’IA est un enjeu crucial de compétitivité industrielle, économique et de souveraineté nationale.

Le programme Confiance.ai porte donc une ambition forte : lever les verrous associés à l’industrialisation de l’IA et doter les acteurs industriels français de méthodes outillées adaptées à leurs ingénieries et construites sur des bases technologiques indépendantes.

La Poste proposera à ses clients en 2023 une nouvelle solution d’affranchissement : le timbre digital. Mêlant habilement physique et numérique, il permettra d’affranchir un courrier facilement et rapidement en reportant au stylo sur une enveloppe un code de 8 caractères alphanumériques, généré en trois clics sur l’appli La Poste. Véritable prouesse industrielle et technologique, le timbre digital répond à des contraintes de confort d’utilisation, de performances de fonctionnement, de résilience à la fraude et de massification. Pour développer cette solution innovante en interne, La Poste s’est appuyée sur sa filiale Probayes spécialisée dans l’intelligence artificielle pour créer des algorithmes sécurisés issus de la cryptographie.

Avec plus 1,5 Millions de candidats en contact par an, 85 000 collaborateurs intérimaires délégués chaque jour et plus de 40 000 entreprises clients, le défi est immense pour automatiser ou augmenter les consultants Randstad dans la réalisation quotidienne d’interactions à très forte ou beaucoup plus faible valeur ajoutée. L’IA et les agents conversationnels chatbots et callbots, au travers des solutions ILLUIN Talk, permettent de gagner en productivité et collecter automatiquement des informations très précieuses pour toutes les parties.