6 & 7 mars 2017 • Palais des Congrès

Programme de Big Data Paris 2017

 

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Grand Amphithéâtre

 

Salle Ternes • Track consulting

 

Ateliers produits

 

9h00

 

9h30

 

9h40

 

 

Discours d’ouverture

 

 

 

 

 

 

 

Keynote

 

Axelle LEMAIRE

Secrétaire d’État chargée du Numérique et de l’Innovation

©mein-PatrickVedrune

 

 

Big Data, Cloud and IoT: panorama and key figures

for the European Market at the horizon of 2020

 

 

 

 

 

 

 

 

Presentation

 

Gabriella CATTANEO

Associate Vice President

 

IDC European Government Consulting

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10h00

 

10h30

 

 

 

Big Data et cyber sécurité: anticiper et maîtriser les risques

 

  • Définir la sécurité et ses défis : stratégie, gouvernance, moyens techniques
  • Comment répondre aux risques liés au stockage de données et aux failles des systèmes d’informations dans
     un environnement Big Data
  • Face à la digitalisation et notamment l’IIoT, sécuriser
    les systèmes industriels aussi bien que les systèmes d’information : comment s’assurer que les objets autonomes ne seront pas hackées
  • Retour concret sur les mesures mises en place après
    un piratage

 

 

 

 

 

 

 

Table ronde

 

Elias BALTASSIS

Director Europe, Data

& Analytics

THE BOSTON CONSULTING GROUP

Pierre DELORT

DSI, Auteur "Le Big Data" & Enseignant

INSTITUT MINES TELECOM

Yves BIGOT

Directeur général

 

TV5 MONDE

 

10h40

 

11h00

 

 

 

 

 

 

Pause & networking

 

11h10

 

 

 

Assistants personnels, le nouveau hype :

quelle vérité derrière cette techno ?

 

  • Que peux-ton faire avec un assistant personnel : les nouvelles applications du Big Data
  • Recherche appliquée : où va-t-on ?
  • Ce que cela signifie en termes de business pour le futur

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

Table ronde

 

Alexandre LEBRUN

Engineering manager

 

FACEBOOK AI RESEARCH

Emmanuel MOGENET

Directeur

 

GOOGLE RESEARCH EUROPE

 

11h30

 

12h00

 

12h10

 

12h30

 

12h40

 

13h00

 

13h30

 

 

 

 

 

 

Keynote

 

 

 

 

Netflix: how “Stranger Things” can happen with Visual Analytics

 

In this presentation Netflix will walk through a number of lessons that they have learned to stay agile and deliver rapid analytics and insight in a cloud big data environment, with over 60 petabytes of data

 

Keynote

 

Jason FLITTNER

Senior Analytics Engineer

 

NETFLIX

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Déjeuner et networking

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Grand Amphithéâtre • Parcours Retours d’expérience – Marketing & BtoC

 

Salle Ternes • Parcours Expert

 

Ateliers produits

 

14h00

 

 

L’Intelligence Artificielle s’invite dans

le Big Data :  l’ère de l’Augmented User

État de l’art de l’AI : que sait-on déjà faire aujourd’hui en production ?

 

 

 

 

 

Discours d’ouverture

 

Jean-Michel CAMBOT

Inventeur de Business

Objects Chief Strategy

& Founder

TELLMEPLUS

 

 

 

 

Comment combiner IoT
et analyse prédictive des Big Data pour améliorer
la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle

 

 

 

Retour d’expérience

 

 

14h20

 

14h30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Comment le Machine Learning décode-t-il

les comportements et détecte-t-il
techniquement les anomalies ?

 

Keynote

 

Florian DOUETTEAU

Co-fondateur et PDG

 

DATAIKU

 

 

XDStore Covéa : faire de la donnée externe
un levier pour l’amélioration de la connaissance des clients et des risques

  • Mise en place magasin de la donnée externe issue de l’open data, données achetées, collectées ou issues de partenariats
  • Donner l’accès aux différents interlocuteurs au matching automatique : estimation en temps réel de l’apport d’un enrichissement
    ou de l’amélioration perçue sur un score
    de prédiction
  • Désilotage, centralisation et accessibilité
    des données pour une gouvernance efficace des données externes

 

 

 

 

 

Retour d’expérience

 

Mathieu DESPRIEE

CTO & co-founder

 

 

BLUE DME

Soumaya BEN HASSINE

Data Scientist, Responsable du projet XDStore

COVEA

 

 

14h40

 

 

 

Datalake Renault : stratégie IT et retour d’expérience sur l’implémentation

  • Architecture, choix techniques, démarche
    et ROI.
  • Focus sur le DataLake-Explorer, application basée sur les API des composants Hadoop Open source pour la gestion des données,
    des flux et des traitements

 

Retour d’expérience

 

Kamélia BENCHEKROUN

Architecte Technical Lead Big Data & Data Management

GROUPE RENAULT

 

 

 

Marketing optimization for media planning: optimizing marketing campaigns, placement

and reaching the right audience at the right time

  • How democratization of data and scalability was made possible : high-speed analytical engines, powerful visualization tools and intuitive user interface
  • Presentation of the building blocks of the platform which help make optimal decisions in programming, marketing and distribution of content with the user in mind

 

Retour d’expérience

 

Fabio LUZZI

VP Data Science

 

VIACOM (Paramount Pictures,
MTV, Nickelodeon)

 

15h00

 

 

 

 

 

 

 

IOT et Big Data sur le cloud (ou pas) : mariage

de raison ou cauchemar annoncé ?

 

Keynote

 

 

 

Trainline : comment optimiser ses investissements marketing avec la consolidation des données

  • Témoignage d’un distributeur de billets
    de train européen : déploiement du projet
    et bonnes pratiques
  • Retour sur la consolidation des données : tracking, référentiels produit, bases de données, pour améliorer sa compréhension
    du parcours client

 

Retour d’expérience

 

Cédric RAUD

Lead Developer Marketing

 

TRAINLINE (Ex-Capitaine Train)

 

15h20

 

15h30

 

 

 

 

 

 

 

 

Pause & networking

 

16h00

 

16h20

 

16h30

 

 

 

Smart fitness & health apps using crowd-sourced data

Testimonial about the development of various data-driven products for real-time nutrition & fitness tracking, insights and community activities - with a special emphasis in machine learning - to create unmatched consumer and member experiences, both online and in stores

 

Retour d’expérience

 

Chul LEE

Head of Data Engineering & Science - Connected Fitness

 

UNDER ARMOUR

 

 

 

 

 

 

 

Big Data dans le retail

 

Retour d’expérience

 

 

 

Big Data Prédictif et compétences

Faut-il recruter des data-scientists ? Former
des informaticiens à la statistique ou  l’inverse ? Peuvent-ils travailler ensemble ? Trouve-t-on
déjà des modèles statistiques pré-paramétrés
ou paramétrables ? Une Marketplace
de ces modèles ?

 

Table ronde

 

Florence d'ALCHÉ-BUC

Professeur

 

TELECOM PARISTECH

Tugdual GRALL

Technical Evangelist

EMEA

 

MAPR

 

16h40

 

 

Médiamétrie : retour sur la mise en place
d’un Data Lake via une approche alternative

  • Tirer parti des enseignements des différents projets de mise en production
    de chaînes Hadoop pour développer
    de nouvelles approches
  • Utiliser les bénéfices du Cloud, du PaaS pour le chargement des données dans un Data Lake et démultiplier les environnements analytiques

 

 

 

 

 

Retour d’expérience

 

Mélanie LANGLOIS

Directeur département

innovation SI

 

MEDIAMETRIE

 

 

 

 

 

 

 

Big Data en grande consommation

 

 

Retour d’expérience

 

 

17h00

 

 

Apache Beam : modèle de programmation
unifié pour Big Data

Combiner traitement par lot et streaming dans un modèle unique avec un outil agnostique sur site via Apache Spark ou Apache Flink, ou en mode cloud via Google Cloud DataFlow

 

 

 

 

 

 

Présentation

 

Jean-Baptiste ONOFRÉ

Software Architect

 

 

APACHE TEAM

 

 

Voyage Privé : optimiser un système de recommandation en ligne avec du transfer learning et deep learning

  • Le contenu vu sur le site : un élément clé de la vente en ligne qui change selon les profils d’utilisateurs
  • Comment utiliser des datasets ouverts et des modèles de deep learning pour proposer aux utilisateurs des types d’images adaptés à leurs préférences et accroître les taux de transformation

 

 

 

Retour d’expérience

 

Christophe DUONG

Data Scientist

 

VOYAGE PRIVÉ

 

17h20

 

17h30

 

17h40

 

 

 

 

 

Gouvernance des informations Big Data :

maîtriser le cycle de vie de la donnée

 

 

 

Présentation

 

 

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