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12 & 13 mars 2018

Palais des Congrès • PARIS

programme big data paris 2018

Lundi 12 mars 2018

mardi 13 mars 2018

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BigData Paris est un congrès réalisé par Corp Agency, l’agence événementielle au service du grand public et des professionnels.

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conférences Grand Amphithéâtre

- cliquez pour reserver9h40 - 10h

Keynote

Face au règlement ePrivacy et aux GAFA, comment les acteurs européens peuvent reprendre le pouvoir sur les données ?

 

Louis DREYFUS

Président du Directoire

groupe LE MONDE

 

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DISCOURS d'ouverture

 

Mounir MAHJOUBI,

Secrétaire d’État au Numérique,

 

 

 

Salle Ternes

track consulting

 

 

 

Conférence animée par

Enguérand RENAULT

Rédacteur en chef médias et technologies LE FIGARO

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Table Ronde

Quelle place pour l’humain dans les process Big Data ?

 

• Comment conjuguer éthique, Big Data et intelligence artificielle ?

• Quelle est la place de l’homme à l’ère du numérique 4.0

• Quel impact des « Thick Data », comme composante complémentaire aux analyses Big Data,
dans la précision des prédictions

 

Alexis de GEMINI

Directeur général

DEEZER

 

 

Pierre DELORT

DSI, Auteur "Le Big Data" & Enseignant

INSTITUT MINES TELECOM

 

Laurence DEVILLERS

Professeure

 PARIS-SORBONNE IV UNIVERSITY - LIMSI-CNRS

 

10h40 - 11h10

Pause & networking

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Table ronde

Fin de l’usine à POCs : l’avènement de l’approche use-case driven ?

Vincent CHAMPAIN

General Manager

GE DIGITAL FOUNDRY EUROPE

 

 

Fabrice OTAÑO

Chief data officer

ACCORHOTELS

 

 

Guillemette PICARD

Directrice Vision Client, Big Data et Intelligence Artificielle

ALLIANZ FRANCE

 

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Keynote

Comment l’internet des objets va transformer le Big Data

 

 

Rodolphe HÉLIOT

Business Incubation Director

SCHNEIDER ELECTRIC

 

 

 

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KEYNOTE

Comment valoriser le Big Data en toute confiance dans l'écosystème Blockchain ?

 

 

Philippe DEVILLE

Business Development - Solutions sectorielles

IBM FRANCE

 

 

 

12h40 - 14h

Déjeuner

10h - 11h

 

 

 

Orienter les fonctions métiers, R&D et IT vers une stratégie data-driven à l’échelle de l’entreprise



Intervenants :
Raphaël POUSSET-BOUGERE, Vice-President Big Data and Analytics, ISPEN

 

Emmanuel PHAM, Vice-Président R&D Digital Biometry, IPSEN

11h - 12h

Activer ma Data avec Google Cloud Platform


Présentation de l'offre Big Data de Google Cloud.

Comment l'exploiter au mieux pour tirer profit de votre donnée.

Résoudre les problématiques de scaling grâce à un environnement complètement managé.

 

Intervenants :
Charles-Marie DÉJARDIN, Customer Engineer, GOOGLE CLOUD

12h - 13h

 

L’industrialisation des projets Big Data : quelle démarche adopter pour la réussite de ces initiatives ?

• Au-delà de la preuve technologique, pourquoi les cas d’usages sont indispensables pour mesurer le ROI des socles Big Data
• Mise en place d’une Data Fab : quelle organisation proposer et quels acteurs impliquer pour la réussite de l’industrialisation ? Bonnes pratiques et écueils à éviter
• Présentation de retours d’expériences concrets

Intervenants :

Emmanuel BACRY, Président de l’initiative Big Data & IA, ÉCOLE POLYTECHNIQUE

Grégory LABROUSSE, CEO & Founder, NAM.R

Pierre LESCURE, Modérateur, Board Member, KUDELSKI GROUP & GROUPE LAGARDÈRE

Lila TRETIKOV, CEO, TERRAWATT INITIATIVE

13h - 13h30

 

Big-Data, RGPD et blockchain : quel avenir pour le data-marketing ?

Rationalisation de la collecte au nom du principe de minimisation, historisation systématique des traitements, enregistrement de parcours pseudonymisés ... :

Quel Big Data sera exploitable demain en data-marketing ?

Quelles seront les contraintes et les opportunités associées à ces évolutions règlementaires et techniques pour le data-marketing ?
Intervenants :

Elodie PRODHOMME, Directrice du Pôle Data-Science, PUBLICIS-ETO

Grand Amphithéâtre

Parcours Retours d’expérience - Marketing & BtoC

Salle Ternes

Parcours Expert

Conférence animée par

Enguérand RENAULT

Rédacteur en chef médias et technologies LE FIGARO

Conférence animée par

José DIZ

Journaliste informatique

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Comment RCI Bank & Services centralise les données clients pour pousser des offres personnalisées en temps réel/batch et accompagner les constructeurs dans les ventes de voitures

 

  •  Système d’information en silo, données variées issues de plateformes cloud et on-premise : quelles difficultés rencontrées par RCI Bank dans la gestion de sa connaissance client ?
  • Nouvelle organisation, nouveaux profils, nouvelles offres : retour sur une transformation numérique lourde pour permettre le regroupement du SI et la mise en place d’une plateforme de management centralisé des données
  • Connaissance client 360°, croissance des ventes d’offres associées : quels résultats obtenus

 

Jean-Charles GEMIN,

Chef de programme Big Data,

RCI BANQUE – RENAULT

 

 

Julien MICHEL,

Solution Engineer,

DATASTAX

 

 

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Keynote

Machine Learning: what works and what they won't tell you

 

Machine learning can extract real business value in an amazing range of situations. To make machine learning actually work, however, you need practical knowledge that can be hard to come by except through the school of hard knocks.

I’ve been there and I’ll shortcut this for you by presenting key techniques and methods that are needed to build real-world machine learning systems you generally won’t hear elsewhere.

 

Ted DUNNING

Chief Application Architect

MAPR

 

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Sephora : prédire les ventes quotidiennes du site e-commerce pour optimiser la chaîne logistique et piloter la performance des opérations commerciales en temps réel

 

  • Évaluation de l’impact des différents facteurs dans la prédiction via l’analyse de données variées : données transactionnelles, logs brutes, planning marketing, typologie des offres, calendrier des événements & temps forts…
  • Gérer la transversalité du projet grâce à une solution « end-to-end » permettant aux équipes marketing, CRM, digitale, logistique et data science de travailler au sein d’une même interface : API, scénarisation, déploiement…,  algorithmes de Machine Learning mis en œuvre, résultats et améliorations obtenus

 

Clément MARCHAL,

Manager Data Science,

SEPHORA

 

 

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Retour d’expérience

Multi-tenant Hadoop : EDF relève le challenge de la garantie du Niveau de Service pour les applications Big Data

 

 

  • Comment EDF gère l’hétérogénéité applicative inhérente à tout cluster mutualisé tout en s’efforçant de répondre aux attentes en termes de Niveau de Service
  • Quelle approche de rénovation cluster, les impacts organisationnels, et les processus mis en place afin de délivrer une plateforme à fort SLA tout au long de son cycle de vie ?

 

Nicolas LALUQUE

Chef de Projet « Big Data v3 »

EDF – DSIT

 

 

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Chauffeur Privé : comment une startup monte un pôle Big Data de manière agile dans un environnement en constante évolution

 

Comment répondre à l'urgence tout en avançant sur les projets de fond

  • Déploiement d’un datawarehouse solide et fiable pour permettre aux métiers de faire des requêtes de manière autonome
  • Décomposition des projets en "plus petite tâche à valeur ajoutée" : retour sur une approche pragmatique orientée ROI au travers d'exemple d'infrastructure et de machine learning

 

Pierre COURVOISIER,

Manager du pôle data,

CHAUFFEUR PRIVÉ

 

 

Samuel ROSSILLE,

CTO,

CHAUFFEUR PRIVÉ

 

 

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Governance on Big Data: a catalog approach to a trusted Datalake

 

If we can shop for books online easily, why is it so much more frustrating to shop for data in your organization’s data lakes? This presentation will provide an overview of:

 

  • Best practices for leveraging big data insights through business-focused governance with a model that brings order to data chaos and creates collaboration and data ownership
  • How to unlock and catalog data dispersed in silos across the enterprise and leverage it for business advantage while also aligning with compliance
  • How to establish a data governance: the significance of empowering business leaders to take the lead in deriving value from their organization’s data

 

Stan CHRISTIAENS

Co-Founder & CTO

COLLIBRA

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Facial coding : détecter les émotions pour tester de manière objective l’appétence des clients pour un produit

 

Laurent BLIAUT,

Directeur général adjoint Marketing et R&D

GROUPE TF1

 

 

Anne-Marie GAULTIER,

Présidente

DATAKALAB

 

 

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Retour d’expérience

Déployer un datalake et mettre ses données en mouvement : le Web Analytics comme cas d'usage avancé

 

  • Pourquoi faire le choix de l’open source pour gérer le web-analytics dans un contexte B2B complexe (multicanal, multi-pays, multi-société)
  • Enrichissement des données en temps réel : pourquoi et comment le rendre performant.
  • Choix technologiques : Kafka, Logisland, Spark, ElasticSearch, Kibana, etc. pour répondre aux exigences de performance et de disponibilité d'aujourd'hui et aux besoins de l'entreprise de demain, en matière d'IoT notamment

Guillaume ALLIMANT

Customer Analytics Manager & Product Owner Big Data

IPH-BRAMMER

 

 

Jérôme ARNOU

Architecte Big Data

HURENCE

 

15h20 - 16h

Pause & networking

15h20 - 16h

Pause & networking

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Projet Hypster d’EDF : améliorer la qualité et les délais de réponses du service client pour augmenter la satisfaction et réduire le taux d’attrition

 

• Analyse temps réel et Big Data : collecte des interactions clients, de leur distribution et du traitement des conseillers EDF en multicanal : mails clients, appels téléphoniques, courriers, webcalls…

• Comment l’analyse de plus de 250 000 interactions par jour et le monitoring de l’activité de plus de 8 000 conseillers permet au service client d’être plus performant : présentation des résultats obtenus

• Prochaines étapes : comment les nouvelles données collectées par les technologies Big Data enrichissent le SI EDF et d’autres applicatifs

 

Vianney DELCROIX

Architecte Big Data

EDF – DSI COMMERCE

 

 

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1000Mercis : retour sur la mise en place d’un modèle de recommandation pour anticiper le besoin client et accroître sa satisfaction

 

Pascale BUÉ

Directrice Marketing CRM Display

1000MERCIS

 

 

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Table ronde

Data scientists, statisticiens, mathématiciens… quels sont les besoins, et pour quels objectifs ?

 

Benoît BINACHON

Managing Partner

UMAN PARTNERS

 

 

Juvénal CHOKOGOUE

Auteur & Consultant Big Data

 

 

 

Samya BARKAOUI

Head of data

TOUCAN TOCO

 

 

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Innover plus vite grâce à des décisions « data-driven »

 

 

Mohamed RAKZA

Leader Programmes Big Data

DÉCATHLON

 

 

Olivier BERGERET

Solution Architect Manager

AMAZON WEB SERVICES

 

 

 

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Challenges et bonnes pratiques d’implémentation et d’industrialisation du Big Data

 

  • Comment Crédit Agricole Consumer Finance conduit sa transformation digitale
  • Implémentation des technologies Big Data pour industrialiser le Datalake et accélérer la mise en place des projets métiers
  • Méthodologie et conduite de projet : facteurs clés issus des retours terrains pour réussir son aventure Big Data

 

Pierrick CONDETTE

Responsable IT Marketing et Données de Référence

CRÉDIT AGRICOLE CONSUMER FINANCE

 

Jean-François GUILMARD

Responsable Big Data Analytics France

ACCENTURE

 

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Transformation du Groupe Etam : technologies Big Data, alignement opérationnel et Intelligence Artificielle au cœur de son développement international

 

  • Création d’un datalake dans le cloud, déploiement d’une plateforme marketing spécialisée Retail, changement du marketing automation, choix des briques de MDM, développement de nouveaux modèles métier liés à l’omnicanal au sein des données et déploiement des nouveaux reportings centrés sur la valeur clientes
  • Pilotage omnicanal et client-first : résultats sur la satisfaction client, l’augmentation du ROI d’acquisition et des sollicitations marketing

 

Jonathan ATTALI

Directeur E-Commerce et Innovations

ETAM

 

 

Laurent LETOURMY

CEO

YSANCE

 

 

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Panorama des solutions OpenSource Big Data

Cédric CARBONE

Cofondateur

HADOOP USER GROUP

- cliquez pour reserver17h20 - 17h35

Big Data : au-delà de l’enjeu technique l’enjeu sociétal

 

Denis JACQUET

Entrepreneur, Président de l’Observatoire de l’Ubérisation, Fondateur

DAY ONE

 

 

19h - 22h

Nocturne After Work ouverte au public

 

Big Data Paris 2018 ouvre ses portes le lundi 12 mars jusqu’à 22h pour votre plus grand plaisir.

Une soirée d’exception avec cocktails et animations dans une ambiance conviviale. Nos exposants vous réservent surprises et happenings

tout au long de cette nocturne.

Un temps fort à réserver dans votre planning

ateliers produits

9h30 - 10h

Salle a

 

 

Today's Best Architecture for Fast Data

 

Salle b

Salle c

L’Intelligence Artificielle au service du client, avec le témoignage de Pierre Andrieux (Data Science – Groupe Clarins)

 

Salle d

L'internalisation des usages dérivant du recours à l'Intelligence Artificielle dans les entreprises

10h - 10h30

Salle a

Atelier TIBCO Jaspersoft pour Amazon Web Services

Salle b

Passez maître dans l’art de visualiser vos données avec Tableau

Salle c

Big for smart data : de la carte grise au décryptage du mode de vie des français

Salle d

Comment BICS tire parti d’un Data lake Hadoop et d’Informatica pour améliorer l’expérience client et la profitabilité ?

10h30 - 11h

Salle a

Master Data Management : Comment passer d’une cacophonie de données à une harmonie d’information ?

Salle b

PRéSENTATION NODATA

 

Salle c

La DataScience au service des entreprises, oui… mais pas n’importe comment !

 

Salle d

 

Chut... On a mis du Big Data en production !

11h - 11h30

Salle a

Pour un pilotage par les données dans un contexte de transformation digitale

Salle b

Vos données sont-elles prêtes pour GDPR ?

Salle c

Le Machine Learning et L’Intelligence Artificielle à portée de tous !

 

Salle d

Demystifying Cloud Data Warehousing

11h30 - 12h

Salle a

Développer, combiner, comparer et gérer visuellement des modèles prédictifs de Machine Learning

Salle b

Architecture et méthode de travail Big Data chez OVH : quelques clés pour le succès de vos projets Data

Salle c

Identifier les leviers d’innovation dans votre secteur d’activité : décryptage de 3 projets Data Science.

Salle d

Learn globally, act locally : Cloud, on-premises, edge: comment valoriser l’ensemble de vos données

12h - 12h30

Salle a

Comment faire de la BI instantanée avec un datalake sur S3 ?

 

SAlle b

Comment automatiser vos processus informationnels

et chronophages grâce à la technologie sémantique ?

Salle c

L’impact dU RGPD sur vos projets Big Data

 

Salle d

Top 5 des profils les plus demandés

12h30 - 13h

Salle a

GED Data Centric

Salle b

IBM Data Science : Comment créer et industrialiser vos analyses de Machine Learning ?

Salle c

« Spotfire, l’outil polyvalent de valorisation du datalake »

Salle d

OpenText Magellan, la nouvelle plateforme d’intelligence artificielle qui rend vos prises de décision plus pertinentes et accélère votre croissance

13h - 13h30

Salle a

Machine Learning en production avec DataRobot

Salle b

Démocratiser, Simplifier et Accélérer l’usage de l’analytique sur un écosystème centralisé

Salle c

 

Stocker et exploiter des valeurs temporelles (Time Series) dans Redis

Salle d

 

La place de l'archivage à l’ère du Big Data ?

13h30 - 14h

Salle a

Salle b

Retour d’expérience détaillé du programme Big Data + Data Science d’un opérateur réseau d’envergure mondiale

Salle c

Salle d

14h - 14h30

Salle a

Pourquoi les nouvelles générations de plateformes de marketing prédictifs, qui permettent la génération de contacts ultra-qualifiés, s’affirment comme des outils indispensables à la mise en œuvre d’une stratégie data driven à succès.

Salle b

Intelligence Augmentée : Advanced Analytics

Salle c

Les bonnes pratiques de la mise en productions des projets Big Data

Salle d

Cas d’usages pour démocratiser la donnée dans l’entreprise

14h30 - 15h

Salle a

Salle b

Le big data au service de la cancérologie : La base régionale des tumeurs solides dans le Limousin

 

Salle c

 

Redéfinir le Big Data grâce à la performance des graphes et des données connectées

Salle d

Retour d’expérience CEGID : organiser le voyage de la donnée pour

une data-transformation réussie !

15h - 15h30

Salle a

L’Opérational Data Hub, accélérateur de votre transformation digitale

Salle b

Intelligence Artificielle en action :  Traitement en temps réel d’images grâce au Deep Learning avec calcul automatique de scores grâce au Machine Learning

Salle c

Comment l’IA peut faciliter la création de contenus ? Use case "20 Minutes"

Salle d

Transformer votre DataLake en Spatial DataLake pour révéler le potentiel de vos Big Data

15h30 - 16h

Salle a

Optimiser et automatiser votre datalake

Salle b

L’approche Data Lake sur AWS : BI, Analytics et IA a porté de main

Salle c

L’Intelligence Artificielle, nouveau moteur de croissance dans les entreprises DATA DRIVEN

Salle d

Retour d’expérience détaillé du programme Big Data + Data Science d’un opérateur réseau d’envergure mondiale

16h - 16h30

Salle a

Comment mettre les Big Data au service du Marketing, de la relation client et de l’efficacité commerciale ?

Salle b

Fast Data

Salle c

La data science au coeur des objets connectés grâce à Project Flogo

Salle d

Retour d’expérience avec Localads du Groupe SOLOCAL sur la mise en œuvre d’une solution de monétisation de l’audience auprès des propriétaires de sites web.

 

16h30 - 17h

Salle a

Data science : comment trouver les données externes QUI libéreront le potentiel caché de votre business ?

Salle b

Au delà des brokers : un tour de l’environnement Kafka

Salle c

Banque, Assurance : profitez des évolutions réglementaires pour bénéficier de nouvelles opportunités grâce à la Data et à l'Analytics

 

Salle d

Big Data Textuelles : Comment augmenter votre productivité et automatiser vos processus métiers intégrant des données non structurées grâce à QWAM Text Analytics (Sémantique, Intelligence Artificielle, Big Data)

17h - 17h30

Salle a

Alteryx, une autre façon de penser l’Analytics

Salle b

Salle c

Salle d

Comment concilier Big Data et l’accès en temps réel aux données sécurisées

17h30 - 18h

Salle a

Simplifiez-vous la manière d’interagir avec vos données

Salle b

Révolutionner l’usage de la donnée

Salle c

Salle d

Intelligence artificielle : pourquoi faut-il repenser la manière dont vous gérez vos données ?

18h - 18h30

Salle a

AIP design studio : bâtir des applications IA@Scale

Salle b

RGPD & IT : quelles actions pour assurer la protection des données ?

Salle c

Salle d

12 & 13 mars 2018 • Palais des Congrès • PARIS

BigData Paris est un congrès réalisé par Corp Agency, l’agence événementielle au service du grand public et des professionnels.

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Simon NICOLAS

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