La semaine dernière se tenait à Paris le Salon du Big Data 2019 réparti sur deux jours :  lundi 11 mars et mardi 12 mars.  Nous y étions présents pour la 4^e édition aux côtés de notre partenaire Dataiku.

Cet événement a réuni 16 500 personnes venues dans un but commun, celui d’échanger sur des projets technologiques principalement axés sur l’Intelligence Artificielle, et, de découvrir quelles sont les opportunités, les perspectives qu’offrent le monde du Big Data.

Une semaine plus tard, nous souhaitons partager avec vous ce qu’a vécu l’équipe AVISIA et vous exposer les expériences qu’ont testées nos experts.

Déroulement des 2 journées 

Très peu de disparités entre les deux journées avec un point commun : L’affluence. Notre stand a connu un fort engouement avec un nombre impressionnant d’échanges de qualité. Ce qui démontre un intérêt fort sur notre cœur de métier composé par les projets mêlant data, digital & technologie.

Sur ces deux jours, les présentations live sur le stand se sont déroulées toutes les heures en mêlant des intervenants issus d’entreprises différentes. Toutes celles-ci ont mobilisé l’attention de nombreux curieux, venus parfois de loin pour pouvoir les suivre et pour pouvoir interagir une fois la séance terminée.

La journée du Lundi 11 mars s’est prolongée par une nocturne jusqu’à 22h où les échanges entre participants et partenaires de l’événement ont évolués dans une atmosphère plus conviviale.

Notre contribution

Sur ces deux jours, nos experts Data scientist ont exposé leurs projets et réalisé des démonstrations plus personnalisées sur notre stand.

• Nous avons tout d’abord mis en lumière les fonctionnalités avancées de la solution DSS de Dataiku concernant la construction de features personnalisés. En effet la solution offre la capacité de créer ses propres « plugin » et ainsi d’industrialiser la réalisation de certaines tâches. Cette fonctionnalité a pu être appliquée à la collecte et la création automatique de dashboard utilisant les données de navigation issues de Google Analytics.
• La 2^nde intervention quant à elle, s’appuyait sur notre algorithme maison de prédiction des Miss France. Cet algorithme repose sur l’historique des précédentes élections et s’appuie sur différents types de données (image, texte, open data, …). Nous avons ainsi pu retracer comment cet algorithme a réussi à prédire avec succès l’élection de Miss France 2019.

Voici un retour en images de ces deux interventions :

Les interventions que nous retiendrons

Confiance et transparence via l’audit des algorithmes : comment expliquer votre IA à un régulateur, à vos collaborateurs, à vos clients finaux ?

Cette intervention consistait à expliquer au régulateur l’utilisation des nouvelles techniques de Machine Learning. Ici on associait l’interprétabilité des méthodes du Machine Learning à la physique antique du fait que les deux soient incertaines, et s’appuient donc sur un principe d’incertitude. Le monde du risk management imposant la transparence, le Machine Learning n’est pas apprécié par le régulateur.

OBS : Vision 360° et unifiée de vos services ou comment tenir vos engagements clients

Il s’agissait d’un retour d’expérience en commun avec la filiale de transports du groupe Bolloré. La problématique était liée au fait que les services de solution d’échanges avaient un problème quant au « nombre et à la diversité d’échanges par jour ». Ils cherchaient à savoir si l’exécution des échanges était bonne ou si au contraire des pertes d’informations avaient lieu.

Ainsi, pour y répondre, il a fallu regrouper tous ces échanges au sein d’une même solution, devant répondre à un certain nombre de contraintes. C’est finalement la solution SPLUNK qui a été retenue et permis :

• D’avoir 90% de moins de fausses alertes,
• De réduire le temps moyen pour réparer l’incident de 70%,
• De résoudre à 40 % les incidents de façon automatique,
• De centraliser les process à 100%,
• D’initier la mise en place d’une vision 360 à horizon 2020.

REEPORT : Big Data for all! Le retour d’expérience d’AXA & Airbnb

REEPORT est une solution dont le but est de faire en sorte que la donnée soit accessible à tout le monde via des dashboards automatisés directement sur la plateforme.

Ainsi, l’outil permet de faire gagner du temps aux analystes qui peuvent se concentrer sur les résultats et les KPIs qu’ils souhaitent étudier.

Deux retours d’expérience utilisant la solution ont pu être partagés :

• Airbnb : Chez Airbnb, il y a une centaine de Data Scientists. L’entreprise a constaté que seulement 30% des employés utilisaient la data chaque semaine. Ils ont donc décidé de créer une data University (cours, accès aux outils, à tous les employés, …). À la suite de cela, le taux d’utilisation de la data est passé de 30% à 45% chaque semaine.
• AXA : Chez AXA, il y a beaucoup de data sources à récupérer dans plusieurs départements. C’est long et fastidieux. Il y avait donc une volonté d’automatiser tout cela et de passer plus de temps à analyser, plutôt que de récupérer toutes les datas.

REEPORT était un nouvel outil intéressant qu’ils découvraient. Cependant, il ne semblait pas s’éloigner de ceux déjà présents sur le marché notamment ceux de dataviz (tableau, power bi..)

ATELIER SAP : INDUSTRIALISER DES PROCESSUS INTELLIGENTS

L’intégration d’intelligence dans les processus entraîne une réflexion globale sur l’automatisation, la gestion du cycle de vie des modèles d’apprentissage machine, et la nouvelle expérience utilisateur attendue.

L’atelier a démarrer par introduire la notion de voitures connectées pour faire l’analogie avec l’automatisation du processus de conduite.

SAP veut appliquer cette automatisation de processus, aux entreprises. Pour ce faire l’automatisation repose sur les applications intelligentes :

• Data science / Machine Learning
• RPA (automatisation opérations humain)
• Conversationnel (parole…)

Afin d’améliorer le business, la volonté de SAP est d’accompagner les entreprises à automatiser, réagir et réinventer les processus.

Merci aux intervenants, Merci aux participants, Merci aux organisateurs, Merci à nos équipes présentes sur place. On vous donne RDV au Salon du Big Data 2020