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Journée en partenariat avec & 2

3 Enquête Big Data & IA forces et opportunités pour les écosystèmes des pôles Stéfane  Fermigier,  Abilian  SAS  /  Systematic  Paris  Region

4 4 Objectifs et méthodologie

5 § Identifier  les  acteurs présents sur  les  thématiques Big  Data   &  IA  au  sein  des  pôles consacrés au  numérique § Cartographier les  compétences et  les  usages  de  ces technologies § “Compter les  divisions” § Identifier,  si possible,  les  marchés ou les  technologies  les   mieux représentés § “Boîte à idée” Objectifs

6 § 15  questions  (dont 5  questions  complémentaires),  11   minutes  en moyenne pour  remplir § Diffusé à l’ensemble des  membres des  pôles partenaires (d’abord Systematic  puis tous les  pôles partenaires),  avec   souvent des  relances +  diffusion  ouverte via  Twitter  ou d’autres communautés du  Big  Data § 325  réponses reçues,  émanant de  ~275  entités juridiques ou institutions,  entre  le  31  janvier et  le  2  mars  2017 Le questionnaire

7 Principaux résultats

8 Typologie / taille

9 Pôle(s) de rattachement

10 Activité principale

11 Principales technologies mises en oeuvre

12 Secteurs métiers

13 Types de données manipulées

14 § 64%  des  répondants utilisent et/ou produisent du  logiciel libre /   open  source § Principales réponses qualitatives:   Spark  (x21),  Hadoop  (x20),   Python  (x17),  R  (x15),  Tensorflow (x12),  scikit-­learn  (x11),     Elasticsearch (x8),  Cassandra   (x6),  Postgresql (x5),  Mongodb (x5),  Kafka  (x5),  Caffe (x5) Open source

15 Pistes de réflexion Synthèse  des  questions  ouvertes  en  fin  de   questionnaire

16 § Industrie :  maintenance  prédictive,  robotique,  inspection  visuelle § Entreprise :  entreprise étendue,  aide  à  la  décision § Santé:  imagerie,  surveillance  individualisée du  patient,  aide  au   diagnostic § Sécurité :  détection de  bots,  cryptage homomorphique § Télécoms /  cloud  /  IoT :  analyse de  logs,  analyse comportementale,   prédiction des  défauts de  service § Transports  :  véhicules autonomes /  connecté,  modélisation du   conducteur,  analyse de  fréquentation § Smart  City  :  convergence  infra  fixes  /  mobiles,  bâtiments intelligents § Civic  tech  :  IA  en démocratie participative,  digitalisation des  décisions de  justice § Environnement :  qualité de  l’air Idées de projets “métiers”

17 § Suivi statistique de  données corrélées § “Context  aware  solutions” § Intégration de  données hétérogènes,  intéropérabilité § Analyse multi-­agents § Données géographiques § Machine  learning  temps-­réel (+  applications) § Hardware  (ASICS,  GPU…) § Blockchain Idées de projets “techno”

18 § Partage de  jeux de  données par  domaine § “Conception  raisonnable”  du  big  data  &  IA § Ethique des  systèmes multi-­agents § Données personnelles /  sensibles,  traitements “à l’aveugle” § Valeur économique des  données § Robustesse des  traitements Idées de projets “meta”

19 § Partage d’expériences,  de  besoins,  de  technos,  de  données § Annuaire de  compétences,  vitrines  technologiques,  films § Meetups,  workshops,  séminaires,  brainstorming,  pitches  investisseurs § Centre  de  resources  partagées (formations,  réseau,  stockage…) § Challenges,  datalab § Interopérabilité,  projets open  source  communs § Repository  de  jeux de  données § Travailler avec  les  sociétés savantes et  organisations professionnelles du   secteur § Faire  converger /  croiser les  expertises métier  et  techno § Appels  à  projets : § Spécifiques, thématiques § Plus  longs  (42  mois)  /  plus  courts  (!) § Questions  juridiques,  éthiques (cf CNIL) Pistes d’actions pour les pôles

20 Conclusion

21 § Notre  écosystème  représente  un  formidable  capital   industriel,  scientifique,  technologique  et  humain   qui  ne  demande  qu’à  être  mobilisé  sur  les  sujets  du  Big Data  et  de  l’IA § Tout  le  spectre des  technologies  et  des  métiers  impactés   est  représenté et  motivé  pour  aller  de  l’avant,  notamment   de  manière  collaborative § L’open  source est  en  grande  partie  au  coeur des   technologies  actuellement  développées  et/ou  déployées,   aussi  bien  dans  les  labos  que  dans  les  entreprises § Une  demande  indiscutable  d’animation autour  de  ces   sujets,  les  pôles  étant  l’instrument  idéal  et  légitime  pour  cela Conclusion

22 Prochains événements IA du Pôle

23 « Intelligence  Artificielle  dans  l'IoT :   quelles  innovations  pour  l'environnement? » Mercredi  15  mars  -­ 18h Informations  et  inscriptions  :  systematic-­paris-­region.org

http://ambition-­‐pme.org/inscription-­‐jap/

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