Devenu le rendez-vous de référence de la « Data Driven Economy » en France, le Salon Big Data Paris 2017 s’est tenu au Palais des Congrès les 6 et 7 mars derniers. Retour sur les temps forts de cette 6ème édition placée sous le signe du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle combinés à la Big Data.

La Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Des changements qui ont un fort impact pour les DSI.

Plus de 13 000 visiteurs ont cette année poussé les portes du Salon Big Data Paris 2017, une fréquentation record qui illustre bien la maturité croissante des entreprises sur le sujet de la donnée.  Alors que les éditions précédentes étaient plutôt articulées autour du déploiement du socle technique de la Big Data, cette nouvelle édition s’est davantage concentrée sur la valeur de la donnée et les prérequis indispensables à l’exploitation des applications Big Data.

 

Focus sur les enjeux de sécurité associés à la Big Data

La question de la cybersécurité a largement été évoquée lors du salon, notamment par Guillaume Poupart, le directeur général de l’Anssi, lors de la plénière d’ouverture du salon. « Il est essentiel que ces questions de cybersécurité sortent du champ étroit où elles ont été maintenues trop longtemps. Miser sur des patchs qui vont sécuriser les systèmes à posteriori coûte cher et a toutes les chances de s’avérer inefficaceInvestir dans la sécurité dès la conception s’avère rentable à moyen et long terme ». Au-delà de la cybersécurité, c’est également l’épineux sujet de la protection des données personnelles qui a été abordé sur le salon, notamment au regard de la mise en application en 2018, du Règlement général sur la protection des données RGPD (en anglais GDPR, dont nous avions parlé dans un précédent article sur les Risques et responsabilités du DSI).

Autre thématique phare de l’évènement : l’intelligence artificielle, l’IoT ou encore le Machine Learning associés au big data. « Le Big Data n’est pas grand-chose sans intelligence artificielle. Inversement, l’IA n’est rien sans Big Data », a ainsi résumé Emmanuel Mogenet, directeur de Google Research Europe lors d’une table ronde sur les Assistants personnels.

Des sujets qui interpellent d’autant plus les DSI aujourd’hui que selon une étude Talend, 80% d’entre eux planifient un projet Big Data en 2017 et qu’il leur revient notamment de gérer les enjeux de sécurité et d’assurer un contrôle dans la durée de l’ensemble des risques liés au Big Data.

 

Retours d’expérience de DSI et décideurs IT

Pour répondre aux interrogations des DSI mais également de l’ensemble des décideurs IT et dirigeants d’entreprise, la grande messe dédiée à la data a rassemblé 170 exposants ainsi qu’un village start-up et proposé cette année encore un programme de conférences faisant la part belle aux retours d’expériences. Plusieurs entreprises dont TV5 Monde, Netflix, Voyage Privé, Trainline (ex captain train), Renault, Auchan, PMU etc… sont ainsi venus apporter leur témoignage quant à leur projet autour du Big Data.

« Le Big Data nous permet de connaître, à travers ses analyses, nos différents univers de jeu, a ainsi déclaré Arnaud Etevenard, responsable projet client au sein de la DSI du PMU lors de la conférence « Big Data et PMU ». Sur la base de ces analyses, nous sommes en capacité de proposer de meilleures offres et un service plus personnalisé à nos clients… Le Big Data apporte des modifications à notre culture dont les méthodes agiles et comme le Test and Learn ». Un témoignage repris dans l’une des vidéos diffusée sur le site du salon.

Cédric Raud, Lead Developper Marketing de Trainline est pour sa part venu témoigner des démarches successives déployées par son entreprise pour mettre en contact les individus en quête de voyages et les compagnies ferroviaires qui désirent remplir leur train. « Nous sommes confrontés à la difficulté d’avoir une vision en temps réel des offres sur un large marché, mais également à celle de comprendre les besoins des utilisateurs et leur comportement au sein du site, a-t-il ainsi expliqué lors de son intervention, reprise dans les colonnes de notre confrère e-marketing.fr le 7 mars  dernier. Après avoir mis en place un laboratoire data au sein du département marketing pour extraire et analyser les données pertinentes pour le groupe, Trainline a finalement décidé de se tournée vers une solution de Data Science du marché.

 

Les entreprises innovantes récompensées

Ce salon fut également l’occasion de remettre les « Trophées de l’innovation Big Data », qui récompensent les projets Big Data les plus innovants et performants parmi plus de cinquante dossiers candidats chaque année.

  • Trophée BtoB : Covéa et son « data store » interne
  • Trophée BtoC : Tellmeplus sur la prédiction des pannes de véhicules
  • Trophée Start-up : Zelros et son assistant personnel conversationnel
  • Prix spécial : Sopra Steria, la géo localisation par satellite.

 

Comment lancer un projet Big Data au sein de la DSI ?

Comment les entreprises peuvent elle tirer parti de la big data quand on sait que 94% d’entre elles indiquent un déficit de compétences techniques et que 45% des responsables informatiques français mentionnent ce manque de compétences techniques comme premier frein vers la transition numérique ? (Etude « Tame the bear » menée par Sungard Availability Services). En faisant le choix d’un accompagnement externalisé, la DSI peut se dégager du temps pour prendre à bras le corps ce sujet.

Charge au DSI également, en coordination avec la DRH, de se soucier de la formation mais aussi du recrutement de profils experts dans le domaine de la Big Data. Vous pourrez être inspiré par la démarche de la DSI de Restalliance qui l’année dernière créait le poste de Data Stewart. Les trois objectifs du poste : aider les applications à mieux communiquer entre elles en interne mais aussi avec les tiers externes, consolider les données auparavant éclatées entre les diverses applications pour établir un référentiel d’entreprise fiable et pertinent, et produire à partir de ces données des restitutions utilisables par les différents services de l’entreprise. Un poste de « coordinateur » des données de l’entreprise qui nécessite des compétences techniques mais aussi des compétences relationnelles pour communiquer de façon fluide avec les clients de la DSI.

 

 

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