Atelier : Le Big Data au service du véhicule du futur French

  • 12 mai 2016
  • SIA, Suresnes
  • Réservé aux membres

Présentation

CONTEXTE / OBJECTIF

 

L’industrie automobile  est confrontée à   3 défis  qui challengent les « Data scientists » , les  nouveaux spécialistes du «  Big Data », passés maîtres dans  l’art d’exploiter les données massives :

  • Comment  caractériser finement  au jour le jour les motifs de  satisfaction ou d’insatisfaction des clients, en analysant l’abondance des données textuelles, disponibles  dans de multiples sources  :  internet, bases après vente …  

  • Comment  faire parler  les informations  sur les usages et environnements de conduite que les véhicules connectés vont  massivement remonter ? L’analyse statistique peut aider  à synthétiser ces données en vue de concevoir et optimiser des offres de service, adapter les véhicules aux usages et besoins dans des domaines variés :  la maintenance prédictive, les  nouveaux types de contrat d’assurance …

  • Comment interpréter en temps réel  les masses d’information renvoyées par des capteurs embarqués, pour établir un diagnostic sur les états des systèmes,  sans se tromper, et  pour prendre les bonnes décisions de conduite ? Quelles opportunités,  quels risques, quelle valeur ajoutée émergent  du traitement de ces informations ? Quelles problématiques soulèvent ces traitements ? Ces questions interpellent tous ceux qui développent les diagnostics embarqués et les  futurs véhicules autonomes.

 

Les méthodes et outils du  Big Data connaissent un essor sans précédent depuis quelques années. Le Big data  interpelle en fait l’ensemble des industries et des services, par une promesse de valeur ajoutée. Associant des techniques statistiques et informatiques, ils permettent de décrire, imager, interpréter les données massives. 

Ils butent  sur plusieurs  difficultés : la qualité des données, leur complexité et leur  hétérogénéité. Les données massives sont rarement structurées, souvent  textuelles, et elles proviennent d’une diversité de  sources.

L’objectif de l’atelier est d’échanger sur les avancées méthodologiques, les outils logiciels,  les difficultés, les points de vigilance conditionnant la réussite des applications.  L’ambition est de susciter une rencontre entre les Data scientists, et leurs clients industriels.

 

A qui s'adresse cet atelier ?

Cet atelier s’adresse :

  • aux  représentants des sociétés automobiles, confrontés aux défis précités, en mesure d’exposer des problématiques ou des expériences sur le  Big Data : l’ingénierie, la stratégie, le business développement, le commerce,  le marketing,
  • aux  data scientists, experts du Big Data,
  • aux représentants des sociétés spécialisées dans l’analyse statistique prédictive,  et aux  éditeurs de solutions.


Compte tenu de l’intérêt de cet atelier et du nombre limité de places, les organisateurs se réservent le droit de sélectionner les participants  en fonction de leur implication dans ce domaine et du témoignage qu’ils peuvent apporter.

 

DEROULEMENT

L'atelier aura lieu de 13h30 à 18h00.


13h30

Accueil et tour de table
 
     
14h00

Mot de bienvenue du Président de la Section Technnique Qualité Fiabilité
Paul SCHIMMERLING - Renault

 
     
14h10

Les défis du Big Data : le point de vue d'un statisticien
Gilbert SAPORTA

 
     
14h30

Caractérisation de la satisfaction de la clientèle

Tour de table sur les problématiques vues par les industriels et leur expérience du Big Data
Tour de table sur les solutions apportées par les sociétés et les data scientists
Reformulation des conclusions par Gilbert SAPORTA

 
     
15h15

Caractérisation des usages et des environnements de conduite grâce au véhicule connecté

Tour de table sur les problématiques vues par les industriels et leur expérience du Big Data
Tour de table sur les solutions apportées par les sociétés et les data scientists
Reformulation des conclusions par Sylvain LASSARE - IFSTTAR

 
     
16h00 Pause  
     
16h30

Véhicule autonome : traitement des mesures, diagnostic et décision de conduite

Tour de table sur les problématiques vues par les industriels et leur expérience du Big Data
Tour de table sur les solutions apportées par les sociétés et les data scientists
Reformulation des conclusions par Eric LANDEL - Renault

 
     
17h15

Conclusions

Les suites à donner à l'atelier -  Paul SCHIMMERLING - Renault

 
     
18h00 Fin de l'atelier

 
 

Intervenants prévus  (cette liste pourra être complétée) :

  • Daniele BIGEY - Senior Manager Stratégie Digitale - Direction Qualité  Satisfaction Client - Renault
  • Anne GAYET - Directrice Data Mining - AID
  • Paula LAKOMICKI - Thèse sur la fiabilité des véhicules autonomes - Renault
  • Eric LANDEL - Expert leader Simulation numérique - Renault / Président de la ST Simulation et Méthodologies associées de la SIA
  • Sylvain LASSARRE - Directeur de recherche émérite - IFSTTAR
  • Héloïse NONNE - Senior Data Scientist - Quantmetry
  • Philippe PERIE - Chief Data Officer - Ipsos France
  • Frédéric RIPERT - Expert Leader Business Après-Vente - Renault
  • Gilbert SAPORTA - Professeur émérite de statistique appliquée - Conservatoire National des Arts et Métiers
  • Paul SCHIMMERLING - Ingénieur expert méthodes statistiques - Renault / Président de la ST Qualité Fiabilité de la SIA

Accès & Hébergement

Société des Ingénieurs de l'Automobile

79 RUE JEAN-JACQUES ROUSSEAU
92158 SURESNES CEDEX
FRANCE

  • Phone01 41 44 93 70
  • Fax01 41 44 93 79
  • TramwayTramway 2Suresnes Longchamp
  • BusBus 241Bus 244Rue des Bourets - Pont de Suresnes
  • SNCFVia Saint-Lazare : direction Saint-Cloud / Versailles Saint-Quentin - Arrêt Suresnes Mont-Valérien

 

PARKINGS A PROXIMITÉ :

 

►Parking Zenpark Pont de Suresnes - 13 Boulevard Henri Sellier - Suresnes

►Vinci Park Services - 20 Rue Etienne Dolet - Suresnes

►Parking Henri IV - Place Henri IV - Suresnes
►Parking Indigo Hôpital Foch - 39 Rue Merlin de Thionville - Suresnes

 

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