Atelier : Le Big Data au service du véhicule du futur

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.

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