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Petit Club - Intelligence artificielle et Big Data
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Transcript

  • 1. Kilian  BAZIN,  CXO,  CaptainDash   Davy  Tessier,  Directeur  Général  de  Disko  Christophe  Ebro,  Fondateur  de  Clapfeeder  
  • 2. DATA=PRÉVISIONS PLUS FIABLE
  • 3. ÉVOLUTIONDES COMPORTEMENTSUTILISATEURS
  • 4. DATA : PRESCRIPTEUR DE CONTENU Facebook et son EdgeRank : je remonte dans mon newsfeed ce qui est en affinité avec moi 1 milliards d‘utilisateurs en contact avec de la prescription automatique de contenu
  • 5. DATA : ASSISTANT PERSONNEL30 000 utilisateurs 40 million utilisateurs
  • 6. DATA : ASSISTANT PERSONNEL
  • 7. „Délicieux ce plat“ EGO& DATA „Je viens de croiser Johnny Hallyday dans la rue !„ „Je viens de check-inà l‘avant-première du dernier James Bond“
  • 8. PASSIVE DATAHier & aujourd‘hui Demain ENVIRONNEMENT  Collecte de données active Collecte de données passive et et unilatérale multisource
  • 9. AVEC LE NUMÉRIQUELA DATA ESTPARTOUT
  • 10. AINSI ONT VU LE JOUR CES DERNIÈRES ANNÉES  DE NOMBREUSES TENTATIVES DE PRÉDICTIONS
  • 11. DATA & MALADIES
  • 12. DATA & ENTRÉESAU CINÉMA
  • 13. DATA & ENTRÉESAU CINÉMA Plusieurs algorithme ont été publiés permettant de définir avec 95% de probabilité les Trending Topics à venir sur Twitter.
  • 14. POLITIQUEBIG DATA & C‘est avec une campagne „data-driven“ que Barack Obama a été réélu
  • 15. BIGUSES DATA  
  • 16. LA GESTION DEMAGASINS
  • 17. L‘APPROCHEHYPERCUBE Objectif : Comprendre les causes ou lesleviers des comportements clients.
  • 18. ? De manière plus globale :DATACAPABLE DEPRÉDICTIONS
  • 19. POSTULATMES ACTIONS PASSÉESCONDTIONNENT EN PARTIE MES ACTIONS FUTURES
  • 20. LA PRÉDICTION N’EST QUEPROBABILITÉ + on a d’éléments dans l’équation plus la prédiction peut être fiable.
  • 21. LA PRÉDICTIONDE CRIMES
  • 22. LA SOLUTION DEPROBLÈMES MÉDICAUX
  • 23. (1/2)LA PRÉDICTIONCOMPORTEMENTALE … $2.4 million
  • 24. (2/2)LA PRÉDICTIONCOMPORTEMENTALE
  • 25. RANDOMFOREST
  • 26. ANALYSES PRÉVISIONNELLES Visualisation de l‘ensemble des utilisateurs d‘une application, regroupés entre eux via leurs centres d‘intérêtsSous groupe de Nature Voyages Nature Sport
  • 27. MACHINE LEARNING application concrète du prédictif comportementalProfil utilisateur 1 Profil utilisateur 2 Proposition de call to action différent selon l‘utilisateur et suivant sa navigation
  • 28. MAIS ATTENTION:NOUS PARLONS D’UNE PROBABILITÉ D’ÉVOLUTION,NOUS SOMMES ENCORE TRÈS LOINDE LA PRÉDICTION SPONTANÉE
  • 29. MERCI de votre attention

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