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14h-14h30
Introduction à Data&Musée
Intervenants :
● Jean-Claude Moissinac, Maître de conférences / Institut Mines-Telecom...
T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE : 10 PARTENAIREST
T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE
● Historique du projet et Welcome !
Rappel du projet : Offrir
PB: LA PLUPART DES TECHNOLOGIES
SONT BASÉES SUR DES DONNÉES STRUCTURÉES
T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE
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T Construire la 1ère vue à 360° de l’activité des institutions culturelles
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○ Un nettoyage et une structuration de ses Données transmises ;
○ Un accès à la ...
COMMENT PARTICIPER A DATA MUSÉE ?
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PAUSE
15 min
15h15-15h30
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Intervenants :
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QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
Chaire Unesco-ITEN, reciproque
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Les grands axes
QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
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RETOUR SUR EXPÉRIENCE SUR LA CRÉATION D’UNE
PLATEFORME DE MUTUALISATION DE DONNÉES
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Merci à tous !
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Atelier Data&Musée au Ministère de la culture - 12/12/18
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L'atelier "Mutualisation et exploitation des données des structures culturelles" avait pour objectif d'expliquer comment la plateforme de mutualisation des données des structures culturelles – Data&Musée – permet de créer de nouveaux outils de pilotage pour aider au développement de leurs activités.
--
www.datamusee.fr
@DataMusee

Contact :
Sandra Davené, coordinatrice Data&Musée
sandra@orpheo.fr
01 86 27 51 89

Atelier Data&Musée au Ministère de la culture - 12/12/18

  1. 1. 14h-14h30 Introduction à Data&Musée Intervenants : ● Jean-Claude Moissinac, Maître de conférences / Institut Mines-Telecom, Telecom Paristech ● Sandra Davené, coordinatrice Data&Musée / Orpheo
  2. 2. T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE : 10 PARTENAIREST
  3. 3. T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE ● Historique du projet et Welcome ! Rappel du projet : Offrir
  4. 4. PB: LA PLUPART DES TECHNOLOGIES SONT BASÉES SUR DES DONNÉES STRUCTURÉES
  5. 5. T14h-14h30 // INTRODUCTION A DATA&MUSEE DATA SOURCES Data storage Real time messaging computing Static Data Processing Data Flow Processing Machine learning Analysis Reporting KPI generation BIG DATA PROCESSING
  6. 6. T Construire la 1ère vue à 360° de l’activité des institutions culturelles
  7. 7. T ORGANISATIONT LE COMITÉ DE PILOTAGE En charge des orientations stratégiques de Data&Musée. Animé par le chef de file Orpheo et appuyé par l’Institut Mines-Telecom, il se réunit tous les 3 mois en séance plénière. Il est composé d’un représentant de chacun des 10 partenaires du projet : Orpheo, l’IMT, reciproque, Tech4team, Kernix, MyOrpheo, GuestViews, la FMSH, le CMN et Paris Musées. LE COMITÉ SCIENTIFIQUE Animé par l’Institut Mines-Telecom, il se réunit tous les 6 mois en séance plénière. Il est composé d’experts d’horizons différents croisant culture, innovation numérique, big data et protection des données personnelles. Le comité fournit un forum de partage de connaissances et d’expériences.
  8. 8. 55 LOTS ESSENTIELST Cas d’usages et spécifications de la plateforme Collecte de données Développements Méthodes et analyse de données Services Dissémination Organisation Expérimentations
  9. 9. T CALENDRIER PREVISIONNEL : 01/09/17 > 27/08/20T 4 M ars 2019 -Novem bre 2019 >M ÉTHODE ET ANALYSE DES DONNÉES >RENDRE ACCESSIBLES LES DONNÉES DE LA PLATEFORM E VIA DES API >RÉFLEXION SUR LES BUSINESS M ODELS 3 Septem bre 2018 -Février2019 >COLLECTE DE DONNÉES DU CM N,DE PARIS M USÉES ET DES STRUCTURES EXTÉRIEURES Avril-Septem bre 2018 >ETABLISSEM ENT DE L’ACCORD DE CONSORTIUM >GESTION DES ACCÈS SUR LA PLATEFORM E ET SÉCURISATION >M ISE EN PLACE DE FLUX DE DONNÉES HISTORIQUES BILLETTERIE 21 Septem bre 2017-Septem bre 2018 >PROPOSITION ET ÉVALUATION DES CAS D’USAGES >SPÉCIFICATIONS FONCTIONNELLES DE LA PLATEFORM E >COLLECTE DE DONNÉES (OPEN DATA,LIVRES D’OR GUEST VIEW S...) 5 Juillet2019 -Août2020 >M ISE EN PLACE DES SERVICES >EXPÉRIM ENTATIONS DE LA PLATEFORM E : CONNEXION DES APIAVEC LES SYSTÈM ES TIERS DES INSTITUTIONS CULTURELLES...
  10. 10. T Mutualisation des données dans le secteur culturel à l’international T PÔLE SUR LES DONNÉES MASSIVES EN CULTURE (CANADA) ● Initiative menée au sein du quartier des spectacles à Montréal : 80 lieux culturels, 40 festivals, +100 spectacles par mois ● Mettre en commun les données pour mieux définir les besoins et les attentes des publics : créer une culture du partage ● Hackaton : mars 2017 : 20 structures / 120 Data scientist > sur 48h rendre des données de billetterie interopérables ○ Exemple de résultats : ■ vision de l’offre culturelle (quels types de spectacles) par jour de la semaine, par heure ■ vision des périodes auxquelles les billets sont achetés ● Juin 2018 : création d’une structure pérenne “Le Pôle sur les données massives en culture”
  11. 11. T Mutualisation des données dans le secteur culturel à l’international T THE AUDIENCE AGENCY (ROYAUME-UNI) / https://www.theaudienceagency.org ● Depuis 2012 : mandatée et financée par l’organisme public Art Council England pour aider les acteurs culturels dans la connaissance et le développement des publics. ● The Audience Finder, un outil d’analyse des publics à l’échelle du Royaume-Uni (patrimoine et spectacle vivant) >> Chiffres clés : 800 organisations culturelles ~ 170 millions de billets ~ 280 000 études des publics traitées
  12. 12. T Mutualisation des données dans le secteur culturel à l’international T KULTURMONITORING (ALLEMAGNE) https://about.visitberlin.de/en/cultural-monitoring-visitor-research-and-evaluation ● Projet lancé à Berlin en 2008 ● Piloté par l’Office du Tourisme de Berlin VisitBerlin et soutenu par une administration publique - équivalent Ministère de la Culture ● Financé en partie par des fonds européens, centralise les études des publics d‘institutions culturelles (musées, théâtres, opéras). ● Chiffres : 250 000 questionnaires menés auprès des visiteurs des musées in situ et d’habitants à Berlin (raisons de leur visite, l’organisation de leurs séjours, leurs modes d’achat de tickets etc) ● Expérimentation sur le territoire de Berlin avec 7 institutions majeures (Deutsche Oper, Neues Museum, Alte Nationalgalerie…) >> méthode en cours d’expansion dans de nouvelles villes et régions en Allemagne ainsi qu’à l’étranger – en Autriche.
  13. 13. TPARTICIPER A UN PROJET COLLABORATIF R&D en cours d’élaborationT Projet de recherche applicative ● vise à offrir des services opérationnels à l’issue du projet Exploratoire (question récurrente: qu’allez-vous faire de nos données?) ● nous allons faire le mieux possible avec les données que nous aurons ● nous avons un peu de temps pour tester des hypothèses Nous avons les méthodes de collecte et traitement des données ● méthodes plus efficaces si nous avons du volume Vous avez : ● les données : vous pouvez les rendre accessibles ● les usages : vous pouvez contribuer à définir des objectifs
  14. 14. T CHARTE D’ENGAGEMENT T ● Fixer les modalités de collaboration entre la Structure extérieure fournisseuse de données et les Membres du consortium dans le cadre du Projet. ● Droits et obligations des Membres du consortium : ○ Produire des analyses qui ne permettent pas d’individualiser les résultats en fonction d’une structure fournisseur de Données ○ Produire des résultats communs issus des Données fournies par les structures fournisseurs de Données et des résultats propres à la Structure extérieure. ● Droits et obligations de la Structure extérieure : ○ Transmettre ses Données respectant le cadre légal relatif à la protection des Données à caractère personnel ; ○ Ne pas diffuser les résultats issus de ses propres Données ou des Données d’autres structures.
  15. 15. T CHARTE D’ENGAGEMENT T ● Contreparties : ○ Un nettoyage et une structuration de ses Données transmises ; ○ Un accès à la plateforme pendant la durée du FUI ; ○ A des résultats issus des traitements effectués par Data&Musée ; ○ A un accès gracieux, pendant la durée du projet, à Arenametrix plateforme d’analyse des données de billetterie développée par Tech4Team, partenaire du projet ; ○ Une communication sur son implication dans le projet ; ○ Une participation aux réflexions sur les cas d’usages, les spécifications de la plateforme et sur la mise en forme des résultats intégrés sur la plateforme.
  16. 16. COMMENT PARTICIPER A DATA MUSÉE ? Vestibulum congue tempus lorem ipsum nec dolor Lorem ipsum dolor sit amet, dolor at consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Vestibulum congue tempus Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Vestibulum congue tempus Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Vestibulum congue tempus Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Vestibulum congue tempus Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor. Quels indicateurs ? Dans le cadre du projet Recherche & Développement Data&Musée, notre objectif est de démontrer que l’agrégation de données de diverses sources permet d’obtenir de nouveaux indicateurs de performance. Types de données transmises Déterminer les formats utilisés, organisation des données, transfert de fichiers ou APIs, périodicité des transferts Charte d’engagement Signer les modalités de collaboration entre le Musée extérieur et les Membres du consortium dans le cadre du Projet. Réunions avec les institutions extérieures Première réunion après la phase Collecte de données en juin 2019. Accès à la plateforme Dès disponibilité, vous pourrez accéder à une première visualisation des indicateurs issus du croisement des données. Nous sommes à la recherche d’institutions désireuses de suivre ce projet, d’être informés des différents résultats et de partager d’éventuelles données.
  17. 17. 14h30-15h15 Qu’est-ce que l’analyse et le croisement de données ? Intervenants : ● François-Xavier Bois, co-fondateur / Kernix ● Ludovic Bordes, co-fondateur / Arenametrix ● Camille Caubrière, co-fondatrice / GuestViews ● Jean-Claude Moissinac, Maître de conférences / Institut Mines-Telecom, Telecom Paristech
  18. 18. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Gagner en performance - Optimiser les processus de production - Améliorer le pilotage stratégique - Innover Développer le business - Détecter de nouvelles opportunités - Monétiser et valoriser les données - Réduire et anticiper les risques Améliorer la relation client - Meilleure connaissance client - Affiner l’offre - Meilleure recommandation Un objectif COMMUN, à tous les PROJETS : le retour sur INVESTISSEMENT
  19. 19. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ?
  20. 20. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Compréhension business Identification et préparation des données Modélisation et analyse Démonstration de la création de valeur et mise en production 01 02 03 04
  21. 21. 22 Scoring Dynamique L’assurance-crédit protège une entreprise contre le non-paiement de dettes commerciales. Pour qualifier ses potentiels clients, nous avons amélioré sa capacité à prédire le risque lié à une entreprise donnée.
  22. 22. Kernix → Non structuré (Salon des radiologues) 23 Scoring de risque Natixis est banque internationale de financement. L’une de ses filiales est en charge des prêts à la consommation et souhaite améliorer l’octroi de ces prêts aux jeunes de 18 à 28 ans. Nous avons développé pour cette problématique un outil de prédiction de risque, ainsi qu’une interface à destination des conseillers bancaires.
  23. 23. Recommandation de programmes Nous avons développé pour le site 6play.fr (replay de M6), un moteur de recommandation de programmes basé sur le contenu des descriptions de ces programmes (calcul de similarité sémantique via techniques de text mining) et sur l’historique du comportement de plusieurs millions d’utilisateurs (problématique Big Data forte).
  24. 24. Kernix → Non structuré (Salon des radiologues) 25 Le Challenge « Top 100 usages culinaires » consiste en la réalisation d'un outil d'identification des usages culinaires d'un marché donné à partir de données disponibles sur le Web en mettant en évidence les dynamiques qui impactent ces usages : saisonnalité, semaine/weekend, événement particulier, marché, etc. Cartographies des usages culinaires d’un marché
  25. 25. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Arenametrix ■ Données disponibles dans vos musées/structures culturelles à mobiliser: ○ Données billetterie (web, guichet, revendeurs…) ○ Données de contrôle d’accès ○ Données audio guides ○ Données enquêtes ○ Données interactions web ■ Ressources humaines nécessaires pour ce type de projet : insister sur la simplicité de l’intégration d’un projet data
  26. 26. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ?e Arenametrix - Use case 1 : segmentation des publics (Culturespaces) Analyser en quelques clics le comportement très fin des publics individuels
  27. 27. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Arenametrix Segmentation très fine des contacts et envoi de campagnes mails
  28. 28. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Arenametrix Analyse et optimisation du Retour Sur Investissement des campagnes marketing
  29. 29. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Arenametrix : Use case 2 - acquisition digitale de publics cibles en utilisant des données des visiteurs passés Toucher de nouveaux publics en cherchant des jumeaux statistiques des acheteurs dans la sphère sociale
  30. 30. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Startup qui donne la parole aux visiteurs des institutions culturelles pour mieux les connaître et mieux les fidéliser ■ Solution permettant de collecter à chaud, d'analyser et de valoriser des données visiteurs à forte valeur ajoutée ○ Données quali : commentaires ○ Données quanti : infos de profil, niveau de satisfaction, QCM/QCU ○ Données personnelles : prénom, nom, email, consentement (opt-in)
  31. 31. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Application intégrée en fin de parcours ■ Données collectées en continu Maison Victor Hugo Château de Vincennes Panthéon Musée Cognacq-Jay
  32. 32. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Tableau de bord qui centralise les informations collectées ■ Données accessibles et analysées en temps réel
  33. 33. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Tableau de bord qui centralise les informations collectées ■ Données accessibles et analysées en temps réel
  34. 34. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Tableau de bord qui centralise les informations collectées ■ Données accessibles et analysées en temps réel
  35. 35. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Tableau de bord qui centralise les informations collectées ■ Données accessibles et analysées en temps réel
  36. 36. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? GuestViews ■ Cas d’usage ○ “Page avis” (communication externe et SEO) ○ “Alerte email mauvaise note” (réactivité dans la gestion du mécontentement) ○ “Filtres” (segmentation de la base) ○ “Campagnes intelligentes” (emailing ciblé par profils-types) ○ “Reporting automatique” (aide à la décision) ■ Bénéfices ○ Mettre en place des standards internes en matière d’accueil des publics ○ Maximiser la satisfaction des publics concernant leur expérience de visite ○ Augmenter la fréquentation et diversifier les publics ■ Equipes concernées ○ Développement des publics ○ Marketing ○ Communication ○ Conservation
  37. 37. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Réunir les données des institutions ● Collecter les données en respectant la vie privée ● Adopter des représentations homogènes pour rendre les données comparables ● Choix d’un modèle qui permet de représenter des liens entre les données S’appuyer sur des données externes ● DataTourisme, données des offices de tourisme sur les lieux et les événements ● OpenAgenda, et autres agenda d’événements ● Base Joconde et autres données culturelles ● Bases de connaissances généralistes: DBPedia, Wikidata, … ● Bases de connaissances géographiques: geonames, données sur data.gouv.fr...
  38. 38. Un exemple (simpliste) de liens Livre d’Or Visiteur QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ?
  39. 39. Visiteur QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? 7d240ddbc2bfe3c3890e122dfbd 589f39e7e03641275fe1028a52b ac79491de1 Un exemple de liens dans les données actuelles vient de a acheté (en ligne) Livre d’Or a renseigné 26-2-2017 23-9-2018
  40. 40. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ?e Nombre de commentaires laissés dans un musée de Paris Musées en 2018 (jan-sept) par origine du visiteur Score moyen par origine (-1 négatif, 0 neutre, +1 positif)
  41. 41. QU’EST-CE QUE L’ANALYSE ET LE CROISEMENT DE DONNÉES ? Apports de la mutualisation ● Mutualisation de la collecte de sources de données externes ○ pour enrichir l'exploitation des données de chaque partenaire ● Enrichissement de l'exploitation des données de chaque partenaire ○ par la connaissance des données des autres partenaires
  42. 42. PAUSE 15 min 15h15-15h30
  43. 43. 15h30-16h15 : Quelles sont les besoins des structures culturelles ? Intervenants : ● François Forge, fondateur et directeur / reciproque ● Gaëlle Lesaffre, Ingénieure de recherche / Chaire Unesco-ITEN ● Jean-Claude Moissinac, Maîtres de conférences / Institut Mines-Telecom, Telecom Paristech
  44. 44. QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ? Chaire Unesco-ITEN, reciproque ● Élaboration des cas d’usages 1 - Interrogation des professionnels des établissements culturels => Échange autour des pratiques, des données, des outils, des besoins, des attentes en ateliers collectifs 2 - Élaboration des cas d’usages à partir des besoins recensés => Description des suites d’actions dans un système menant à un objectif => Priorité aux cas d’usages relevant du croisement de données entre établissements
  45. 45. Les grands axes QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
  46. 46. PLANIFICATION 1. BENCHMARK STRATÉGIE Recherche d’expositions comparables dans la Base de Données D&M 2. FRÉQUENTATION STRATÉGIE, LOGISTIQUE Prédiction et optimisation de la fréquentation pour un thème donné QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
  47. 47. PILOTAGE EN TEMPS RÉEL 1a. PRÉVISION DE LA FRÉQUENTATION Prévoir la fréquentation à court terme 1b. PRÉVISION des FLUX & FILES D’ATTENTE Anticiper l’engorgement des files d’attente 1c. MONITORING DES FLUX DE VISITEURS Suivre et rediriger les visiteurs dans les espaces selon l’affluence 3a. FRÉQUENTATION ; SEGMENTATION Analyser les publics, identifier segments à fort taux de pénétration QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
  48. 48. ANALYSE POSTÉRIEURE 1a. FRÉQUENTATION Bilan de fréquentation de l’exposition 1b. SEGMENTATION, DIVERSIFICATION Analyse des segments de public, par activité 1c. FLUX DE PUBLICS Tracer flux de publics entre établissements QUELS SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ?
  49. 49. QUELLES SONT LES BESOINS DES STRUCTURES CULTURELLES ? e ● Les résultats actuels de Data&Musée en matière de données ○ Grande quantité de données collectées et en cours d’unification ■ Billetteries, livres d’or, utilisation des guides de visite ■ Base Joconde, Données HDA, DBPedia ■ DataTourisme, OpenAgenda ■ et bien d’autres: geonames, liste des musées,... ○ Construction de modèles numériques en cours permettant de trouver des similarités (ex: entre expositions), des rapprochements (ex: entre un lieu et un événement comme un concert, une conférence…) ● Prise en compte du GDPR ○ Problème général de la donnée partagée ○ Solution mises en oeuvre dans Data&Musée: pseudonymisation à la source ○ Solutions à l’étude
  50. 50. 16h15-17h : TABLE RONDE RETOUR SUR EXPÉRIENCE SUR LA CRÉATION D’UNE PLATEFORME DE MUTUALISATION DE DONNÉES Quels sont les enjeux du Big Data et de la mutualisation des données pour les musées ? Intervenants : David Kolin, Chef du pôle numérique / CMN Philippe Rivière, Chef du service numérique / Paris Musées Jean-Claude Moissinac, Maître de conférences / Institut Mines-Telecom, Telecom Paristech Paul Bouzol, CTO / Affluences Omer Pesquer, Consultant expert en usages numériques Modérateur : François Forge, fondateur et directeur / reciproque
  51. 51. Merci à tous ! www.datamusee.fr @DataMusee
  • ElisaGilbertGravil

    Jan. 9, 2019

L'atelier "Mutualisation et exploitation des données des structures culturelles" avait pour objectif d'expliquer comment la plateforme de mutualisation des données des structures culturelles – Data&Musée – permet de créer de nouveaux outils de pilotage pour aider au développement de leurs activités. -- www.datamusee.fr @DataMusee Contact : Sandra Davené, coordinatrice Data&Musée sandra@orpheo.fr 01 86 27 51 89

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