Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014"

Transcription

1 Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 1

2 Classiquement, le Big Data se définit autour des 3 V : Volume, Variété et Vitesse Définition du Big Data Les 3 V du Big Data BIG DATA versus Business Intelligence (BI) INTERNET DES OBJETS VOLUME Du téraoctet 1) à l'exaoctet 2) CLOUD COMPUTING > BI : STATISTIQUE DESCRIPTIVE, sur des données à forte densité en information afin de mesurer des phénomènes, détecter des tendances VARIETE Des données structurées et non structurées BIG DATA DATAMINING VITESSE Intelligence immédiate, analyse prédictive > Big Data : utilisation de STATISTIQUE INFÉRENTIELLE 3), sur des données à faible densité en information dont le grand volume permet d inférer des lois (régressions.) donnant dès lors au Big Data des capacités prédictives. 1) 1 téraoctet = 1024 milliards d'octets 2) 1 exaoctet = 1 milliard de milliards d'octets 3) L'inférence statistique consiste à induire les caractéristiques inconnues d'une population à partir d'un échantillon issu de cette population Source : Institut de l'entreprise 2

3 Introduction : contexte historique Le phénomène Big Data est l'aboutissement d'un long processus de capture, stockage et valorisation de l'information Evolution de la valeur apportée à la donnée Valeur apportée à la donnée Données massives et non structurées Puissance de calcul Intelligence de traitement Big Data au point où les données n'ont PLUS BESOIN D'ÊTRE DESCRIPTIVES et permettent des INFÉRENCES BIG DATA MÉCANISME S DE CALCUL complexes et statistiques "Big" et DESCRIPTIVES RÉUNIS grâce à l'informatique Business Intelligence Machine learning Système sexagésima l [Sumer] Machine d'anticythère [Grèce] Recensement de population [Chine] "Pascaline" [France] Théorème de Bayes [R-U] Analyse prédictive [R-U] Datamining BDD relationnelle Temps ~3 000 av JC 1er siècle ap JC 2 ap. JC

4 Introduction : définition Le Big Data peut être considéré comme la "dernière frontière" de la Business Intelligence APPORT DU BIG DATA Business Intelligence classique Business Intelligence sémantique Business Intelligence temps réel Tableau de bord statique Visualisation dynamique Analyse en temps réel Résultat Interaction utilisateur A posteriori, stockage et capitalisation Visualisation en temps réel Requête ad-hoc Requête flexible Enrichissement de la connaissance Stockage Récolte d'information Entrepôt de données Stockage sémantique Requêtes en continu ETL 1), traitement par lot ETL 1) sémantique, traitement par lot ETL 1) sémantique, traitement en flux Load shedding Retroaction Données sources Sensors Base de données 1) ETL : Extraction, transformation et chargement Structurées / nonstructurées Flux de données Données statiques Source : Laboratoire MAS Centrale Paris 4

5 Big Data : l irruption de la génomique en cancérologie La médecine et le «big data» : -Traitement massif de données médicales, biologiques, (génomiques, protéomiques, transcriptome, etc.) et d analyse automatique d images. -Découvrir des corrélations en comparant le génotype et le phénotype des tumeurs -Les données brutes ne sont pas exploitables : retraitement nécessaire 5

6 Big Data : l irruption de la génomique en cancérologie Données unitaires produites par séquençage haut débit Sur séquenceur type Illumina Hiseq 2500 Six milliards de séquences (informations complémentaires) 1 séquence = 100 bases (A, T, C, G) 1 analyse = 600 milliards de bases (ou de lettres) équivalent à fois Les Misérables 1Tb de données (par semaine) 6

7 7 7

8 Big Data : développement, rôle de l ARS?? Les premières actions de l ARS 8

9 Big Data : l irruption de la génomique en cancérologie: Les problèmes à résoudre Techniques: -Stockage: conservation dans la durée -Calcul : algorithmique complexe -Lecture des fichiers -Restitution : données brutes ou résultats -Réseaux : les tuyaux -Administration des bases Ethiques: -Confidentialité des données -Accessibilité -Propriété des données 9

10 5 Programmes du SDSI Modernisation des SI de production de soins et de dématérialisation - Région sans Film - Biologie - Télémédecine - Hopital Numérique SI de coordination du parcours de santé/social - PAERPA, Hygie, MAIA - Ror-orientation, via-trajectoire - Messagerie sécurisée - Espace d échange pro - SRIS GP Pilotage / évaluation et SI de premiers recours - Cerveau / PDSA - SIG - Big data - Portail samu - Interconnexion 15/18 Jean Pinson Christophe Couvreur Philippe Mati Christian Bonnal Pierre Boiron Bruno Xoual Jean-Baptiste Hagenmuller Sandrine Chipot Laurent Tréluyer Infrastructure & référentiel - Portail / EAI - REPSIF / Ror-référentiel - Ident patient, syst référencement d info patient Philippe Rizand - Roses (THD) - Externalisation Pierre Barrel Pierre Blonde Innovation - TSN - Objets connectés - Mobilité - Serious game - Relations sociétés innovantes Frédéric Prudhomme Eric Lepage Christine Calinaud 10

11 Mise en place de ROSeS Assembler un réseau optique sécurisé de km reliant 5 plateformes de services et 250 ES en Ile de France répartis en 4 catégories : -Petits débits 10 Mbps -Moyens débits 100 Mbps -Gros débits 1 Gbps -Très gros débits Au-delà de 1Gbps

12 Région sans film: Premier service Cloud 6 Etablissements 3 CH Publics 1 ESPIC 1 Cabinet privé 1 CMS 95 2 Etablissements 1 CRLCC 1 Cabinet privé 3 Etablissements 3 CH publics 6 Etablissements 5 Etablissements 5 CH Publics CH publics 1 Cabinet privé 1 CRLCC 1 EPSN 7 Etablissements 6 CH Publics 1 Cabinet privé 91 5 Etablissements 5 CH Publics 77 5 Etablissements 4 CH publics 1 Cabinet privé 12

13 Production RSF: Evolution millions d examens produits à terme par année courante

14 Production RSF: Aujourd hui 4,8 millions d examens archivés depuis l ouverture du service Plateforme alimentée par 400 Modalités DICOM d imagerie et 15 PACS préexistants connectés Actuellement 380 To de données compressées stockées (Compression sans perte avec facteur moyen de 2,5) 14

15 Terrisanté: Une plateforme d échanges interopérable, portant 5 bouquets de services numériques Mon compte santé, pour gérer son agenda patient, prendre des rendez vous, payer en ligne, bénéficier de services interactifs, etc. Compte santé patient Service public d information en santé Plateforme d échange et de services Prévention renforcée et e- formation pour tous Un portail d information grand public présentant l offre de soins et des informations santé contextualisées Une plateforme de prévention et de e- formations pour les usagers et les professionnels avec des messages de prévention ciblés, serious games, e- learning, etc.) Outils de collecte et d exploitation des données, à des fins de pilotage, de veille sanitaire et de recherche Exploitation des données collectées Coordination et collaboration des professionnels Une plateforme de coordination et des réseaux sociaux professionnels pour organiser les Parcours Personnalisés de Soins et la prise en charge collaborative 15

16 Terrisanté/Bigdata 10 % du budget (2 M ) consacré pour aider des entreprises à développer des solutions innovantes sur Terrisanté Dans le cadre de Terrisanté, nous déploierons une plateforme de traitement en temps réel de données massives permettant d offrir aux professionnels de santé ainsi qu aux objets intelligents dont ils sont équipés (robots, interfaces hommes- machines, outils d analyse automatique d images ou de signaux, capteurs,...) la capacité à exploiter de façon pertinente ces énormes quantités d informations. 16

17 Terrisanté/Bigdata Ces plateformes de traitement en temps réel de données massives doivent permettre de : - partager des informations de santé individuelle associées à des informations d exposition pour une meilleure prise en charge (coordination des soins) ; - fournir des données pour la recherche fondamentale et clinique associant des données de phénotype, génotype et des données d'exposition au niveau de l'individu (aide à la recherche) ; - évaluer les comportements de santé des citoyens et des modalités de prise en charge (études cout-efficacité). Ces technologies associées à la collecte et au traitement des données médicales sont en plein essor et font l objet d une convergence d intérêts entre chercheurs, professionnels de santé, industriels du secteur et investisseurs. 17

Big Data et la santé

Big Data et la santé Big Data, c'est quoi? Big Data et la santé Collecte, stockage et exploitation de masses de données Capter de façon automatique et anonyme une très grande quantité d'informations, les traiter avec des algorithmes

Plus en détail

Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients?

Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients? Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients? Paul Landais Université Montpellier 1 Responsable de la Banque Nationale de Données Maladies Rares (BNDMR) Co-coordonnateur

Plus en détail

Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data

Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Approches & opportunités face aux enjeux de volume, variété et vélocité France, 2012-2014 28 mars 2013 Ce document

Plus en détail

Pôle Le Cabinet du Futur. La technologie au service de la productivité

Pôle Le Cabinet du Futur. La technologie au service de la productivité La technologie au service de la productivité Intervenants Nicolas Catel Expert comptable, commissaire aux comptes Valérie Beyaert Diplômée d expertise comptable Laurent Gaudy Consultant en management,

Plus en détail

Entreprise et Big Data

Entreprise et Big Data Entreprise et Big Data Christophe Favart Chef Architecte, SAP Advanced Development, Business Information Technology Public Juin 2013 Agenda SAP Données d Entreprise Big Data en entreprise Solutions SAP

Plus en détail

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement Introduction Phases du projet Les principales phases du projet sont les suivantes : La mise à disposition des sources Des fichiers Excel sont utilisés pour récolter nos informations L extraction des données

Plus en détail

La Télémédecine dans le cadre de la Plateforme Régionale Santé de Martinique

La Télémédecine dans le cadre de la Plateforme Régionale Santé de Martinique + La Télémédecine dans le cadre de la Plateforme Régionale Santé de Martinique 15 ème Conférence des Fédérations Hospitalières des Antilles et de la Guyane Y. MARIE-SAINTE Directeur 28/04/2011 V1.0 + #

Plus en détail

Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA

Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez 1. Introduction : Besoins Informations et Aide

Plus en détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie

Plus en détail

Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012.

Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012. 1 Du même auteur chez le même éditeur Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012. AFNOR 2013 Couverture : création AFNOR Éditions Crédit photo 2011 Fotolia

Plus en détail

Le terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification

Le terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification Séminaire national Alger 12 Mars 2008 «L Entreprise algérienne face au défi du numérique : État et perspectives» CRM et ERP Impact(s) sur l entreprise en tant qu outils de gestion Historique des ERP Le

Plus en détail

Informatique Médicale & Ingénierie des Connaissances Pour la e-santé

Informatique Médicale & Ingénierie des Connaissances Pour la e-santé Li ics Laboratoire d Informatique Médicaleet d Ingénierie des Connaissances en e-santé Projet de création d une UMR Inserm Université Pierre et Marie Curie, Université Paris Nord Informatique Médicale

Plus en détail

Big Data On Line Analytics

Big Data On Line Analytics Fdil Fadila Bentayeb Lb Laboratoire ERIC Lyon 2 Big Data On Line Analytics ASD 2014 Hammamet Tunisie 1 Sommaire Sommaire Informatique décisionnelle (BI Business Intelligence) Big Data Big Data analytics

Plus en détail

Journée SITG, Genève 15 octobre 2013. Nicolas Lachance-Bernard M.ATDR Doctorant, Laboratoire de systèmes d information géographique

Journée SITG, Genève 15 octobre 2013. Nicolas Lachance-Bernard M.ATDR Doctorant, Laboratoire de systèmes d information géographique Monitorint spatio-temporel intégré de la mobilité urbaine Monitoring spatio-temporel de l ADN urbain Une réponse aux défis, problèmes, enjeux et risques des milieux urbains Nicolas Lachance-Bernard M.ATDR

Plus en détail

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data. Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision

Plus en détail

Big data : vers une nouvelle science des risques?

Big data : vers une nouvelle science des risques? Big data : vers une nouvelle science des risques? Serge Abiteboul INRIA et ENS Cachan Conseil national du numérique et Académie des sciences Big data et science des risques 1 Organisation Big data en bref

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise BUSINESS INTELLIGENCE Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise 1 Présentation PIERRE-YVES BONVIN, SOLVAXIS BERNARD BOIL, RESP. SI, GROUPE OROLUX 2 AGENDA Définitions Positionnement de la

Plus en détail

Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant

Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant Parcours: Master 1 : Bioinformatique et biologie des Systèmes dans le Master

Plus en détail

DOCSaaS Cloud Computing Solutions

DOCSaaS Cloud Computing Solutions DOCSaaS Cloud Computing Solutions LA Plateforme Multiservices Documentaires spécialisée dans le document d entreprise www.docsaas.fr Gagnez en sérénité Mettez du «SMART» dans votre gestion documentaire.

Plus en détail

e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France

e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France Sommaire Cloud Computing Retours sur quelques notions Quelques chiffres Offre e need e need Services e need Store

Plus en détail

Masses de données et calcul : à l IRIT. 8 octobre 2013

Masses de données et calcul : à l IRIT. 8 octobre 2013 Masses de données et calcul : la recherche en lien avec les Big Data à l IRIT 8 octobre 2013 08/10/2013 1 L IRIT en qq chiffres 700 personnes sur tous les sites toulousains 5 tutelles 7 thèmes et 21 équipes

Plus en détail

LES DONNÉES : VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL

LES DONNÉES : VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL Bonjour, LES DONNÉES : VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL! PHILIPPE NIEUWBOURG @NIEUWBOURG! SAS FORUM ANALYTIQUE MONTRÉAL, 27 MAI 2014 Bienvenue dans le monde des données volumineuses ou massives.! Qui a un

Plus en détail

PLEXUS OI, UN INNOVANT

PLEXUS OI, UN INNOVANT PLEXUS OI, UN INNOVANT UN PROJET E-SANTE PLEXUS OI Genèse du projet L innovation au cœur du parcours de prise en charge LAGENÈSE DU PROJET Favoriser l émergence de territoires d excellence Des démarches

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

IBM Software Big Data. Plateforme IBM Big Data

IBM Software Big Data. Plateforme IBM Big Data IBM Software Big Data 2 Points clés Aide les utilisateurs à explorer de grands volumes de données complexes Permet de rationaliser le processus de développement d'applications impliquant de grands volumes

Plus en détail

Région Sans Film. 11 Décembre 2014. Auteur :

Région Sans Film. 11 Décembre 2014. Auteur : Région Sans Film 11 Décembre 2014 Auteur : RÉGION SANS FILM, LE CONTEXTE Le Contexte Régional Gouvernance Le Ministère de la Santé Définir et évaluer la politique de santé L Agence Régionale de Santé (ARS

Plus en détail

Master pro (M2) Contrôle, Exploitation et Intelligence des Données : Programme

Master pro (M2) Contrôle, Exploitation et Intelligence des Données : Programme Master pro (M2) Contrôle, Exploitation et Intelligence des Données : Programme Responsable pédagogique de la formation : Michel Arnaud, professeur, Sciences de l Information et de la Communication Le M2

Plus en détail

DOSSIER DE PRESSE. Salon de la Santé et de l Autonomie Pavillon 1 Stand L22

DOSSIER DE PRESSE. Salon de la Santé et de l Autonomie Pavillon 1 Stand L22 DOSSIER DE PRESSE Salon de la Santé et de l Autonomie Pavillon 1 Stand L22 2014 1 BERGER-LEVRAULT, PARTENAIRE INCONTOURNABLE DES ACTEURS DE SANTÉ PUBLICS ET PRIVÉS Dossier de presse 2014 I Page 3 1 BERGER-LEVRAULT,

Plus en détail

DU RÉSEAU AU BIG DATA UNE OFFRE GLOBALE DE GESTION DE LA DONNÉE. Bruno Fleisch - Responsable Produits Tarik Hakkou Responsable du pôle «Data»

DU RÉSEAU AU BIG DATA UNE OFFRE GLOBALE DE GESTION DE LA DONNÉE. Bruno Fleisch - Responsable Produits Tarik Hakkou Responsable du pôle «Data» DU RÉSEAU AU BIG DATA UNE OFFRE GLOBALE DE GESTION DE LA DONNÉE Bruno Fleisch - Responsable Produits Tarik Hakkou Responsable du pôle «Data» BT, UN LEADER MONDIAL BT est l une des premières entreprises

Plus en détail

SDRSIS Systèmes d information en santé

SDRSIS Systèmes d information en santé SDRSIS Systèmes d information en santé SCHÉMA DIRECTEUR RÉGIONAL DES SYSTÈMES D INFORMATION EN SANTÉ SDRSIS Systèmes d information en santé Introduction...4 La démarche...5 Le contexte des Systèmes d

Plus en détail

Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com. edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10

Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com. edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10 Edmond Cissé URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10 1 Historique du BI Depuis 20 ans, le marché BI est stable et maintenu dans

Plus en détail

La mise en place du PACS 1 Midi-Pyrénées s inscrit

La mise en place du PACS 1 Midi-Pyrénées s inscrit Pr Louis Lareng ADMINISTRATEUR Dr Monique Savoldelli DIRECTEUR SIH Karine Seymour CHEF DE PROJET 35 GROUPEMENT DE COOPÉRATION SANITAIRE TÉLÉSANTÉ MIDI-PYRÉNÉES, TOULOUSE Mise en place d un PACS mutualisé

Plus en détail

LA DIVULGATION INTELLIGENTE DES DONNEES A L'HEURE DES BIG DATA

LA DIVULGATION INTELLIGENTE DES DONNEES A L'HEURE DES BIG DATA LA DIVULGATION INTELLIGENTE DES DONNEES A L'HEURE DES BIG DATA Une approche politiques publiques Données personnelles / traitement pénal des infractions CNIL 1 Journée AFDIT 22.2.2013 BIG DATA L'un des

Plus en détail

Introduction. Philippe DOMY

Introduction. Philippe DOMY Introduction Philippe DOMY Le constat «L hôpital français, en général, ne saurait ni acheter ni gérer un projet SI.» Le constat Et pourtant, sur le papier, la France dispose de nombreux atouts. 1/3 Les

Plus en détail

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP

Plus en détail

De l IaaS au SaaS, La BI au cœur du cloud

De l IaaS au SaaS, La BI au cœur du cloud De l IaaS au SaaS, La BI au cœur du cloud Cloud Computing World Expo 9 et 10 Avril 2014 Eric Bodilsen Directeur Général Adjoint Diademys Dominique Gire Directeur Associé Novulys Le groupe Diademys Evolution

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

Ici, le titre de la. Tableaux de bords de conférence

Ici, le titre de la. Tableaux de bords de conférence Ici, le titre de la Tableaux de bords de conférence pilotage d entreprise, indicateurs de performance reporting et BI quels outils seront incontournables à l horizon 2010? Les intervenants Editeur/Intégrateur

Plus en détail

SÉRIE NOUVELLES ARCHITECTURES

SÉRIE NOUVELLES ARCHITECTURES SÉRIE NOUVELLES ARCHITECTURES Alerte au tsunami des données : les entreprises doivent prendre la vague maintenant! Quels sont les faits qui sous-tendent cette réalité? Quelles entreprises sont aujourd

Plus en détail

Journées de formation DMP

Journées de formation DMP Journées de formation DMP Le DMP dans l écosystème Chantal Coru, Bureau Etudes, ASIP Santé Mardi 26 juin 2012 Processus de coordination au centre des prises en charge Quelques exemples Maisons de santé

Plus en détail

DOSSIER DE PRESSE Le 31 octobre 2014

DOSSIER DE PRESSE Le 31 octobre 2014 DOSSIER DE PRESSE Le 31 octobre 2014 La Bourgogne, territoire de soins numérique La Bourgogne fait partie des 5 régions lauréates de Territoire de Soins Numérique (TSN). La région va recevoir un soutien

Plus en détail

WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD

WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD Xe, RAFF et StableTrac sont des marques de Western Digital

Plus en détail

UNE TECHNOLOGIE LIBÉRATRICE. FLUIDITÉ ET SIMPLICITÉ. Vue for. Cloud Services

UNE TECHNOLOGIE LIBÉRATRICE. FLUIDITÉ ET SIMPLICITÉ. Vue for. Cloud Services Vue for Cloud Services FLUIDITÉ ET SIMPLICITÉ. Les médecins cliniciens et les médecins traitants ont besoin de pouvoir accéder aux données du patient librement, rapidement et efficacement. Cependant, les

Plus en détail

Intelligence Economique - Business Intelligence

Intelligence Economique - Business Intelligence Intelligence Economique - Business Intelligence Notion de Business Intelligence Dès qu'il y a une entreprise, il y a implicitement intelligence économique (tout comme il y a du marketing) : quelle produit

Plus en détail

Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on?

Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on? Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on? Yvan Robert, VP Affaires Stratégiques Emmanuel Faug, Resp. pra>que BI Colloque 2014 Big Data Agenda Qui sommes nous? L importance de l information Méthodes

Plus en détail

De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014

De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014 De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014 REFERENTIEL DE PRATIQUES Offert par De l information à la prise de décision

Plus en détail

JASPERSOFT : Répondre à la demande croissante face à un reporting de plus en plus complexe.

JASPERSOFT : Répondre à la demande croissante face à un reporting de plus en plus complexe. JASPERSOFT : Répondre à la demande croissante face à un reporting de plus en plus complexe. Tom CAHILL Vice Président EMEA JASPERSOFT Tom CAHILL, Vice Président EMEA, JASPERSOFT, François MERO, VP - General

Plus en détail

SysFera. Benjamin Depardon

SysFera. Benjamin Depardon SysFera Passage d applications en SaaS Benjamin Depardon CTO@SysFera SysFera Technologie 2001 Création 2010 Spin Off INRIA Direction par un consortium d investisseurs 12 personnes 75% en R&D Implantation

Plus en détail

Conseil et Ingénierie des Systèmes d Information d Entreprise

Conseil et Ingénierie des Systèmes d Information d Entreprise Conseil et Ingénierie des Systèmes d Information d Entreprise Le Groupe Khiplus SAS KHIPLUS Management Société holding animatrice du groupe SAS KHIPLUS Advance Conseil et ingénierie de Systèmes d Information

Plus en détail

Introduction à l Informatique licence 1 ère année Notes de Cours

Introduction à l Informatique licence 1 ère année Notes de Cours Introduction à l Informatique licence 1 ère année Notes de Cours Philippe Le Parc Mail : leparc@univ-brest.fr Bureau : LC101 Tel : (029801) 6960 Fiche UE (part.1) 2 Plan et planning Début des cours magistraux

Plus en détail

Maître de cérémonie Christian Fillatreau, Président du Cluster TIC Aquitaine

Maître de cérémonie Christian Fillatreau, Président du Cluster TIC Aquitaine Challenge start-up Maître de cérémonie Christian Fillatreau, Président du Cluster TIC Aquitaine Sanilea Régulation des transports et des soins Performance, simplicité, connectivité, intuitivité, mobilité

Plus en détail

La qualité opérationnelle = Mobilité + Rapidité + Traçabilité,

La qualité opérationnelle = Mobilité + Rapidité + Traçabilité, La qualité opérationnelle = Mobilité + Rapidité + Traçabilité, Ce qui va changer dans les 5 ans à venir dans les métiers de la gestion de la Qualité, de l'hygiène, de la Sécurité et de l'environnement

Plus en détail

Panorama des problématiques de traitement de l information. Larbi Aït Hennani, Fatma Bouali, Vincent Vandewalle

Panorama des problématiques de traitement de l information. Larbi Aït Hennani, Fatma Bouali, Vincent Vandewalle Panorama des problématiques de traitement de l information Larbi Aït Hennani, Fatma Bouali, Vincent Vandewalle Conduite d une étude statistique Larbi Aït Hennani, maître de conférences en mathématiques

Plus en détail

Les datas = le fuel du 21ième sicècle

Les datas = le fuel du 21ième sicècle Les datas = le fuel du 21ième sicècle D énormes gisements de création de valeurs http://www.your networkmarketin g.com/facebooktwitter-youtubestats-in-realtime-simulation/ Xavier Dalloz Le Plan Définition

Plus en détail

En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise

En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise En savoir plus sur : Services en ligne, SaaS, IaaS, Cloud - 201305-2/5 SaaS, IaaS, Cloud, définitions Préambule Services en ligne,

Plus en détail

NewPoint IT Consulting BIG DATA WHITE PAPER. NewPoint Information Technology Consulting

NewPoint IT Consulting BIG DATA WHITE PAPER. NewPoint Information Technology Consulting NewPoint IT Consulting BIG DATA WHITE PAPER NewPoint Information Technology Consulting Contenu 1 Big Data: Défi et opportunité pour l'entreprise... 3 2 Les drivers techniques et d'entreprise de BIG DATA...

Plus en détail

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1 La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec ESRI 2005 session «Décisionnel» 26/10/2005 1 La Business Intelligence : Une Définition La Business intelligence permet l utilisation des données opérationnelles

Plus en détail

pour Une étude LES DÉFIS DES DSI Avril 2013

pour Une étude LES DÉFIS DES DSI Avril 2013 Une étude pour LES DÉFIS DES DSI Avril 2013 Présentation de l étude Objectifs : Faire le point sur les orientations IT des DSI : cloud, mobilité, sécurité, poste de travail Identifier les principaux défis

Plus en détail

Stratégie de déploiement

Stratégie de déploiement Messageries Sécurisées de Santé (MSSanté) Mars 2014 Page 1 La présente note vise à éclairer la démarche de mise en place d un système de messageries sécurisées de santé en concertation avec l ensemble

Plus en détail

Big- Data: Les défis éthiques et juridiques. Copyright 2015 Digital&Ethics

Big- Data: Les défis éthiques et juridiques. Copyright 2015 Digital&Ethics Big- Data: Les défis éthiques et juridiques. 1 Big- Data: Les défis éthiques et juridiques. Digital & Ethics Ce que change le Big Data Les questions éthiques et juridiques Les réponses possibles 2 Digital

Plus en détail

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE PRESENTATION DE 700 25 % DE L OPEN SOURCE PAR AN DE CROISSANCE EXPERTS + de 20 ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE + de 35 PARTENAIRES OPEN SOURCE près de 50 Smile Open Source Solutions - Toute

Plus en détail

Démonstration Google Apps. Christophe Thuillier Avril 2010 Arrowsoft

Démonstration Google Apps. Christophe Thuillier Avril 2010 Arrowsoft Démonstration Google Apps Christophe Thuillier Avril 2010 Arrowsoft Sommaire 0. Présentation E-Consulting 1. Le Cloud computing 2. Les Google Apps Communication et connexion Collaboration et publication

Plus en détail

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop Passez au niveau supérieur en termes de connaissance grâce à la formation Data Analyst de Cloudera. Public Durée Objectifs Analystes de données, business analysts, développeurs et administrateurs qui ont

Plus en détail

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Événement 25e anniversaire du CRG Université Laval, Qc, Canada 08 mai

Plus en détail

Internet of big data things

Internet of big data things Internet of big data things Domotique & bigdata : un cas concret de @maisonquitweet à @raildar_fr et un peu de philosophie pour finir. #JCSA14 Domotique «Do It Yourself» Pleine maîtrise de l'ensemble de

Plus en détail

Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients

Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Frédérick Vautrain, Dir. Data Science - Viseo Laurent Lefranc, Resp. Data Science Analytics - Altares

Plus en détail

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par

Plus en détail

«Les projets collaboratifs pour les nuls»

«Les projets collaboratifs pour les nuls» «Les projets collaboratifs pour les nuls» Les jeudis du numérique à Vannes 28/05/15 Sommaire 1) Le projet collaboratif 2) Les appels à projets 3) Le financement 4) Le rôle d Images & Réseaux Les questions

Plus en détail

Formation continue. Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe)

Formation continue. Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe) CertifiCat de data scientist Formation continue Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe) CertifiCat de data scientist La demande de data scientists est croissante mais peu de formations existent. Ce certificat

Plus en détail

L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL

L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL Talented Together L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL Retours d expériences avec Talend Julien DULOUT Manager Sopra Consulting Expert des offres BI, MDM & BigData Ludovic MONNIER Architecte Sopra Expert EAI

Plus en détail

AVEC LES. de votre. Pour vous. pitché. ENGIE, Hugues. Philippe. e, ORANGE, Nathalie. Fréderic GENERALE. SOCIETE. Aymeril PHILIPPE PALAT

AVEC LES. de votre. Pour vous. pitché. ENGIE, Hugues. Philippe. e, ORANGE, Nathalie. Fréderic GENERALE. SOCIETE. Aymeril PHILIPPE PALAT LES THEMATIQUES, LES PISTES DE COOPERATION AVEC LES STARTUPS ILS ONT PITCHES POUR VOUS Alain Jourdan, Directeur général adjoint de CREDIT AGRICOLE Technologies, Pascal Rioual, Délégué Innovation Groupe,

Plus en détail

Le cinquième chapitre

Le cinquième chapitre Le cinquième chapitre Objectif : présenter les supports matériels ou immatériels permettant d'étayer cette nouvelle approche de la fonction maintenance. I. Evolution du domaine technique - Différents domaines

Plus en détail

e-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé

e-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé e-biogenouest Coordinateur : Olivier Collin Animateur : Yvan Le Bras CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé

Plus en détail

Virtualisation et mutualisation Le cloud computing, un enjeu structurant et stratégique pour le secteur public. Paris, 4 mai 2011

Virtualisation et mutualisation Le cloud computing, un enjeu structurant et stratégique pour le secteur public. Paris, 4 mai 2011 Virtualisation et mutualisation Le cloud computing, un enjeu structurant et stratégique pour le secteur public. Paris, 4 mai 2011 1 20 Qu est- ce que le Cloud Computing? définitions applications pratiques

Plus en détail

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs par Amina GACEM Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Evolution des SGBDs Pour toute remarque, question, commentaire

Plus en détail

Analyse de grandes bases de données en santé

Analyse de grandes bases de données en santé .. Analyse de grandes bases de données en santé Alain Duhamel Michaël Genin Mohamed Lemdani EA 2694 / CERIM Master 2 Recherche Biologie et Santé Journée Thématique Fouille de Données Plan. 1 Problématique.

Plus en détail

Les technologies du Big Data

Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data PRÉSENTÉ AU 40 E CONGRÈS DE L ASSOCIATION DES ÉCONOMISTES QUÉBÉCOIS PAR TOM LANDRY, CONSEILLER SENIOR LE 20 MAI 2015 WWW.CRIM.CA TECHNOLOGIES: DES DONNÉES JUSQU'À L UTILISATEUR

Plus en détail

Les ressources numériques

Les ressources numériques Les ressources numériques Les ressources numériques sont diverses et regroupent entre autres, les applications, les bases de données et les infrastructures informatiques. C est un ensemble de ressources

Plus en détail

L Information en Temp Réel

L Information en Temp Réel L Information en Temp Réel Christophe Toulemonde Program Director Integration & Development Strategies christophe.toulemonde @metagroup.com Europe 2004 : Environnement économique Importance du pilotage

Plus en détail

Mettre en place de plateformes inter-opérables mutualisées d informations et de services.

Mettre en place de plateformes inter-opérables mutualisées d informations et de services. 7 points pour garantir un bel avenir de la e-santé en France... by Morgan - Dimanche, janvier 30, 2011 http://www.jaibobola.fr/2011/01/avenir-de-la-e-sante-en-france.html La Recherche et le développement

Plus en détail

1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données

1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données 1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données Votre interlocuteur Didier Gaultier Directeur Data Science Business & Decision Professeur de Statistique à l

Plus en détail

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Présenté par Hana Gara Kort Sous la direction de Dr Jalel Akaichi Maître de conférences 1 1.Introduction

Plus en détail

BIG DATA VOUS N Y ÉCHAPPEREZ PAS!

BIG DATA VOUS N Y ÉCHAPPEREZ PAS! BIG DATA VOUS N Y ÉCHAPPEREZ PAS!! PHILIPPE NIEUWBOURG @NIEUWBOURG! COLLOQUE ITIS BIG DATA / OPEN DATA QUÉBEC, 29 AVRIL 2014 1 Bonjour, Bienvenue dans le monde des données volumineuses ou massives.! Qui

Plus en détail

Le développement de l offre de services en ligne. Décembre 2010

Le développement de l offre de services en ligne. Décembre 2010 Le développement de l offre de services en ligne Décembre 2010 L administration électronique comme levier de la modernisation de l Etat L administration électronique fait désormais partie des leviers utilisés

Plus en détail

Démarche de territoire «intelligent» :

Démarche de territoire «intelligent» : Démarche de territoire «intelligent» : La Communauté d Agglomération de Perpignan Méditerranée choisit Orange pour développer sa plateforme d information et de services dédiée aux citoyens et acteurs locaux.

Plus en détail

Anthropologue, ethnologue, géographe, historien de l'art, ingénieur, informaticiens, mathématicien, pédagogue, sociologue, Étudiants en tourisme

Anthropologue, ethnologue, géographe, historien de l'art, ingénieur, informaticiens, mathématicien, pédagogue, sociologue, Étudiants en tourisme Conférence régionale de l'économie touristique sur l'innovation Orléans, 1er Octobre 2014 Imagitour? PROGRAMME IMAGITOUR Une équipe multidisciplinaire Une épistémologie commune La recherche de demain DU

Plus en détail

GREENTIC. Multimédia et TIC au service du développement durable

GREENTIC. Multimédia et TIC au service du développement durable GREENTIC Multimédia et TIC au service du développement durable 1 GREENTIC: Synthèse L appel à propositions vise à cofinancer, dans le domaine des TIC et du Multimédia au service du développement durable,

Plus en détail

Projet CoDrive : utilisation des données de véhicules communicants, intégration avec un système de gestion de trafic (119)

Projet CoDrive : utilisation des données de véhicules communicants, intégration avec un système de gestion de trafic (119) Projet CoDrive : utilisation des données de véhicules communicants, intégration avec un système de gestion de trafic (119) Résumé : La diffusion large des smartphones et des suivis dédiés de flottes de

Plus en détail

La Business Intelligence, un projet stratégique

La Business Intelligence, un projet stratégique La Business Intelligence, un projet stratégique Le projet décisionnel est étroitement lié au déploiement de la stratégie Lors de la réalisation du projet d informatique décisionnelle, les préoccupations

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

Open Data. Enjeux et perspectives dans les télécommunications

Open Data. Enjeux et perspectives dans les télécommunications Open Data Enjeux et perspectives dans les télécommunications Orange Labs 28/09/2012 Patrick launay, Recherche & Développement, Orange Labs - Recherche & Développement Printemps de la Recherche EDF Open

Plus en détail

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 03/11/2014 Plan du TP 2 Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Présentation de la suite Microsoft BI Présentation

Plus en détail

Système d Information Hospitalier L expérience du Centre Hospitalier Ibn Sina (CHIS)

Système d Information Hospitalier L expérience du Centre Hospitalier Ibn Sina (CHIS) Séminaire SIM 07 FMP de Fès, le 02 juin 2007 Système d Information Hospitalier L expérience du Centre Hospitalier Ibn Sina (CHIS) Auteurs : Mme Drissia ELACHEJAI Ingénieur en chef Centre Hospitalier Ibn

Plus en détail

Qu est ce qu une offre de Cloud?

Qu est ce qu une offre de Cloud? 1 Qu est ce qu une offre de Cloud? Vos Interlocuteurs : Fréderic DULAC Directeur Frederic.dulac@businessdecision.com 2 Sommaire 1. Cloud : Définition et Typologie 2. Cloud : Les avantages 3. Exemple offre

Plus en détail

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I.

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. QUELLES PERSPECTIVES POUR LES 20 PROCHAINES ANNEES? 22 MARS 2013 CHARLES PARAT, DIR. INNOVATION adoption L ADOPTION DES EVOLUTIONS B.I. EST LENTE BIGDATA BUZZ MAINFRAME

Plus en détail

EWS : Expert Web Service Ou Quels services vous propose votre cabinet?

EWS : Expert Web Service Ou Quels services vous propose votre cabinet? N 4 : EWS EWS : Expert Web Service Ou Quels services vous propose votre cabinet? A partir du site du cabinet WWW.cabinet-trouillot.fr accéder à votre espace sécurisé personnalisé. Adresse du site www.cabinet-trouillot.fr

Plus en détail

Madame Laureen WELSCHBILLIG Chef de projet Système d Information de Santé ARS IDF

Madame Laureen WELSCHBILLIG Chef de projet Système d Information de Santé ARS IDF Madame Laureen WELSCHBILLIG Chef de projet Système d Information de Santé ARS IDF Système d information MAIA et stratégie régionale Journée MAIA Paris 11 mai 2015 Hôtel de Ville de Paris Systèmes d Information

Plus en détail

multiplicité des médias sociaux, l explosion du l évolution des comportements des consommateurs.

multiplicité des médias sociaux, l explosion du l évolution des comportements des consommateurs. 1 Transformation de l environnement: La généralisation des technologies du web, la multiplicité des médias sociaux, l explosion du big data guidés par les réseaux sociaux et l évolution des comportements

Plus en détail

Plateforme Lorraine de services mutualisés pour l échange et le partage de données médicales 16/02/2009

Plateforme Lorraine de services mutualisés pour l échange et le partage de données médicales 16/02/2009 Plateforme Lorraine de services mutualisés pour l échange et le partage de données médicales 16/02/2009 1 Le GCS Télésanté Lorraine La télésanté en lorraine Groupement de Coopération Sanitaire créé en

Plus en détail