Discours d ouverture 2 Axelle LEMAIRE 2 Secrétaire d Etat au Numérique, Ministère de l Economie, de l Industrie et du Numérique 2

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1 Sommaire Discours d ouverture 2 Axelle LEMAIRE 2 Secrétaire d Etat au Numérique, Ministère de l Economie, de l Industrie et du Numérique 2 Maître de la donnée, maître du monde 6 Gilles BABINET 6 Digital Champion auprès de la Commission européenne et cofondateur de Captain Dash 6 Stéphane GRUMBACH 6 Directeur de recherche, INRIA 6 Keynote 8 Marc CHEMIN 8 Cap Gemini 8 Keynote 9 Bernard OURGHANLIAN 9 Directeur technique et sécurité, Microsoft 9 Table ronde objets connectés : du MTOM aux wearable devices, en quoi les objets connectés révolutionnent le big data? 10 Pascal BROSSET 10 SVP Innovation and CTO, Schneider Electric 10 Thomas SERVAL 10 Cofondateur, Kolibree 10 Mathias HERBERTS 10 Cofondateur, Cytizen Data 10 Hugues SEVERAC 10 VP Innovation France, AVIVA 10 Discours de clôture de la matinée : 12 Impact sociologique des objets connectés : l homme augmenté, version 2.0 de l humanité? 12 Éric SADIN 12 Écrivain Philosophe 12

2 Parcours retours d expérience 13 I) Keynote 13 Pascal Arts 13 DLL 13 II) Big data or big change management? 13 Abed AJRAOU 13 Solocal Group 13 III) Adoption Big data : Lean Startup, Horizon planning, rudiments de «VUCAnologie» au travers des expériences de NeoPost 14 Hugues LE BARS 14 Chief data officer Neopost 14 IV) La transformation digitale du stade toulousain 14 Emmanuel SCHWEITZER 14 TIBCO 14 Vincent BONNET 14 Stade Toulousain 14 V) Ciblage et personnalisation : cas client FNAC 15 Camille BERLAND 15 FNAC 15 David BESSIS 15 Tinyclues 15 VI) La relation client chez La Poste Mobile 16 Benoît BOURDÉ 16 Dassault Systèmes 16 Olivier RENARD 16 DSI, La Poste Mobile 16 VII) Big Data analytics en entreprise : exemples concrets de création de valeur dans un marché en forte évolution 17 Fabrice de SALABERRY 17 Directeur général SINEQUA 17 Daniel LE COGUIC 17 ATOS France & IMEA 17 VIII) Exploration de données : clé de voûte du succès d un projet big data 18 Frédéric VAUTRAIN 18 Directeur Data Science, Viseo 18 Laurent LEFRANC 18 Head of Data Science Analytics, Altares Dun and Bradstreet 18 Yohan BENQUE 18 Head of Business Development, Altares Dun and Bradstreet 18 IX) Photobox big data : du batch au temps réel 19 Maxime MEZIN 19 Group Data & Photo Science Director, Photobox 19 X) Grandvision analyse le web social pour optimiser le parcours client 19 Pierre-Marie DESBAZEILLES 19 Directeur CRM & Digital, Grandvision 19 Sylvain ORNETTI, 19 Analyste de données, Dictanova 19

3 XI) Tableau et Criteo : le pouvoir des données et de la technologie 20 Damien LESAGE 20 BI analyst, Criteo 20 Edouard BEAUCOURT 20 Tableau 20 KEYNOTE INTEL : Restructurer son Datacenter pour répondre aux besoins métiers en termes de Big Data 21 Hadoop 2 Point d étape 22 Business Data lake : pour quoi faire et jusqu où? 24 Table ronde : Intégrer seul l open source ou passer par un éditeur? 26 Romain PICARD 26 Regional Director SEMEA, Cloudera 26 Xavier GUERIN 26 Responsable Business Development, Partners & Alliances EMEA chez MapR 26 Objectif et contexte business : piliers du traitement efficace des données 28 Témoignage utilisateur : Solocal Group (ex-pagesjaunes) 29 Big Data : Plate-forme hybride, équipe hybride? 30 Keynote : MarkLogic 31 Ken KRUPA 31 CTO MarkLogic 31 Maîtriser les données de l Entreprise 32 Elias BALTASSIS 32 Directeur big data and analytics, DCG 32 François BOURDONCLE 32 Cofondateur Exalead, Dassault Systèmes et Président, FB&CIE 32 Régis DELAYAT 32 DSI et administrateur du CIGREF, SCOR 32 Réglementation : quelles sont les nouveautés aux niveaux européen et français? 34 Stéphane GREGOIRE 34 Chef du service des affaires économiques, CNIL 34 Thierry DOR 34 Avocat associé, en charge du droit de l informatique et des nouvelles technologies, GIDE LOYRETTE NOUEL 34 Table ronde : le big data en entreprise, comment dépasser les obstacles? 36 Stéphane CLÉMENÇON 36 Responsable mastère spécialisé big data, Telecom Paristech 36 Yves DENNEULIN 36 Directeur, ENSIMAG 36

4 David NAÏM 36 Associé, responsable du pôle Stratégie, marketing et innovation, Ernst & Young 36 Hubert TOURNIER 36 Deputy to the group CIO & Deputy to the CEO, Groupement des Mousquetaires 36 Joannès VERMOREL 36 Enseignant à l Ecole normale supérieure et PDG, LOKAD 36 Justin ZIEGLER 36 DSI, Priceminister 36 Keynote Pax Data 38 Doug CUTTING 38 Hadoop Cofunder Chief architect, Cloudera 38 Big data, ça change tout 39 Colin MAHONY 39 SVP and general manager, HP software big data 39 Remise des Trophées de l Innovation Big data Jérôme SANDRINI 40 Vice-président, responsable des opérations globales big data, Atos 40 Steve PEGUET 40 Directeur Innovation France, Atos 40 Antoine CROCHET-DAMAIS 40 Journaliste, JDN 40 Parcours retours d expérience 41 I) La transformation digitale : une opportunité 41 Marc GENEVOIS 41 Directeur des Opérations, SAP France 41 II) Assurances : le big data, un catalyseur de la transformation digitale de Covea 41 Guillaume LEMELE 41 Directeur des pôles logiciels du SI MMA, Covea 41 Sébastien LAYER 41 Architecte senior, Sentelis 41 III) Operational Analytics & internet of things, the next frontier? 42 Erick BRETHENOUX 42 Director of business analytics & decision management strategy, IBM 42 IV) Comment le big data a gagné l America s Cup 42 Philippe PRESTI 42 Navigateur, Oracle Team USA 42 Éric DELFOSSE 42 Sales manager Big Data Oracle 42 V) Le projet Sinapse d EDF R&D 43 Jérôme FREMONT 43 Ingénieur chercheur, EDF R&D 43 Cédric FAUVET 43 Responsable développement, Neo Technology France 43 VI) Projet Remind 44

5 Pierre DELORT 44 Président ANDSI et enseignant, Mines ParisTech 44 Vincent GUIGUE 44 Maître de Conférences, UPMC 44 VII) Cas client RTE: Enjeux et développements du big-data pour le gestionnaire du réseau de transport d électricité 45 Nicolas OMONT 45 Ingénieur R&D, RTE France 45 VIII) Cassandra chez Chronopost pour traiter 1,5 milliard d évènements par an 45 Alexander DEJANOVSKI 45 Ingénieur Expert EAI, Chronopost 45 IX) Big data, épidémiologie et nutrition : exemple du métagénome 46 Jean-Michel BATTO 46 Leader technique pour Metagenopolis, INRA 46 X) Plateforme big data + sig + 3d: comment Network Rail réduit ses coûts en digitalisant son réseau ferré 46 Stephen DYKE 46 Director Asset Information (ORBIS), Network Rail 46 XI) Analyse imprédictible et interactive de téraoctets de données 47 Laurent DOLLE 47 Manager of software development, Amadeus 47 La puissance Big Data à la portée de tout développeur 48 Projet Drill : du SQL agile et self-service pour le Big Data 49 Hadoop et sécurité C est possible 50 Table ronde : Compétences et Big Data 51 Fabrice MARQUE 51 Directeur de l activité conseil en vente et service client, Accenture 51 Ariane LIGER-BELAIR 51 Directeur académique, SAS 51 Mathieu COLAS 51 Responsable de l offre Big Data, Capgemini Consulting 51 Cloud et Big Data : coûts maîtrisés et déploiements rapides? 53 Monétisation des données : modèles et exemples 54 Big Data, mais Small App puissante et rapide à concevoir 56

6 2 Discours d ouverture Axelle LEMAIRE Secrétaire d Etat au Numérique, Ministère de l Economie, de l Industrie et du Numérique Bonjour à tous et merci. Vous êtes donc des spécialistes du big data, vous avez compris que la valeur de notre économie d aujourd hui, et plus encore celle de demain, sera cette data, cette donnée. On dit que la data est l or noir ou le pétrole du 21 ème siècle. Je ne suis pas persuadée que cette analogie soit heureuse, parce que les entreprises pétrolières ont longtemps agi comme des monopoles, comme des rentes, et ont épuisé les ressources naturelles de la planète, sans grande redistribution. C est la raison pour laquelle je souhaiterais que le modèle économique qui se forge autour de l exploitation des données, publiques ou privées, ne soit pas forcément celui qui a prévalu au moment du pic de l économie pétrolière au 20 ème siècle. Le succès de cette édition et de votre présence à tous montre que les prospecteurs sont nombreux, que vous espérez trouver dans l immensité du monde numérique ce gisement qui changera tout, le business model, la marge ou la croissance. Ce n est pas une tâche facile et vous êtes venus ici pour trouver des réponses, des solutions, que les nombreux exposants sont prêts à vous montrer. Les données sont le carburant de l économie numérique et bientôt de l ensemble de l économie, qui se numérise peu à peu. Elles sont bien plus que cela, car la valeur des données croît avec leur utilisation, avec leur circuit et leur réutilisation. Nous observons un changement de paradigme sur la manière de faire des affaires et de concevoir un produit ou un service. Pour beaucoup d acteurs, cela implique de mobiliser de nouvelles compétences, d avoir le courage de repenser sa façon de produire ou de rendre des services. C est l objet de ces deux jours que de se confronter au big data, à ses possibilités et à ses impasses. Je voudrais d ailleurs féliciter les organisateurs, qui ont su bâtir un événement important, qui constitue maintenant un rendez-vous annuel sur le big data. Je le dis souvent, l Europe a sans doute raté la décennie des OTT, des plateformes numériques produites par les géants de l internet. Elle ne doit pas rater la décennie qui s ouvre avec tout ce potentiel numérique, dont les perspectives sont encore à venir. En France, nous avons une tradition mathématique, une tradition statistique. Nous avons des penseurs, des ingénieurs, des techniciens, qui savent déjà manipuler les données, et ce depuis des siècles. A l heure du numérique, le potentiel est là, il s agit maintenant de le faire éclore. Comment faire du big data un relai de croissance? La réponse est dans l open innovation, l innovation ouverte, dont on parle depuis 15 ans dans le monde des entreprises mais qui prend tout son sens aujourd hui. La survie de nos entreprises traditionnelles dépendra de leurs capacités à s ouvrir à toutes les formes d innovation, en particulier celles qui viennent des jeunes entreprises innovantes, qui ont la capacité de bousculer les modèles de penser et de produire. Comment le big data peut-il servir à réduire le chômage ou à améliorer l action publique? Vous cherchez à savoir si le big data pourra améliorer votre business model. En réalité, appliqué à toutes les sphères décisionnelles, il s agit d un outil formidable pour repenser la manière d agir. Comme souvent, il n y a pas de recettes magiques, mais je vais tracer quelques pistes que le Gouvernement souhaite engager sur ce sujet dans les prochains mois. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

7 3 Passer dans l économie de la donnée suppose de s inspirer des meilleurs, à commencer par les clients. Le big data, c est l abondance des données pour mieux comprendre, mieux piloter, mieux contrôler les réponses que nous apportons à nos problèmes. Il y a un mois par exemple, la Fondation Abbé Pierre se plaignait de l absence de données sur le logement. Nous avons pris conscience de la fragilité de nos politiques publiques dans ce secteur. Si on libéralisait une partie des données détenues par les bailleurs sociaux, si on connaissait mieux les taux d occupation des logements sociaux, le profil des personnes qui les occupent (non pour les identifier, mais pour connaître les usages du parc d habitation social), les politiques publiques s en trouveraient plus efficaces. Il faut aller chercher l innovation en-dehors des murs de l entreprise. Ce sont souvent les start-ups et les entreprises nativement numériques qui maîtrisent le mieux les technologies et les usages big data. Il est ainsi judicieux d investir dans des start-ups, de passer des marchés avec elles, pour bénéficier de leur agilité. C est tout le sens pour les grands groupes de l amendement à la loi de finance que j avais défendu l année dernière, pour permettre un amortissement fiscal sur cinq ans lorsque des grandes entreprises décident d investir directement ou indirectement, par le biais de fonds d investissement, dans le corporate venture. Parce qu il faut garder une maîtrise des données et de leur utilisation, nous invitons les grandes organisations à développer des plateformes, des API, pour permettre à d autres entreprises innovantes de se connecter et de commencer à développer de nouveaux services. C est cette vision du big data qui a été poussée dans le plan industriel mené à Bercy, porté par Paul Hermelin et François Bourdoncle. Renforcer cette collaboration entre les grands groupes et les start-ups dans un mode tourné vers les usages, c est exactement le sens des challenges big data que nous avons lancés en novembre dernier et qui verront Axa ou Pôle emploi, par exemple, mettre des données à disposition. Après quelques mois, nous sommes en plein dans les questions opérationnelles. Comment anonymiser les données? Est-ce faisable d un point de vue technique? Est-ce souhaitable d un point de vue juridique? Est-ce nécessaire pour soutenir l innovation? Comment améliorer la qualité des données? Ces données doivent-être protégées. Nous ne pouvons pas nier les risques et les contraintes réglementaires sur le big data et les données, notamment lorsqu elles sont personnelles. Il serait malsain de penser qu il ne faut aucune règle, de la même manière qu il est illusoire de vouloir appliquer au big data la régulation que nous avons construite pour l informatique dans les années A l époque, nous étions précurseurs. La France a été le premier pays à édicter une grande loi pour protéger les données en matière informatique et libertés. Cette loi doit être revue, actualisée à l aune du numérique, à l heure européenne, pour que l accompagnement réglementaire permette de protéger et d accompagner l innovation. Nous avons en Europe le meilleur cadre de protection des données personnelles, car nous avons su anticiper les risques posés par le développement de l informatique. D autres continents, comme les Etats-Unis, ont probablement mieux tiré parti, de manière immédiate, de la donnée. Mais à quel prix? Des scandales d espionnage, une suspicion généralisée ont durablement dégradé la confiance dans le numérique et donc, à terme, le potentiel d activité économique. Certes les mentalités et les attentes culturelles vis-à-vis de cette protection des données personnelles varient d un continent à l autre, mais je suis persuadée qu en Europe, des données protégées rendent notre économique attractive, tant pour les entreprises que pour les consommateurs particuliers. Il faut donc réaffirmer et renforcer nos principes, pour consolider la confiance. Ces principes, ce sont les mêmes, à actualiser : la proportionnalité, la maîtrise des données par les individus, la sécurité des données. Nous essayons de porter ces principes dans le débat en cours au niveau européen, autour de trois axes. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

8 4 Il faut mieux responsabiliser les entreprises, par exemple en les incitant à recourir au privacy by design, quand elles imaginent des produits ou des services, mais aussi en augmentant les risques de sanction en cas de non-respect des règles édictées. Cette question des sanctions est en cours de discussion en ce moment à Bruxelles, autour du projet de règlement communautaire. Lorsqu une très grande entreprise, dont la valeur économique, dont les bénéfices mondiaux dépendent totalement des données qui concernent ses clients, notre CNIL nationale doit-elle se contenter de sanctionner à hauteur de voire 150 millions d euros? Le niveau de sanctions est disproportionné par rapport à d autres sanctions, qui peuvent être édictées ailleurs, notamment contre des établissements bancaires outre-atlantique. Il ne s agit pas de s inscrire dans une perspective sanctionnatrice, l action publique doit se faire en amont, dans l accompagnement et dans l information. Mais en cas de non-respect des règles édictées au niveau européen, avec l ensemble des Etats-membres, le niveau de sanction doit être augmenté. Le deuxième axe de travail au niveau européen consiste en la modernisation des autorités de contrôle, qui doivent jouer un rôle d accompagnement, technique et juridique. Je salue d ailleurs la CNIL pour son travail dans le cadre de notre plan big data pour anticiper les besoins sur ce sujet. Notre régulateur doit-il être national, européen? Certains Etats sont frileux à l idée d un fédéralisme régulateur en matière de données. C est pourtant la position du gouvernement français qui, en dépit de l excellence des travaux de son régulateur national, souhaite que, pour plus d amplitude dans l efficacité de l action, l Europe se saisisse collectivement de ces enjeux. Troisième axe d action : renforcer les droits des utilisateurs, par exemple en actant le principe de libre disposition de ses données ou la possibilité d exercer son droit d accès plus simplement, avec les moyens numériques qui permettent cette simplicité. Le projet de règlement en cours de discussion avance bien et des étapes décisives devraient être franchies dans les prochains mois. La volonté politique est présente et mon travail consiste à rallier l ensemble de mes homologues européens à une vision ambitieuse de la protection des données. Il est essentiel que l Europe fixe les règles, car nous sommes le continent le plus en avance sur ce sujet. Nous ne freinons pas l innovation, au contraire, nous mettons en place un cadre juridique qui sera sécurisé, stable et qui permettra à l économie de la donnée de s amplifier. Alors que nous fêtons cette année les 800 ans de la Magna Carta, ce texte fondateur des libertés en Europe, j aimerais que nous bâtissions, non le big data, mais la magna data européenne, une exploitation des données responsable et au service des individus. Au-delà de cette protection des données personnelles, il faut déverrouiller dans les prochains mois, d abord au niveau de la formation. Nous avons en France les meilleurs mathématiciens. Une école statistique qui fait référence est un atout décisif dans une compétition internationale, qui, de plus en plus, dépend également des ressources humaines et de la capacité d un Etat de garder et d attirer les meilleurs talents dans l économie numérique. Les chefs du plan industriel big data au Ministère de l Economie avaient bien identifié cette problématique et je vais consacrer les prochains mois à mettre en valeur avec eux et à développer avec les organismes de formation qui le souhaitent, des filières plus nombreuses pour former les personnes hybrides, qui sont si importantes pour le big data. Le numérique est transversal, il est essentiel que les formations, initiales ou continues, soient désormais en phase avec cette demande des marchés, nouvelle et urgente. Cette formation big data est aussi l un des enjeux majeurs de la formation continue, ce qui concerne un public beaucoup plus large, au-delà du cercle des experts confirmés dans ce domaine. Si tous nos brillants ingénieurs, qui ont fait de la finance et du trading, se mettaient à travailler pour des start-ups et des entreprises sur le big data, notre capacité productive serait décuplée. Plus globalement, si toutes nos grandes entreprises initiaient des programmes de formation continue internes à l adresse de l ensemble des salariés, notre pays se placerait en position de leader dans le monde sur ce sujet, de façon pérenne. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

9 5 L autre enjeu à venir cette année, c est l industrie au sens large, et notamment les objets connectés. En consacrant l innovation lab à cette thématique pendant ces deux jours, nous avons là aussi une filière importante, en France et à l étranger. Combinée au big data, cette filière peut permettre de construire les champions de demain. Le big data permet de passer d une économie de produits à une économie de services. Comme le dit Gilles Babinet, «le big data, c est penser l homme et le monde autrement». Ce n est pas remettre en cause l humanité, c est la remettre au centre de la décision et, pour ce qui concerne le Gouvernement, de la décision publique. C est l essence même de la politique que d avoir en mains toutes les données éclairées pour prendre une décision. J espère donc que vous repartirez d ici avec une vision data du monde. Je vous souhaite un très bon Salon et je vous remercie de votre attention. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

10 6 Les deux jours de conférences sont animés par le journaliste Yann SERRA. Maître de la donnée, maître du monde Gilles BABINET Digital Champion auprès de la Commission européenne et cofondateur de Captain Dash Stéphane GRUMBACH Directeur de recherche, INRIA Gilles BABINET constate que l image de la France est parfois dépréciée à l étranger. Cependant cette image a beaucoup évolué au cours des derniers mois, notamment avec la mise en œuvre de la French Tech, sous l impulsion de la Fleur Pellerin et de Xavier Niel. L Ecole 42 repose ainsi sur une pédagogie révolutionnaire et ses résultats sont spectaculaires. La halle Freyssinet a vocation quant à elle à accueillir start-ups avant 2017 et constitue un exemple exceptionnel de l éclosion de l économie digitale en France. Les start-ups françaises se sont en outre fait remarquer au CES et CISCO veut à présent investir en France. L image de la France a beaucoup changé grâce à ces trois faits. La France dispose par ailleurs d un vivier d excellence en mathématiques et d une école en statistique et en topologie de très haut niveau. Il s agit là d atouts importants, mais il faut encore réaliser beaucoup de travail. Les enjeux de demain consistent à inventer une nouvelle d imaginer la médecine de demain, qui sera préventive, d inventer l Etatplateforme, de construire l usine de demain, de poser le droit des données. Les entrepreneurs doivent faire émerger le débat et faire en sorte que la France trouve une place de leader. Stéphane GRUMBACH rappelle que l intérêt pour le big data a explosé en 2011, avec la parution du rapport de McKinsey qui en démontrait l importance économique. Cependant, il ne faut pas oublier le big user, qui est le moteur du big data. En effet, tout le monde aujourd hui est lié avec un système qui gère des données le concernant. Il est donc important de conserver le contact avec l utilisateur. L intermédiation est au cœur de ces systèmes et le big data est en grande partie à son service. Or l essentiel des données et de l intermédiation françaises sont hébergées aux Etats-Unis. Les systèmes américains apportent en effet des services aux utilisateurs et ces services deviennent incontournables. La tradition administrative française est quant à elle parfois peu adaptée à l utilisateur. En conclusion, le big data ne saurait être séparé du big user. Yann SERRA demande en quoi Google, Facebook et Amazon ont fait la différence. Stéphane GRUMBACH explique que cette différence réside dans la réflexion relative au service apporté à l utilisateur. En France, les services proposés sont souvent peu adaptés à l utilisateur. Yann SERRA demande si les champions français sont encore en retard. Gilles BABINET remarque que l expérience utilisateur est fondamentale et qu il convient de se préoccuper de son business model dans un second temps. Lorsque Google s est développé, il n avait aucune idée de son business model. Yann SERRA en déduit qu il faut donner la priorité à l analyse des données pour comprendre les besoins des utilisateurs, peut-être davantage que le métier historique de l entreprise. Gilles BABINET confirme que la vision du monde par la donnée n est pas suffisamment répandue en France. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

11 7 Stéphane GRUMBACH observe que cette économie de l intermédiation est nouvelle, mais qu elle est en train de grandement se développer. L intermédiation peut également changer l Etat, car elle déplace le pouvoir vers le bas. C est désormais l utilisateur qui a le choix. Les plateformes rendent caducs de nombreux opérateurs, qui s étaient trop éloignés de leurs clients. L intermédiation abolit la différence entre celui qui fournit le service et celui qui le consomme, comme c est le cas avec le covoiturage, qui est en train de devenir une réalité économique à présent. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

12 8 Keynote Marc CHEMIN Cap Gemini Marc CHEMIN observe que la maîtrise du big data est indispensable. Ce phénomène est très disruptif, il passe par la collecte de la donnée, l analyse et la mise en action suite à cette analyse. Uber réalisera un chiffre d affaires avoisinant les 10 milliards de dollars en 2015, soit 25 % de l industrie mondiale du taxi. Airbnb propose quant à lui 28 % du parc hôtelier à Paris. Ces deux chiffres résument la bataille en cours pour les clients. 63 % des entreprises constatent à présent une rupture dans leur secteur, quel qu il soit, et 43 % d entre elles s organisent pour capter la valeur associée au big data. Ces entreprises sont souvent concurrencées par des start-ups centrées sur le big data et 27 % d entre elles ont déjà constaté qu elles avaient perdu des clients. Pour la France, 2015 sera donc l année de l action et les grandes entreprises axent leurs efforts sur leur stratégie digitale. Le big data représente une profonde modification de la chaîne de valeurs, avec le passage d une logique de produits à une logique de services. Les entreprises créent souvent un poste de chief data officer (32 % des entreprises l ont déjà fait). Elles considèrent en effet que le sujet de la donnée est transversal. La principale valeur du big data consiste en la génération d usage en temps réel, par exemple l adaptation de l offre proposée à un client, etc. Dans plus de la moitié des cas, le principal frein est constitué par le processus actuel de développement, également informatique. Les clients souhaitent quant à eux migrer une partie de leurs systèmes vers les nouvelles technologies, par exemple pour mettre en place des tarifications dynamiques. Ils souhaitent également être accompagnés. A moyen terme, un duopole Chine/Etats-Unis se dessine, même si la France aura un rôle à jouer dans ce dispositif. Elle dispose en effet des meilleurs mathématiciens et de très bonnes start-ups. En matière de formation, des chaires de big data ont été mises en œuvre sur le territoire national. Il faut à présent former un grand nombre de techniciens susceptibles de gérer les données. Le sujet des données personnelles est clé. Un travail a été engagé avec la CNIL pour que la gestion de la confidentialité des données devienne un avantage concurrentiel. Pour le big data, 2015 sera le temps de l action. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

13 9 Keynote Bernard OURGHANLIAN Directeur technique et sécurité, Microsoft Bernard OURGHANLIAN explique que, pour Microsoft, l internet des objets s inscrit dans une politique plus large. La décennie à venir sera en effet celle de l informatique ubiquitaire et de l intelligence ambiante. Les objets qui font partie de l internet des objets, qu ils soient connectés à internet ou non, génèrent beaucoup de données, qui sont ensuite analysées. Microsoft est en train de terminer son travail consistant à rendre Windows modulaire. Windows 10 sera prêt pour l internet des objets et verra la convergence complète de l ensemble des API. Cette modification représente un changement majeur du modèle d affaires, qui s accompagne d un changement du modèle de monétisation. La plupart des objets ne communiquent pas ensemble pour l heure. Pour discuter avec deux objets, il faut ainsi souvent passer par le cloud. Il est donc à présent nécessaire que l interopérabilité devienne une réalité. L AllSeen Alliance a été créée dans ce but. Elle compte une centaine de membres et développe un framework opensource, selon un projet collaboratif. Les services proposés par Windows permettent d apporter de la valeur à l utilisateur et pourront s inscrire dans tous les environnements. Le potentiel de l internet des objets est immense, sur le plan économique comme sociétal. Dès lors, les données font office de nouvelle devise. A ce titre, il est toutefois nécessaire de bien garder en tête que ces données sont celles du client et non celles de Microsoft. L internet des objets concerne également directement les individus. Les lentilles de contact bioniques permettent ainsi de détecter le taux de sucre dans le sang et d améliorer le traitement du diabète. Microsoft a l objectif d aider ses partenaires à faire de l internet des objets une réalité. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

14 10 Table ronde objets connectés : du MTOM aux wearable devices, en quoi les objets connectés révolutionnent le big data? Pascal BROSSET SVP Innovation and CTO, Schneider Electric Thomas SERVAL Cofondateur, Kolibree Mathias HERBERTS Cofondateur, Cytizen Data Hugues SEVERAC VP Innovation France, AVIVA Hugues SEVERAC explique que l internet des objets constitue une véritable révolution, particulièrement disruptive. Il s agit d ailleurs plutôt pour le moment d un intranet des machines. Dans le domaine de l automobile, il s agit d un mouvement de fond. Cette situation est également sensible en ce qui concerne la maison connectée et dans le domaine de la santé. Thomas SERVAL remarque que les business models les plus faciles à mettre en œuvre concernent le domaine assurable. Les caries peuvent par exemple être éliminées par une bonne prévention. Il s agit donc d une révolution technologique et scientifique. L internet des objets peut également avoir un fort intérêt en matière de lutte contre le tabac. Les business models qui peuvent se plugger à un business model assurable sont ceux qui peuvent être le plus rentables. Mathias HERBERTS observe que le machine learning entraîne la création de valeur. Il faut donc à présent fournir des outils qui facilitent le machine learning et l accès à ce marché. Pour ce faire, il est toutefois nécessaire que les entreprises aient une vision des capteurs à insérer dans l objet concerné et anticipent leurs besoins. Pascal BROSSET signale que Schneider Electric a développé l internet des objets dans son siège, en y installant des capteurs, sans savoir au préalable comment elle utiliserait ses données. Ce travail lui a permis de diminuer par deux sa consommation énergétique sur ce bâtiment (alors que cette consommation énergétique était déjà très faible) et d optimiser l organisation du travail sur son site. L internet des objets permet ainsi de réaliser d importantes économies, mais des compétences sont nécessaires pour analyser les données sans modélisation préalable. Yann SERRA rappelle que les objets connectés doivent être fabriqués au préalable. Pascal BROSSET précise que les capteurs qu il évoquait ne coûtent pas cher du tout. Thomas SERVAL constate que, pour fabriquer des objets simples, il faut être capable de prédire les applications des données, ce qui est complexe. Cependant, il arrive que l utilisation des données ne donne pas de meilleurs résultats que la simple expérience et l intuition. Il convient donc d être modeste en ce qui concerne les enjeux du big data. Il faut également trouver de nouveaux business models, autres que par la publicité. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

15 11 Mathias HERBERTS insiste sur l importance de faire comprendre aux utilisateurs que les données analysées leur appartiennent. La collecte de données n a pas forcément de mauvaises intentions, mais permet de créer de la valeur. Hugues SEVERAC remarque qu effectivement, les données appartiennent aux clients, mais cette question de la possession des données peut intéresser les utilisateurs s ils y trouvent un intérêt. Thomas SERVAL signale que la loi informatique et libertés stipule que l utilisateur doit être informé de l utilisation finale de ses données. Cependant, les industriels ignorent parfois ce qu ils vont faire de ces données, ce qui pose donc problème. Il est toutefois souvent possible d anonymiser les données Hugues SEVERAC observe qu avec le big data, les données seront de plus personnalisées, ce qui permettra d individualiser le service au maximum. Cette situation pose néanmoins des questions sur le principe de solidarité. Le législateur doit débattre sur cette question : «jusqu où sommes-nous prêts à payer pour les autres?» Pascal BROSSET souhaite que les données anonymisées soient partagées, pour être croisées et que ce travail permette de progresser. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

16 12 Discours de clôture de la matinée : Impact sociologique des objets connectés : l homme augmenté, version 2.0 de l humanité? Éric SADIN Écrivain Philosophe Éric SADIN constate que les données ont proliféré à partir de la première décennie du 21 ème siècle. La seconde décennie de ce siècle a quant à elle été marquée par l imprégnation de capteurs capables de saisir de l information. Ce mouvement est parallèle à la capacité des systèmes à gérer les informations. Le mode de connaissance est à présent de l ordre de l immédiat, du temps réel, ce qui suscite de très nombreuses interrogations. Yann SERRA demande si un problème de confiance est perceptible à présent. Éric SADIN indique que les faits de la réalité sont interprétés, captés, mémorisés et engendrent des types d informations multiples. La connaissance des choses du monde est donc de plus en plus intime. L innovation technologique contribue à bousculer nombre d acquis historiques, tels que l intégrité physique, le libre choix humain, etc., ce qui pose des questions politico-juridiques, qui ne sont pas suffisamment étudiées. Or il ne faut pas compter sur les compagnies privées pour porter ce souci éthique ou politico-juridique. Des contre-pouvoirs doivent donc être mis en place, ce qui n est cependant pas le cas en réalité. Les Google glasses, objet créé par des ingénieurs, permettent d obtenir de nombreuses informations sur autrui, mais un sentiment collectif s est développé. Les gens ont ainsi pris conscience qu un seuil avait été franchi. Cet événement devrait constituer l appel à une réflexion commune et les discussions sur les objets connectés seront confrontées à cette perception du seuil par les utilisateurs. Des lois ad hoc semblent nécessaires. Avec le changement de modèle économique, la servicisation, chacun des actes sera connecté et, en retour, des services seront proposés. La société pourrait toutefois refuser cette évolution. La servicisation pourrait également correspondre à la marchandisation de toutes les séquences de la vie, un entrelacement ambigu entre les domaines médical et paramédical. Le big data permet une grande quantité de mises en relation d informations et pourrait annoncer de nécessaires rapports de force. Le domaine politico-juridique ne propose pas suffisamment de contrepouvoirs et la conscience des utilisateurs n est pas suffisamment développée, si bien que s ouvre à présent une autre séquence, marquée par moins de naïveté chez les individus. Le big data correspond à une volonté de maîtrise, d hyper-rationalisation des sociétés, mais n est pas encore complètement écrit. Il s écrira selon des jeux de contrepouvoirs avec les acteurs politiques et les citoyens. Ces rapports de force sont nécessaires, pour trouver des solutions acceptables pour tous. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

17 13 Parcours retours d expérience I) Keynote Pascal Arts DLL Pascal ARTS explique que DLL est une entreprise hollandaise qui opère dans plus de 35 pays et financer tout type actifs pour d autres entreprises. DLL entend ainsi apporter des solutions à ses clients. DLL utilise les données de ses clients et a développé une approche qui peut se décomposer en cinq étapes. Dans un premier temps, il importe de faire de la pédagogie auprès de ce client, puis de définir un concept avec lui et le stimuler, pour qu il développe une pensée en-dehors des règles établies. Le concept co-construit doit cependant être réalisable. La communication est donc nécessaire pour finaliser le concept final. Enfin, la livraison constitue la dernière étape du projet de DLL. Pour réaliser cette méthode, la compréhension mutuelle entre le client et DLL est très importante. Une fois que les informations sont chargées, DLL extrait les données nécessitant des précisions, en veillant toujours à ce que les lignes de communication soient aussi courtes que possibles. Pour définir ce concept, trois semaines de travail ont été nécessaires, ainsi que 200 heures de développement. Le concept s avère particulièrement efficace et permet d obtenir des informations sur les services, les ventes, etc. Une application SAAS a en outre été créée, qui est désormais opérationnelle et proposée aux clients de DLL. II) Big data or big change management? Abed AJRAOU Solocal Group Abed AJRAOU estime que le big data n est pas qu un sujet technique, mais également fortement humain. L expression «big data» correspond à l adressage business d avancées techniques. Les projets big data nécessitent beaucoup d énergie et un travail de longue haleine, notamment car le big data induit des changements humains, des formations internes et une veille technologique permanente, pour que les équipes soient toujours à la pointe. La technologie va en effet très vite. Dans le domaine du big data, il faut positionner la donnée à un seul endroit, pour mieux l analyser, ce qui change donc l organisation du travail. Ce dernier est ainsi désormais organisé par donnée et non par métier. Dans le big data, il faut également travailler en mode agile. L expression de besoins ne peut en effet pas être complète et il faut s adapter aux données qui sont collectées. Il n est plus possible de travailler en mode projet avec un cycle long, mais il convient de raccourcir les cycles de travail. Les contraintes d exploitation doivent aussi être prises en compte et la mise en production doit être la plus agile possible. Le dernier changement a trait à la veille permanente qu il faut mettre en œuvre. Le big data peut donc constituer un moyen de faire de la veille ainsi qu une remise en cause permanente. Le big data, c est plus que de la technologie et ce nouveau champ induit beaucoup de changement. La formation est la clé du succès. Au lieu de travailler en silo, il faut La Défense, les 10 et 11 mars 2015

18 14 construire un open data au sein de la société, ce qui pose également la question de la gouvernance. Yann SERRA demande qui doit avoir la charge du big data dans l entreprise. Abed AJRAOU observe que c est celui qui a le plus d appétence sur ce sujet data au sein de l entreprise. Un intervenant remarque que ceux qui sont en charge de ce sujet ne disposent pas toujours de compétences en Javascript, ce qui pose parfois problème. Abed AJRAOU indique que DC.JS permet de faire du D3 sans grande complexité Javascript. Il faut cependant avoir quelques notions de Javascript pour gérer les données, mais cet outil est désormais moins complexe qu auparavant. III) Adoption Big data : Lean Startup, Horizon planning, rudiments de «VUCAnologie» au travers des expériences de NeoPost Hugues LE BARS Chief data officer Neopost Hugues LE BARS considère qu avant même la donnée, le premier asset d une société correspond à l asset humain. NeoPost œuvre dans le domaine de l affranchissement de courrier. Elle compte employés et a été créée en Elle a donc connu de nombreuses transformations depuis sa création. Il faut d abord comprendre son organisation avant de la transformer. Les entreprises travaillent à présent dans un monde d incertitude, de complexité et d ambigüité, auxquelles, il faut répondre par la compréhension, la vision, l agilité et la clarté. Il convient donc d anticiper et d accepter de parfois devoir changer d avis. Le comportement naturel de tout business est le déclin et ce phénomène s accélère avec le big data. Il convient donc de poser un regard neuf sur l organisation et de tester cette dernière. Dans cette organisation, il faut chercher systématiquement les problèmes, selon un modèle de ruptures. Aucun business plan ne résiste au premier contact avec le client. Avec le Lean Startup, il faut poser une hypothèse de problème client et une hypothèse de solution. Or pour régler tout problème, il est nécessaire de rencontrer le client. Le succès est une destination et l échec constitue le voyage pour y parvenir. L échec est en effet une leçon nécessaire. La plupart des organisations disposent de nombreuses données, qui font figure de pétrole numérique, mais elles ne les utilisent pas. Le cœur du business de NeoPost est la supply chain manufacturing, qui contient une grande variété de données, disséminées partout dans le monde. Dans ce domaine, l erreur est inacceptable et ces marchés sont fortement régulés. NeoPost développe donc des solutions à ses clients. IV) La transformation digitale du stade toulousain Emmanuel SCHWEITZER TIBCO Vincent BONNET Stade Toulousain Emmanuel SCHWEITZER signale que le Stade Toulousain est partenaire de TIBCO pour développer le FAST DATA. Le Stade Toulousain a en effet souhaité mettre en place une plateforme de big data pour analyser ses données, en mettant au point un CRM La Défense, les 10 et 11 mars 2015

19 15 précis, tenant compte de l interaction avec les fans. TIBCO a donc aidé le Stade Toulousain à créer cette solution. Vincent BONNET explique que le Stade Toulousain est en pleine transformation digitale. Ce club de rugby formateur de talents, le plus titré d Europe, est indépendant, aux niveaux capitalistique et financier. Son budget se monte à 34 millions d euros et il ne compte pas de mécène et ne bénéficie que de très peu de subventions. Il est le club préféré des Français et dispose de la plus grande communauté au monde sur les réseaux sociaux. Son potentiel d absorption de la data est donc très fort. L aléa sportif a un fort impact sur son développement économique. Il convient dès lors de lisser cet aléa et de distinguer le club de la marque. Il a donc fallu incorporer des notions provenant du monde de l entreprise dans la mentalité du club et de ses dirigeants, définir de nouvelles ambitions et innover. Les données sont récupérées dans le stade et le Club s est doté d un CRM. Les différents besoins des clients ont pu être identifiés et des offres marketing segmentantes sont en train d être mises en place. Cette stratégie a été appliquée à tous les centres de profit du club. Il s agit ainsi de fidéliser les clients existants et de partir à la conquête de nouveaux clients. Il est à présent question de connecter l enceinte et de proposer des services de dématérialisation, pour créer une véritable expérience fan pour le spectateur qui se rend au stade et le faire vivre avec le stade toulousain au quotidien. D autres travaux sont en cours, qui consistent à rentabiliser la base de données. Des process ont été mis en place pour développer ce projet. Les données sont ainsi déjà stockées sur une plateforme et analysées, tandis que leur exécution et segmentation ont déjà été initiées. Le Club a commencé la phase d automatisation et envisage de développer à terme de nouvelles sources de profits. Un intervenant demande si l efficacité du nouveau système a déjà pu être mesurée. Vincent BONNET répond de façon négative. Des phases de tests sont mises en place, dont les résultats n ont toutefois pas encore pu être analysés. Ces analyses pourront sans doute être exploitées à partir du mois d octobre. Un intervenant demande si le Stade Toulousain a mis en œuvre des projets big data concernant ses sportifs. Vincent BONNET confirme que la stratégie big data a commencé par le domaine sportif et les joueurs. Ces données sportives sont cependant très confidentielles. V) Ciblage et personnalisation : cas client FNAC Camille BERLAND FNAC David BESSIS Tinyclues Camille BERLAND rappelle que la FNAC a été créée en Cette entreprise a très tôt commencé à capter de la donnée. David BESSIS signale que Tinyclues a été fondée en 2010 et a commencé à travailler avec la FNAC à l été 2012, dans le domaine du ciblage de données. Il est d usage à présent de cibler les newsletters, pour toucher plus de produits et augmenter le revenu global. Les ciblages peuvent s effectuer par sexe, âge et zone géographiques. Il est cependant possible d aller plus loin sur ces sujets, grâce à des algorithmes. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

20 16 Camille BERLAND indique que de nombreux critères ont été mis en œuvre pour segmenter les clients de la FNAC. L Entreprise a souhaité gagner en performance et en agilité dans cette mise en œuvre de la segmentation. David BESSIS explique que ces données sont commerciales. Il s agit ainsi de catalogues produits, d historiques d achats, de données sociodémographiques, etc., mais elles peuvent également être plus précises. Tinyclues valorise ces données dans des actions concrètes, en ciblant les clients susceptibles d acheter. Camille BERLAND indique qu une cinquantaine de segments ont été travaillés dans le cadre d un test de trois mois, dont les résultats se sont avérés spectaculaires. Le revenu a en effet augmenté de 70 % sur les adresses exclusives. Un intervenant demande des précisions au sujet du rôle du back-office dans les campagnes. Camille BERLAND répond que la FNAC a totalement piloté ses campagnes ellemême. Ce travail a amélioré la connaissance client des équipes. Pour autant, la machine n a pas remplacé l humain. Une intervenante demande comment le biais des différentes sources a été géré. David BESSIS explique que des algorithmes permettent de choisir les événements les plus prédictifs. Un intervenant demande si des travaux ont été entrepris pour toucher les clients dormants. Camille BERLAND confirme que les travaux de ciblage ont été mis en œuvre sur toutes les catégories de clients, notamment les moins actifs. Une intervenante demande comment le risque de surapprentissage est géré. David BESSIS observe que la stratégie globale d apprentissage protège contre ce type de risques et vise à apprendre à partir du passé. Un intervenant demande des précisions au sujet des actions de promotion de la FNAC. Camille BERLAND répond qu il peut s agir de campagnes d ing ou d autres solutions. VI) La relation client chez La Poste Mobile Benoît BOURDÉ Dassault Systèmes Olivier RENARD DSI, La Poste Mobile Benoît BOURDÉ indique que l information est l énergie de la relation client de demain, pour un engagement client optimal. Exalead One Call adresse la relation client, basée sur un système 360 client dans lequel l écoute du client est centrale. Le travail mené avec La Poste Mobile a trait à la donnée sur internet. Il s agirait ainsi d enrichir la base disponible afin d augmenter le nombre d engagements clients. Olivier RENARD signale que La Poste Mobile est née en Il lui est très tôt apparu indispensable de mettre en place un CRM pour gérer sa relation client. Ce CRM est disruptif, car il ne fait pas cohabiter deux progiciels, mais s adosse à une solution de type big data. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

21 17 Benoît BOURDÉ explique qu une analyse a d abord été effectuée, pour étudier le comportement des clients dans un but de prédiction d attrition. Olivier RENARD remarque que le résultat de cette étude a été corroboré dans les faits à hauteur de près de 90 %. L Entreprise a donc pu proposer des actions concrètes à ses clients qui souhaitaient la quitter dans un futur proche. Benoît BOURDÉ observe qu il importe d avoir une connaissance fine de ses informations clients pour se développer. Olivier RENARD explique que les opérateurs souhaitent acquérir de nouveaux clients, en faisant preuve de davantage de prédiction sur leurs fichiers clients, anticiper les départs de clients et les retenir et éviter la fraude. Le CRM permet de travailler sur ces sujets. Un intervenant demande pourquoi c est la DSI qui s est emparée de ce sujet chez La Poste Mobile. Olivier RENARD rappelle que la DSI a également vocation à produire de la valeur ajoutée. Avec le big data, les entreprises sont assises sur un trésor qu il faut faire fructifier. La DSI est particulièrement bien placée pour mener cette tâche à bien. Un intervenant demande comment il est possible de retenir les clients après que leur départ probable a été identifié. Olivier RENARD répond qu il convient d étudier le niveau de fiabilité de la prédiction dans un premier temps. Le marketing doit dans un second temps définir les bonnes campagnes pour retenir les clients. Benoît BOURDÉ ajoute qu il faut également analyser la réaction du client suite à la recommandation. VII) Big Data analytics en entreprise : exemples concrets de création de valeur dans un marché en forte évolution Fabrice de SALABERRY Directeur général SINEQUA Daniel LE COGUIC ATOS France & IMEA Fabrice de SALABERRY indique que Sinequa a signé un accord avec Atos au niveau mondial. Cette entreprise travaille également avec le laboratoire pharmaceutique Astrazeneca, qui souhaite trouver une technologie qui lui permettra d améliorer ses performances en R&D. L application développée par SINEQUA permet de définir un profil de chercheur et de constituer facilement une équipe d experts dédiés particulièrement compatible. Les business benefits de la plateforme correspondent à la rapidité de mettre en place la meilleure équipe possible et de vérifier si des travaux n ont pas déjà été menés par le passé sur le sujet en question. Les cycles de développement sont donc réduits, ce qui correspond à un enjeu fort au sein de l industrie pharmaceutique. L autre cas d application concerne un client, acteur important du monde des télécommunications. Ce client compte environ 50 millions de clients et rencontre un problème dans son centre d appels. Son système d information est complexe et compte de nombreuses applications, ce qui augmente le temps moyen des appels et le coût de la formation des téléacteurs. Sinequa a développé une plateforme qui a permis à cet opérateur d augmenter le traitement de ses appels et la productivité de ses collaborateurs. La satisfaction du client a aussi été améliorée. La Défense, les 10 et 11 mars 2015

22 18 Il semble ainsi primordial de garder à l esprit l importance des données non structurées. Ces données présentent en effet une grande valeur. Il est également très important de ne pas se contenter de son propre système d information, de faire appel à des outils de NLP et de demander aux fournisseurs de mettre sur pied un prototype très conséquent. Il faut enfin choisir un très bon intégrateur, comme Sinequa l a fait avec Atos. Daniel LE COGUIC constate que trois grands mouvements sont en train de transformer l industrie : l IT modernisation, l avènement du cloud et la révolution big data. Le premier espace de traitement de la donnée est fonctionnel et sectoriel, le deuxième concerne la capture et la sécurisation de la donnée et le troisième est technologique. Il amène à penser les architectures de référence du futur. Atos a construit le véhicule le plus puissant pour l utilisation des substrats logiciels dans le domaine des big data. Pour Atos, cette nouvelle ère du big data représente une guerre dans laquelle les partenariats sont essentiels. Atos entend s imposer comme un acteur majeur de ce nouveau monde. VIII) Exploration de données : clé de voûte du succès d un projet big data Frédéric VAUTRAIN Directeur Data Science, Viseo Laurent LEFRANC Head of Data Science Analytics, Altares Dun and Bradstreet Yohan BENQUE Head of Business Development, Altares Dun and Bradstreet Frédéric VAUTRAIN explique que Viseo investit énormément dans le domaine de la data. Yohan BENQUE signale qu Altares est expert data depuis Le positionnement de Viseo et d Altarès est complémentaire et ces deux entreprises partagent des ambitions et des objectif communs dans le domaine de la data. Une nouvelle révolution est en train d être mise en œuvre avec le smart data. Chaque entreprise dispose en effet d un potentiel de data, qu il faut révéler. Le big data correspond à une réflexion sur le besoin client et à une meilleure compréhension de cet enjeu. Le smart data correspond quant à lui au parcours utilisateur unique. Frédéric VAUTRAIN rappelle qu auparavant, l analyse de données était très simple et très cadrée, contrairement à aujourd hui. Actuellement, les données sont en effet très nombreuses et plus difficiles à cadrer. C est pourquoi le rôle du data scientist est très délicat. Pour valoriser le patrimoine data, il faut mener un processus itératif et collaboratif et rendre les données au métier, qui devra ensuite cadrer ses projets. Il s agit donc de créer les conditions du dialogue entre les données et les métiers, grâce à des outils adaptés. Laurent LEFRANC explique que le programme Dun Trade, projet big data avant l heure, a été créé en 1968 aux Etats-Unis et en 1984 en Europe. Récemment, Altares a développé d autres solutions, plus proches des besoins de ses clients, et a créé un projet Data Driven, avec Viseo. Altares a donc collecté et analysé des données, puis a créé un algorithme, qui fonctionne selon trois stratégies paramétrables à volonté par le client. Cet algorithme se retrouve dans un applicatif métier, qui est enrichi La Défense, les 10 et 11 mars 2015