Contenu du billet
Le salon Big Data Paris 2018, qui s’est tenu les 12 et 13 mars, organisait une remise de trophées à l’issue des Battles de l’innovation. Ce billet expose les solutions Big Data présentées par les finalistes.
Quatre catégories étaient définies :
Les deux finalistes de chaque catégorie avaient 2 minutes pour pitcher leur solution. C’est ensuite le vote du public qui désignait le vainqueur.
Battle du prix B to B
La bataille opposait Coheris versus Datadome.
RGPD Text-Control, le pitch de Coheris
Il s’agit d’une solution pour détecter en temps réel les commentaires injurieux, racistes, haineux… inappropriés dans les espaces communautaires et proposer des alternatives conformes au règlement, en lien avec la GDPR.
La solution repose sur un algorithme de text-mining de détection de vocabulaire interdit, ainsi que de leurs dérivés (pluriel, formulations proches, fautes d’orthographe…)
Cette solution est présentée plus en détail dans notre article Solutions Big Data, illustrations et cas d’usage.
Intelligent Data Protection, le pitch de Datadome
Il s’agit d’une solution de cybersécurité pour prévenir les attaques opérées par des robots. En effet, à l’heure où 60% du trafic Web est non humain, les robots malveillants sont responsables de ralentissement de sites et de vol de contenu.
La solution a pour but de détecter les comportements suspects non humains, afin qu’ils soient connus des acteurs de la sécurité du SI. Ils pourront alors être contrés avant que les conséquences ne soient trop importantes.
Le vainqueur dans cette catégorie B to B est Datadome, avec la solution Intelligent Data Protection.
Battle du prix B to C
La bataille opposait Daher versus La Mutuelle Générale.
TBM Analytics, pitché par Daher
Il s’agit d’une solution pour traiter la masse de données d’un vol aérien, pendant le vol et après l’atterrissage.
Une fois collectées et traitées grâces à des algorithmes de Machine Learning, ces données sont mise à la disposition des pilotes via un portail Web et une application mobile.
DeepDive, pitché par La mutuelle Générale
Il s’agit d’une solution pour le traitement du courrier, sans qu’il n’y ai besoin d’intervention humaine. L’utilisation des technologies de Deep Learning pour la lecture du courrier des clients afin de qualifier le type de demandes et d’identifier les informations sur l’assuré.
Il en résulte une baisse des coûts liés au traitement du courrier, une augmentation de la précision et de la rapidité. En moyenne, cela se traduit pour un délai de remboursement réduit d’une journée.
Le vainqueur dans cette catégorie B to C est La mutuelle Générale, avec la solution DeepDive.
Battle du prix Startup
La bataille opposait La Javaness versus nam.R.
Predictor Smart Pricing, pitché par La Javaness
Il s’agit d’une solution de pricing destinée à déterminer en temps réel le prix des marchandises. Pour cela, plusieurs milliers de variables sont analysée en temps quasi-réel telles que la disponibilité chez les fournisseurs, la capacité d’approvisionnement, etc.
L’algorithme de Machine Learning trouve alors le meilleur prix pour chaque marchandise, permettant ainsi de booster les marges des entreprises B to B.
The Smart Cities Data Library, pitché par nam.R
Il s’agit d’une solution visant à utiliser la data au profit des villes intelligentes (Smart Cities) et de la transition écologique.
Le Big Data n’est pas qu’une affaire de données PERSONNELLES. Les données NON PERSONNELLES sont essentielles pour contribuer à gérer les ressources au plus près de nos besoins. Il ne faut pas s’enfermer dans la frustration générée par le Big Data. Alors que les chatbots peuvent donner l’impression de perdre le contact humain ; Et là où la publicité ciblée à outrance accroît le sentiment de surveillance permanente…
L’ambition est de mettre à profit la masse de données non personnelles dont nous disposons (notamment via l’open-data) afin de créer le jumeau numérique de la France.
Le vainqueur dans cette catégorie Startup est La Javaness, avec la solution Predictor Smart Pricing.
Battle du prix DSI
La bataille opposait SEB versus La Poste.
Data for Industry, pitché par SEB
Les deux fondamentaux pour réussir un projet Big Data au sein d’une DSI sont la technologie et le modèle opérationnel (un service data, des experts IT et le métier). SEB décrit ainsi le mariage réussi entre l’informatique industrielle, l’automatique et le Big Data.
Les applications concrètes qui en découlent sont la détection de pannes sur les lignes de production, les déviations anormales et les actions préventives.
Architecture Réactive Colis-Courier, pitché par La Poste
La DSI Courier-Colis de La Poste a mis en place un nouveau SI construit from scratch avec des composants du Big Data.
Il est destiné à absorbé les flux croissants d’événements, directement liés à l’augmentation du trafic de plis (courrier et colis). Cela a notamment été possible grâce à la maturité du Cloud, qui a permis d’accroitre la capacité d’ingestion de données.
Le vainqueur dans cette catégorie DSI est SEB, avec la solution Data for Industry.