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Agenda

Séminaire DIXIT : Graphes de connaissance et traitements de données massives : où en est-on ?

Jeudi 28 Septembre 2017 - de 13h30 à 18h
Amphithéatre Gilles Glicenstein, BNP Paribas, 14 rue Bergère, Paris


INSCRIPTIONS CLOSES POUR CET ÉVÉNEMENT
(pas d'inscription sur place).

 
 

PROGRAMME

Sur le web et dans les organisations, les graphes de connaissances essaiment et deviennent les infrastructures de données sous-jacentes à un nombre croissant de services d’information. À l’instar du Social Graph de Facebook ou du Knowledge Graph de Google, les modèles de graphes deviennent des actifs stratégiques pour donner du sens à des données complexes, les connecter et les exposer de façon agile dans des services innovants : moteurs de recherche, de recommandation, de scoring de risques ou de comportements, outils d’exploration ou de visualisation de données, etc. Pourtant, les modèles de graphes sont, en tant qu’objets techniques et intellectuels, souvent mal compris et leurs usages réduits à la dataviz, qui n’en est qu’une des déclinaisons possibles. Que sont les graphes de données, quels liens ont-ils avec la "théorie des graphes" et quelles sont les grandes approches permettant de les implémenter dans un projet de système d'information ? Quelle ingénierie de projet et quelles compétences mobiliser pour les concevoir et les enrichir ? Sur quelles données les déployer, avec quelles technologies et pour quels usages ?

Ce 10e séminaire DIXIT du GFII proposera un point sur le sujet à travers  des interventions d’experts et des retours d’expériences de porteurs de projets.

Animation :
Odile Quesnel, co-animatrice du groupe de travail "Veille et Analytique" du GFII / Responsable de l'Argus Lab, Argus de la Presse

Accueil des participants : 13h15-13h45
Début du séminaire : 13h45


Théorie des graphes et SI : concepts, approches, et exemples d'exploitations de graphes réalisées par Kernix
François-Xavier Bois, Fondateur et Directeur Scientifique, Kernix

Agrégation et réconciliation de données métiers par l’utilisation des graphes sémantiques – Exemples de réalisations
François Paulus, CEO, Semsoft

Éléments de choix d’une modélisation graphe : quelles données ? Quelles contraintes ? Quels bénéfices ? - Retour d’expérience du Data & AI Lab du groupe BNP Paribas
Bruce Delattre, Data Scientist, Data & AI Lab / Groupe BNP Paribas
Pierre-Yves de Brito,  Data Scientist, Data & AI Lab / Groupe BNP Paribas

L’apport des graphes à l’extraction de connaissances et à la recherche d'information - Approches et projets mis en œuvre par le CEA List
Olivier Mesnard, Ingénieur Chercheur - ‎CEA LIST

Les graphes de données pour l'analyse de réseaux complexes -  Projet développé par l'Université de Bordeaux pour l'analyse de réseaux criminels
Guy Melançon, Professeur, Université de Bordeaux, LaBRI CNRS UMR 5800,  Équipe BKB - Bench to Knowledge and Beyond 

Graphes et Knowledge Management : comment la NASA exploite sa base de connaissances "lessons learned"
Sébastien Heymann, CEO, Linkurious