Cloudera Sessions Paris

Le 5 Octobre 2017, au Pavillon Cambon
46 rue Cambon, 75001 Paris
8h30 à 18h00

Les entreprises et organisations, toute taille confondue, sont submergées de données issues d'un monde hyper-connecté, et nécessitent des solutions pour analyser et agir en conséquence.

Le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) sont apparus pour aider à comprendre les modèles de données, prédire les résultats, et prescrire des actions optimisées pour un meilleur impact sur ces résultats. De nouveaux cas d'usages pour le machine learning se développent chaque jour, allant de la maintenance prédictive et la détection des fraudes, à la recommandation de produits et au développement d'un support client pro-actif.

Rejoignez Cloudera Sessions Paris 2017 et découvrez, au travers de retours d'expérience d'entreprises leaders sur leur marché, comment utiliser la donnée en tant que connaissance pour développer vos activités, améliorer les produits et services existants et gérer le risque.

 

 

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Add to calendar 2017-10-05 08:30 2017-10-05 18:00:00 Europe/Paris Cloudera Sessions Paris Rejoignez Cloudera Sessions 2017, et retrouvez les professionnels de la donnée pour échanger autour des derniers cas d’usages du machine learning et de l’intelligence artificielle (IA) - de la maintenance prédictive et détection de fraudes, aux outils de recommandation de produits et au développement d'un support client pro-actif Pavillon Cambon, 46 Rue Cambon, 75001 Paris, France







Agenda

08:30-08:45: Inscription et Accueil

 

08:45-09:15: Introduction Cloudera France

Romain Picard, Regional Vice President SEMEA - Cloudera

Sandrine Tarnaud, Regional Sales Director - Cloudera

09:15-09:45 : Présentation CXP - Le Big Data : terreau idéal pour l'Intelligence Artificielle

David Gautier - Principal consultant Digital & IoT Smart health & Artificial Intelligence - CXP Company

Les solutions d’intelligences artificielles sont les enfants naturels du Big Data et du Cloud. Chaque nouvelle expérimentation aboutie permet d’assoir l’ère de l’IA, et contribue à éloigner d’autant le risque d’un nouvel “hiver de l’IA”. L’augmentation continue de la puissance de calcul disponible et de l’efficacité des algorithmes ouvrent la porte aux challenges de demain : traitement de données toujours plus diversifiées, en temps réel et en mobilité. Les annonces médiatiques ne doivent pas banaliser les succès ni faire oublier les différences de maturité. La longue route vers l’avènement de l’IA est jalonnée d’étapes prometteuses.

09:45-10:45: CEO Cloudera Keynote - Machine Learning, IA & futur of data analytics with customer Enel on innovation in the energy sector

Tom Reilly, CEO - Cloudera

Les entreprises et organisations, toute taille confondue, sont submergées de données issues d'un monde hyper-connecté, et nécessitent des solutions pour analyser et agir en conséquence. Le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) sont apparus pour aider à comprendre les modèles de données, prédire les résultats, et prescrire des actions optimisées pour un meilleur impact sur ces résultats. De nouveaux cas d'usages pour le machine learning se développent chaque jour, allant de la maintenance prédictive et la détection des fraudes, à la recommandation de produits et au développement d'un support client pro-actif.

10:45-11:00 : Keynote Intel - Inside AI: Technologies fueling Advanced Analytics Workflows and Applications

Inside AI: Technologies fueling Advanced Analytics Workflows and Applications

The tremendous amount of data produced by devices and sensors contains incredible insight and value once analyzed and interpreted especially if in real time. Traditional analytics consists of Descriptive, Diagnostic and Predictive analytics, while Artificial Intelligence plays an increasingly important role at the upper echelon of advanced analytics including Predictive, Prescriptive, and Cognitive analytics. One of the best examples of the data deluge driving huge compute requirements and requiring AI solutions is automated driving. In this presentation we will review a full stack of end to end AI technologies and products for building AI solutions at enterprise scale with our fellow travelers.

Stephan Gillich, Director Technical Computing, Analytics, and Artificial Intelligence GTM, EMEA
Intel Deutschland GmbH

11:00-11:30 : Pause café et visite de l'espace partenaire

11:30-12:00 : Retour d'expérience Covéa - Du Datalab à la Data Value : Le travail collaboratif au cœur de la valorisation de la donnée pour les métiers de l’assurance

Xavier Illy - Responsable Support Digital & DataLab


Le Datalab au sein du groupe Covéa et de ses marques GMF, MAAF, MMA s’inscrit sur le triptyque de l’expérimentation, l’innovation et l’agilité. Il vise à faire de la donnée un levier de compétitivité et de développement pour tous les métiers du groupe. Xavier Illy, Responsable du Support Digital & Datalab, reviendra sur l’approche Covéa d’un Data Lab polyvalent accessible depuis les différents sites du groupe et servant une variété d’usages allant de la formation jusqu’aux besoins de R&D en passant par la connaissance clients. De plus, il partagera son retour d’expérience sur le Data Science Workbench de Cloudera. 
En effet dans le cadre de l’offre de service du data lab, ce studio de Data Science est utilisé par les acteurs d’un cas d’usage pour développer de manière collaborative les algorithmes mais aussi pour partager les résultats.

12:00-12:30: Table Ronde - La réalité de la transformation digitale selon Amadeus, Bouygues Télécom et le Ministère de l'Intérieur (Service des technologies et SI)

  • Amadeus, Didier Mamma, Global Head of Commercial Travel Intelligence 
  • Bouygues Télécom, Damien Gralan, OSS Chief Data Officer, en charge du Big Data QOE
  • Ministère de l'Intérieur, Service des Technologies et des Systèmes d'Information, Jean Christophe Prandini, Chef de Bureau Adjoint

12:30-12:45: Keynote Microsoft - Exploitez tout le potentiel de vos données avec Cloudera sur Microsoft Azure

Mandy Ayme, Chef de Produit Azure Open Source, Microsoft

12:45-14:15: Cocktail Déjeunatoire en présence des partenaires

Ateliers Thématiques

Placer la Data Science et le Machine Learning au coeur de l'entreprise

14:15-14:55:
Construire un Datalake plus agile et évolutif avec Talend & Cloudera

Cyril Sonnefraud - Product Manager Big Data, Talend

Un data lake d'entreprise est souvent considéré comme le fer de lance de la transformation digitale. Pourtant, de nombreuses équipes informatiques construisent leurs data lakes uniquement pour adresser les problèmes d'aujourd'hui et ne s'adaptent pas assez rapidement aux nouvelles technologies et exigences émergentes de demain.

Dans cette session, nous vous présenterons les bonnes pratiques et l'architecture de référence pour la construction d'un data lake agile avec Talend et Cloudera.

Découvrez comment :

  • simplifier vos projets data lake et accélérer le passage au temps réel avec Spark ;
  • bénéficier de la puissance du machine learning pour créer des flux de données intelligents ;
  • maximiser la valeur de vos données en les rendant disponibles au plus grand nombre, en libre-service, et de manière sécurisée

14:55-15:35:
La Data Science en libre service pour une exploitation maximale des données

Antonin Bruneau - Sales Engineer, Cloudera

Le monde de la Data Science est une pratique bien connue des statistiques et qui est progressivement intégrée aux systèmes et logiciels. Les scientifiques de la donnée s'efforcent d'exporter leur travail au delà du simple stade de la recherche, mais porter les languages de data science sur les systèmes distribués s'avère de plus en plus difficile. Une des raisons principales est l’évolution rapide de l’écosystème des outils et librairies, délivrés pour la plupart à la semaine, qui constitue un élément de distraction.

Cloudera présente Data Science Workbench, une plateforme de data science d’entreprise permettant d’accélérer les projets analytiques de l’exploration à la production. Découvrez au cours de cet atelier de démonstration live, une plateforme collaborative, évolutive et fortement extensible pour l’exploration des données, l’analyse, la modélisation et la visualisation. Elle comprend des fonctionnalités puissantes qui permettent de réunir data scientistes, analystes et équipes métiers ensemble.

15:35-16:00:
Pause café

16:00-16:40: Présentation MicroStrategy - Analytics 4.0  

Henri-François Chadeisson, Senior Sales Engineer, MicroStrategy

Découvrez lors de cette session résolument concrète, des exemples d’applications analytiques qui transforment la relation à l’information et aux données de l’entreprise : Voice-driven Analytics, IoT Smart Analytics, SmartBot, Data APIs et Big Data Hadoop Gateway entre autres...

Récemment classé plateforme leader du marché dans la dernière étude Forrester, MicroStrategy propose une solution répondant aux enjeux du digital et de l’automatisation.

16:40-17:10: Présentation Hitachi Vantara: L’analytique IoT – Comment appliquer le « Machine Learning » à travers des cas opérationnels réels ?


Sebastien Cognet - Team Lead Sales Engineering Southern Europe
Jean-François Monteil - Sales Engineering Southern Europe

L'ère de l’IoT ouvre un nouveau domaine prometteur pour l'analyse prédictive. Habituellement utilisé avec des données acquises virtuellement et évaluées sur des mesures abstraites du passé, la connexion directe aux données « machine » met en évidence les avantages que le « Machine Learning » peut apporter au monde opérationnel.

Cependant, la gestion et l'analyse des données IoT apportent de nouveaux défis. L’IoT est un véritable problème de « big data » et nécessite d'ingérer, de mélanger, de stocker et d'analyser des milliards de sources de données en quasi temps réel. Orchestrer toutes ces tâches est la clé pour que l’IoT soit un « game changer » précieux et non pas une autre pile de données non traitées.

Cette présentation montrera certains des défis et des opportunités qui découlent de l’analytique en IoT et démontrera comment la combinaison des données des capteurs et des méthodes « Machine Learning » peut contribuer à créer un impact dans le monde réel.

Cas métiers :

Cas d'usages

  • Caterpillar
  • HRE

Tirer parti des avantages de l'élasticité et fléxibilité du Cloud

14:15-14:55:
Développer une migration stratégique vers le Cloud - Ce qu’il faut savoir

Alvin Heib - Sr. Partner Pre-Sales South EMEA - Cloudera

Les déploiement Big Data vers le Cloud s’accélèrent.

Plusieurs motivations sont à l'origine d'une migration vers le cloud, tels que les bénéfices associés à l’élasticité du Cloud, basé sur un modèle de coût OPEX du paiement à l'usage, la réduction de l’empreinte CAPEX des datacenter, pour supporter une stratégie de transformation de l’Entreprise.

Comment savoir si vous avez adopté la bonne stratégie de migration Cloud?

Il existe différents modèles de déploiement, avec des exigences similaires aux machines physique du on-premise. Alors que vous migrez vers du Cloud hybride ou une agnosticité des cloud, ce challenge devient de plus en plus difficile.

Une approche fragmentée pour chaque environnement peut nécessiter des mesures de sécurité supplémentaires, et aussi être difficile à opérer ou à maintenir de façon constante.

Procéder à des audits de compliance alors que la donnée se trouve sur plusieurs plateformes devient difficile voir impossible, et peut complètement faire échouer vos initiatives.

Nous détaillerons les meilleures pratiques pour résoudre ces problèmes, en se référant à des approches spécifiques, et outils qui peuvent garantir la sécurité et la mise sous contrôle de vos données.

La comparaison de différentes options tels le IaaS (Infrastructure-as-a-Service), PaaS (Platform-as-a-Service) et SaaS (Software-as-a-Service) qui convient le mieux aux solutions Cloudera Big Data, avec un focus particulier sur la disponibilité, la sécurité, performance et gouvernante des données.

14:55-15:35:
Introduction à Cloudera Altus

15:35-16:00:
Pause café

16:00-16:40:
Présentation Microsoft

16:40-17:10: Cloudera géré et sécurisé dans le Cloud, avec Claranet

Clément Mary, Directeur des opérations Critical Data, Claranet

Avec l’essor du Big data, de nombreux projets sont montés « on-premise » au sein des entreprises, mais celles-ci sont rapidement confrontées à des contraintes budgétaires, techniques et d’industrialisation. La réponse à ces difficultés est souvent l’externalisation dans le cloud. Clément Mary présentera les bonnes pratiques pour réussir la mise en place d’une plateforme Big Data managée et sécurisée dans le cloud.

La Donnée au service
des métiers

14:15-14:55:
Retour d'expérience - Enterprise Data Hub Systeme U - GIE IRIS

Samuel Barbas - Expert logiciel, Systeme U GIE-IRIS
Jean Christophe Lafaurie - Architecte d'entreprise, Systeme U GIE-IRIS

14:55-15:35: Comprendre le consommateur avec Qlik et Cloudera

Lala Ranaivoariseheno - Enterprise Architect

15:35-16:00:
Pause café

16:00-16:40:
Retour d'expérience AG2R LAMONDIALE - Mise en place d'un socle data centré avec Cloudera

Axel Tingaud - Architecte d’entreprise, AG2R La Mondiale



Pour répondre aux nouveaux enjeux de la donnée, AG2R LA MONDIALE, a décidé́ de compléter son système d’information avec une brique centrée sur la donnée, élément stratégique pour les assureurs.
Ce SI data- centré, construit avec Cloudera, répond à la fois à des besoins industriels en servant la donnée aux métiers pour de meilleures analyses et une meilleure connaissance du client, mais également à des besoins de recherche et innovation sur les données à travers un lab. 

16:40-17:10: Présentation Denodo - Les data lakes: Du physique au logique

Olivier Tijou, Senior Sales Director, Denodo

Les objets connectés, les données géospatiales, les traitements transactionnels en ligne (OLTP), les réseaux sociaux et autres sources de mégadonnées continuent d’augmenter le volume et la variété des données hébergées par les Data Lakes Physiques, issus des technologies du Big Data. Face à cette pression, il devient de plus en plus difficile de transformer ces données pour un usage BI temps réel de manière sûre et conforme. Ainsi, grâce aux technologies de virtualisation de données, l’intérêt de nombreuses entreprises se porte sur les Data Lakes logiques. Assistez à cette session pour apprendre comment votre entreprise peut aussi maîtriser la puissance du Big Data avec la virtualisation des données.

Réception et visite de l'espace partenaire

17:10-18:30: Champagne Networking

 

Intervenants


Tom Reilly
Chief Executive Officer, Cloudera
Stephan Gillich
Director of Technical Computing and AI GTM EMEA, Intel GmbH
Mandy Ayme
Chef de Produit Azure Open Source, Microsoft
Ing. ​Fabio Veronese
Head of Solution Center Infrastructure & Networks, Enel
Romain Picard
Regional Vice-President SEMEA, Cloudera
Xavier Illy
Responsable Support Digital & Data Lab, Covéa
Mael Ropars
Senior Sales Engineer,
Cloudera
Alvin Heib
Senior Partner Sales Engineer EMEA, Cloudera
Antonin Bruneau
Sales Engineer, Cloudera
Cyril Sonnefraud
Product Manager Big Data, Talend
Jean-Christophe Prandini
Chef de Bureau Adjoint, Ministère de l'Intérieur, Service des Technologies et des Systèmes d'Information
Axel Tingaud
Architecte d’entreprise, AG2R LA MONDIALE
Jean-Christophe Lafaurie
Architecte d'entreprise, Systeme U GIE-IRIS
Samuel Barbas
Expert logiciel, Systeme U GIE-IRIS
Sandrine Tarnaud
Regional Sales Director, Cloudera
Elsa Senecheau
Modératrice
David Gautier
Principal consultant Digital & IoT Smart health & Artificial Intelligence, CXP Company
Olivier Tijou
Senior Sales Director, Denodo
Didier Mamma
Global Head of Commercial Travel Intelligence, Amadeus

Sponsors

Premium Sponsor

Strategic Sponsor

Associate Sponsors

Startup Sponsors

5 raisons de participer à Cloudera Sessions Paris 2017

Découvrez le Top 5 des raisons de participer à la Cloudera Sessions.

Apprendre

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Profitez des informations ​présentées​​​​​, au cours de la Keynote et des ateliers, pour ​les partager lors de ​votre retour au bureau

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