Intervention de Olivier Delteil, responsable du développement numérique, Groupe Les Echos et Claude de Loupy, CEO, Syllabs. Séminaire DIXIT du GFII : Les nouvelles frontières de la « data intelligence » : content analytics, machine-learning, prédictif, 13 avril 2015, Paris. Abstract : Avec l’explosion des données disponibles sur les médias sociaux (social data), sur les réseaux de capteurs (machine data) et dans les très grandes bases de données (big data), l’enjeu pour le « knowledge worker » - qu’il soit analyste, veilleur, ou chargé d’étude - n’est plus de surveiller des sources d’informations toujours plus massives, complexes et dynamiques mais de les analyser en profondeur pour pouvoir les manipuler et en extraire de la valeur, sous la forme d'insights et d'indicateurs décisionnels. Mais mettre en œuvre une « stratégie data » pertinente implique, d’un point de vue technologique, de décloisonner les silos, de connecter des sources, des applications et des workflows auparavant séparés. Les nouvelles approches (linguistiques, sémantiques, statistiques, prédictives, auto-apprentissage, deep-learning, etc.) doivent être combinées pour homogénéiser des sources avec des niveaux de structuration très différents. Cela implique également, d’un point de vue organisationnel, d’acquérir de nouvelles compétences en "data sciences" et de refondre certains process liés au traitement des données pour une meilleure articulation entre les métiers. La veille, l’analyse et la business intelligence converge ainsi progressivement dans la « data intelligence ». Si les métiers de chacun diffèrent encore, des problématiques communes émergent pour franchir cette étape. Mais au-delà des enjeux de R&D, il faut aujourd’hui démystifier les technologies et exposer les usages innovants pour en illustrer concrètement la valeur. Statistique, sémantique, linguistique, machine-learning, indexation haute performance, visualisation temps-réel, API prédictives ... ce séminaire illustrera ce que les nouvelles approches Big Data apportent à la "data intelligence" à travers des retours d'expériences concrets en Social Media Intelligence et en Business Intelligence. Source : http://www.gfii.fr/fr/document/seminaire-dixit-les-nouvelles-frontieres-de-la-data-intelligence-content-analytics-machine-learning-predictif

1. Syllabs
• Valorisation des archives
• Sourcing et collecte d’informations
• Robots rédacteurs

2. Principes
• Exemples d’aggrefilters :
– Google News, Techmeme
• Collecte et rassemblement de news sur une
ou plusieurs thématiques
• Système facilement adaptable
– à de nouveaux domaines
– à de nouvelles langues

3. Processus de l’ « aggrefilter »
• Sourcing
• Collecte
• Nettoyage & dédoublonnage
• Filtrage
• Tagging
• Clustering (rassemblement par sujet)

4. UN "AGGREFILTER" POUR LES ECHOS
Les Echos DN Séminaire DIXIT 13/04/2015
Les Echos 360