SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 10
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Signaux faibles
Henri Laude




                  apiec.org
APIEC / SCIP
• Développe un point de vue « Ingénierie de l’IEC »
• Promotion de l’IEC auprès des jeunes
  ▫ Encadrements de travaux sur l’IEC
  ▫ Promotion de la recherche
• Promotion auprès des cadres et des entreprises
• Sources d’information internationales / SCIP
  ▫ Point de vue complémentaire à l’IEC « à la française »
  ▫ Communauté étendue
• Fournir des ressources à la collectivité [théorie,
  outils, données, coaching, soutien …]
Commissions/Travaux/Talents
Géopolitique – Veilles pays/régions/marchés
Sciences économiques/Marketing
Propriété intellectuelle/Innovation/Droit
Business Intelligence / DataMining / Textmining/ Web x.0
Aide à la Décision [IA/SE, Options réelles ...]
Knowledge Management
Risque/Sureté/Sécurité/Résilience [dont SI]/Gestion de crise
Ingénierie sociale et psychologie
Influence
Compliance/Lutte contre la Fraude/AML/Abus de marché …

   Mettre en Place l’infrastructure IEC d’une Entreprise/organisation
prévoir l'avenir ...
ou tout au moins l'avenir prévisible parce que programmé
Analogie avec la théorie des jeux

              Lutte contre la nature



    Lutte contre un adversaire « intelligent »


   Plaçons nous dans le cas où les acteurs ont
              une volonté propre
         (à l'opposé d'une foule, d'un marché ...)
Gérer-anticiper les « surprises »
Types de signaux faibles
  Les signaux précurseurs
  (dont la présence contigüe dans un espace de temps ou de lieu donné préfigurent la confirmation
  d'un fait ou l'occurrence d'un évènement futur)

  Les évolutions
  (par rapport à une tendance ou un comportement constaté, qui pourraient être l'indice d'un
  changement de tendance ou de comportement)

  Les écarts anormaux
  (par rapport à un comportement prévu, analysable comme une déformation provisoire ou
  définitive du contexte ou du modèle)



  Informations précoces
   (faits avérés, unitaires, interprétations difficile, avant l’exécution du plan ou l’occurrence de
  l’évènement)


  Premiers symptômes
  (faits avérés par construction, mais typiquement l’exécution du plan a commencé ,ou l’évènement a
  eu lieu mais nous est caché)
Signal faible sur série temporelle [FOREX]
1.   Premiers symptômes
2.   Ecarts anormaux
3.   Tout type de surprise, mais surtout « imaginable - improbable »
4.   Acteurs intelligents, puissants ou concertés




                                                                       Cet évènements de type X
     N évènements de type X                                            a déclenché le pattern
     ont déclenché le pattern                                          Five wave Elliot impulse
     Head and Shoulders
Signal faible sur Données non structurées
1.   Premiers symptômes/informations précoces
2.   Signaux précurseurs/évolutions
3.   Tout type de surprise




     N requêtes X                                    Aujourd’hui cette requête X
     ont débouché sur cette                          a débouché sur cette
     clusterisation                                  clusterisation



                                                      Calcul
                         Extension       Requête                                 Analyse /
                                                     distance
        Requête web     sémantique      étendue et              Cluterisation     cycles
                                                       entre
                        du résultat     nettoyage                               précédents
                                                     concepts
Merci
Pour aller plus loin …




                         Proposition de contribution [9 Avril – 500 mots]

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie APIEC SCIP Signaux Faibles

Big Data : buzz ou opportunité ?
Big Data : buzz ou opportunité ?Big Data : buzz ou opportunité ?
Big Data : buzz ou opportunité ?Microsoft Ideas
 
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...Dr Hajji Hicham
 
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020OCTO Technology
 
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NET
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NETDiginova - Session sur le machine learning avec ML.NET
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NETJulien Chable
 
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave Eiffel
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave EiffelSéminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave Eiffel
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave EiffelMahdi Zarg Ayouna
 
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...aOS Community
 
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIA
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIAIntelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIA
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIAYves Caseau
 
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...Minnovarc
 
First step about IA and business
First step about IA and businessFirst step about IA and business
First step about IA and businessDavid Argellies
 
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exemple
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exempleMariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exemple
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exempleACSG Section Montréal
 
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008Nonoll
 

Ähnlich wie APIEC SCIP Signaux Faibles (13)

Big Data : buzz ou opportunité ?
Big Data : buzz ou opportunité ?Big Data : buzz ou opportunité ?
Big Data : buzz ou opportunité ?
 
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...
Overview of Interpretability Approaches in Deep learning: Focus on Convnet ar...
 
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020
OCTO 2012 - Banque du futur 2020 : scenarios 2020
 
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NET
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NETDiginova - Session sur le machine learning avec ML.NET
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NET
 
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave Eiffel
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave EiffelSéminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave Eiffel
Séminaire IA & VA- Dominique Gruyer, Univ Gustave Eiffel
 
test
testtest
test
 
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...
2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démysti...
 
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIA
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIAIntelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIA
Intelligence Artificielle - Journée MEDEF & AFIA
 
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...
Introduction sur le concept d'Entreprise Augmentée et les projets que cela pe...
 
First step about IA and business
First step about IA and businessFirst step about IA and business
First step about IA and business
 
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exemple
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exempleMariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exemple
Mariage entre géomatique et intelligence d'affaires : les bases par l'exemple
 
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008
Fing Identites Actives Rencontre Toulon 24062008
 
Ihedn 110318 fr_v1.0
Ihedn 110318 fr_v1.0Ihedn 110318 fr_v1.0
Ihedn 110318 fr_v1.0
 

APIEC SCIP Signaux Faibles

  • 2. APIEC / SCIP • Développe un point de vue « Ingénierie de l’IEC » • Promotion de l’IEC auprès des jeunes ▫ Encadrements de travaux sur l’IEC ▫ Promotion de la recherche • Promotion auprès des cadres et des entreprises • Sources d’information internationales / SCIP ▫ Point de vue complémentaire à l’IEC « à la française » ▫ Communauté étendue • Fournir des ressources à la collectivité [théorie, outils, données, coaching, soutien …]
  • 3. Commissions/Travaux/Talents Géopolitique – Veilles pays/régions/marchés Sciences économiques/Marketing Propriété intellectuelle/Innovation/Droit Business Intelligence / DataMining / Textmining/ Web x.0 Aide à la Décision [IA/SE, Options réelles ...] Knowledge Management Risque/Sureté/Sécurité/Résilience [dont SI]/Gestion de crise Ingénierie sociale et psychologie Influence Compliance/Lutte contre la Fraude/AML/Abus de marché … Mettre en Place l’infrastructure IEC d’une Entreprise/organisation
  • 4. prévoir l'avenir ... ou tout au moins l'avenir prévisible parce que programmé
  • 5. Analogie avec la théorie des jeux Lutte contre la nature Lutte contre un adversaire « intelligent » Plaçons nous dans le cas où les acteurs ont une volonté propre (à l'opposé d'une foule, d'un marché ...)
  • 6. Gérer-anticiper les « surprises »
  • 7. Types de signaux faibles Les signaux précurseurs (dont la présence contigüe dans un espace de temps ou de lieu donné préfigurent la confirmation d'un fait ou l'occurrence d'un évènement futur) Les évolutions (par rapport à une tendance ou un comportement constaté, qui pourraient être l'indice d'un changement de tendance ou de comportement) Les écarts anormaux (par rapport à un comportement prévu, analysable comme une déformation provisoire ou définitive du contexte ou du modèle) Informations précoces (faits avérés, unitaires, interprétations difficile, avant l’exécution du plan ou l’occurrence de l’évènement) Premiers symptômes (faits avérés par construction, mais typiquement l’exécution du plan a commencé ,ou l’évènement a eu lieu mais nous est caché)
  • 8. Signal faible sur série temporelle [FOREX] 1. Premiers symptômes 2. Ecarts anormaux 3. Tout type de surprise, mais surtout « imaginable - improbable » 4. Acteurs intelligents, puissants ou concertés Cet évènements de type X N évènements de type X a déclenché le pattern ont déclenché le pattern Five wave Elliot impulse Head and Shoulders
  • 9. Signal faible sur Données non structurées 1. Premiers symptômes/informations précoces 2. Signaux précurseurs/évolutions 3. Tout type de surprise N requêtes X Aujourd’hui cette requête X ont débouché sur cette a débouché sur cette clusterisation clusterisation Calcul Extension Requête Analyse / distance Requête web sémantique étendue et Cluterisation cycles entre du résultat nettoyage précédents concepts
  • 10. Merci Pour aller plus loin … Proposition de contribution [9 Avril – 500 mots]