L’ Agenda des Décideurs

 

mydigitalweek-clock

 

Avr
18
mar
2017
#eRH- BIG DATA & RH : LES ALGORITHMES EN DÉBAT – By FO Cadres @ Ag2R La Mondiale
Avr 18 @ 14:00 – 18:30

BIG DATA & RH : LES ALGORITHMES EN DÉBAT

Les données RH sont à la frontière des informations d’entreprise et des données personnelles. Si la loi est claire sur ce qui est permis ou non, les récentes évolutions technologiques néces- sitent une veille attentive sur ce que peut apporter l’analyse des données des salariés tant aux organisations qu’aux individus, mais aussi sur les précautions à prendre et les risques éventuels.

Cette demi-journée vise à faire le point sur la situation actuelle et à ouvrir des perspectives à l’ensemble des parties prenantes permettant, ainsi, à ce sujet essentiel de devenir une occasion de dialogue entre l’entreprise, les salariés et leurs représentants.

TEMPS FORTS 

TABLE RONDE I : GESTION DES DONNÉES: QUELS ENJEUX POUR L’ENTREPRISE ET POUR LES SALARIÉS ?

TABLE RONDE II : ALGORITHMES ET ANALYSE PRÉDICTIVE : QUELLE PRÉCISION, QUEL POTENTIEL, ET QUELS RISQUES ?

CONCLUSION : DONNÉES RH ET DIALOGUE SOCIAL, UN DÉBAT EN PERSPECTIVE

Mai
10
mer
2017
#CYBERSECURITE – LA CONFIANCE À L’ÈRE DU NUMÉRIQUE – By NUMA
Mai 10 @ 11:44 – 12:44

LA CONFIANCE À L’ÈRE DU NUMÉRIQUE

Blockchain, algorithmes, analyse comportementale, identités numériques… Autant de dispositifs et d’innovations qui questionnent la confiance à l’ère du numérique. La Fondation Télécom et l’IMT vous proposent de débattre sur ce thème à l’occasion d’un petit-déjeuner chez NUMA, avec les interventions de Maryline Laurent, professeur en sciences informatiques à Télécom SudParis, et de Philippe Honigman, entrepreneur et consultant, co-auteur de l’ouvrage « La Blockchain Décryptée ».

Après avoir rappelé l’évolution des preuves de confiance en informatique, Maryline Laurent présentera l’analyse comportementale, de plus en plus appréciée pour la fiabilité des preuves apportées. Les dérives de tels systèmes d’analyse seront discutées. La capacité de la technologie blockchain à instaurer une “confiance distribuée” sera également étudiée.

Philippe Honigman apportera un second éclairage. L’irruption des réseaux numériques ébranle les structures hiérarchiques traditionnelles. De nouvelles formes de consensus apparaissent : réseaux sociaux, plateformes collaboratives, blockchain et crypto-monnaies, etc. La confiance dans les algorithmes nous conduit-elle alors à nous affranchir de la confiance entre personnes ? L’individu gagne-t-il une nouvelle souveraineté au sein d’un réseau de confiance ? Dans quelle mesure pouvons-nous reprendre le contrôle de nos identités, plongées dans un océan numérique dont nous ignorons les courants ?

TEMPS FORTS

Maryline Laurent, professeur en sciences informatiques à Télécom SudParis

Dr. Maryline Laurent est professeur en sciences informatiques à Télécom SudParis. Cofondatrice de la chaire de l’IMT Valeurs et politiques des informations personnelles, elle mène actuellement des recherches scientifiques sur la sécurité et la préservation de la vie privée pour différents environnements tels que l’Internet des objets et le cloud.

Philippe Honigman, entrepreneur et consultant, co-auteur de l’ouvrage « La Blockchain Décryptée » 

Entrepreneur et consultant, Philippe Honigman a créé plusieurs entreprises dans le domaine des technologies de l’information et a été lauréat 2007 du prix Mercure HEC. En tant que technologue et ergonome, il est actuellement engagé dans plusieurs projets de gouvernance décentralisée auprès de grands comptes français et de startups blockchain. Il est co-auteur de l’ouvrage collectif « La Blockchain Décryptée ».

Avr
7
mer
2021
#MARKETING – Data Online Meetings – By LesBigBoss
Avr 7 @ 8:30 – 16:00

Logo lesBigBoss


Data Online Meetings

 

 

LesBigBoss organise, une journée online accélératrice de business qui réunit 85 décideurs de la fonction DATA et prestataires de solutions. 900 rendez-vous one to one affinitaires de 7 minutes: un algorithme de matchmaking fait coïncider projets des décideurs et solutions des partenaires stratégiques. Une conférence inspirante avec les témoignages les big boss “têtes d’affiche” de l’événement s’expriment sur les grandes tendances, les meilleures pratiques et la prospective de votre secteur.

TEMPS FORTS

Programme complet ici. 

Mai
16
mar
2023
#MARKETING – ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de Recommandation – By EBG @ Webinar
Mai 16 @ 11:00 – 12:00

ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de Recommandation

 

Ils sont la clé du succès mondial d’Amazon, ils génèrent des ventes d’impulsion, des upsales et des up-sales, ils augmentent la satisfaction client, ils accroissent la durée de visite, ils sont essentiels à la rentabilité et aux volumes

Moteurs de Suggestion : les « grands Classiques »
Nous passerons en revue les algorithmes de recommandation et d’interaction, qui constituent un facteur clé de succès des grands sites de e-commerce, ces mêmes algorithmes étant souvent proposés par défaut par les serveurs marchands.

TEMPS FORTS

Format des Recommandations
Quels sont les principaux formats et les plus efficaces ?

Les Recommandations prévente (en fonction des pages visités, des données anonymes)
Les Recommandations pendant la vente, sur le moteur de recherche et dans le panier
Les Recommandations post-vente (email, sms, notifications)
Algos, Data & I.A
L’utilisation de Bots peut-elle inclure des recommandations ? Peut-on utiliser le bot pour interagir avec le client pendant sa visite pour lui avancer des suggestions ?
Comment coupler le moteur et le système de gestion des données marketing et commerciale ?
Quelle structure de données permet de maximiser les recommandations possibles ?
Définition des Règles & Courbe d’Expérience
Définir les objectifs : augmentation du panier, upsale, vente complémentaire
Comment définir les règles qui permettent d’afficher les suggestions ? A partir des pages et produits visités, des produits achetés, de l’historique des commandes, de la connaissance client, filtrage collaboratif à partir des groupes d’acheteurs types…
Métriques & Tests des règles de recommandation
Machine Learning : quelle efficacité, quelle fiabilité ? Comment créer une courbe d’expérience semi-automatisée (machine learning + suivi des KPIs par groupes types) ?
Comment documenter cette courbe d’expérience et l’améliorer par la méthode des « petits pas » ?
Solutions tech : les Moteurs de Recommandation du marché
Quelles sont les solutions du marché les plus complètes, les plus ergonomiques et les plus performantes ?
Faut-il se contenter du module natif proposé par le serveur marchand ou acheter un best of breed spécifique ?
Comment s’assurer de la qualité du machine learning embeded ?