À propos
Le Master 2 Bases de Données et Intelligence Artificielle fête ses 30 ans d'existence. Une série d'évènements est programmée d'avril à octobre 2023 avec des interventions d'anciens diplômés et de chercheurs en informatique renomés.
Lieu
Université de Bourgogne
UFR Sciences et Technique
9, Avenue Alain Savary
Dijon
Dates
Avril à Octobre 2023
Planning
Évènements prévus
Les séminaires sont ouverts à tous mais il est nécessaire de vous inscrire.
Séminaire de M. Patrick Valduriez - Director of Research Emeritus, Inria et Chief Scientific Officer at LeanXcale
Data science and innovation have become overloaded terms, leading to some confusion. To be successful, the innovation process involves not only inventions (e.g., new methods) but also context, e.g., user behavior, and timing, e.g., market readiness. In this talk, I discuss the impact of data science on innovation, using selected success stories. I also give hints to promote innovation within companies.
Présentation en français
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Lieu : amphithéâtre Paris à l'UFR des Sciences et Techniques
Séminaire de M. François Jehl - Directeur Data & Analytics - Onfido
En 1993, Edgar Codd mentionne pour la première fois le terme "OLAP" dans un article de ComputerWorld. Les trente années qui vont suivre seront passionnantes, et verront l'essor puis la quasi-disparition de ces fameux hypercubes OLAP, l'apparition d'Hadoop/MapReduce et des bases NoSQL, la démocratisation du stockage en colonnes, des LSM Trees / SSTables, et la révolution du cloud. Nous vous proposons de revenir quelques années en arrière, et de passer ensemble en revue ces "révolutions" qui ont fondamentalement bouleversé la manière dont nous concevons des applications "data-intensive".
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Lieu : amphithéâtre Paris à l'UFR des Sciences et Techniques
Séminaire de M. Yoan Chabot - chercheur en IA et Project Manager - Orange Labs
Avec plus de 130 000 employés dans le monde et un portefeuille de clients varié, Orange produit chaque jour une quantité phénoménale de documents liés aux services et produits internes (e.g., les spécifications d'équipement réseau, les procédures de relation client, les logs réseau, les catalogues multimédias, etc.). Les graphes de connaissances d'entreprise sont des atouts majeurs pour les organisations pour intégrer et enrichir ces données tout en favorisant le partage et la réutilisation des connaissances et des vocabulaires ou encore la recherche d’informations via des moteurs questions/réponses. A l'instar de nombreuses grandes entreprises (GAFAM, IBM, Linkedin, etc.), Orange a aussi démarré la construction d’un graphe de connaissances, nommé Global Orange Knowledge Graph (GOKG), visant à encoder les connaissances des différents domaines de l’entreprise.
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Lieu : amphithéâtre Paris à l'UFR des Sciences et Techniques
Séminaire de M. Abdelkader Hameurlain - Professeur au laboratoire IRIT de l'Université de Toulouse
Depuis plus d'un demi-siècle, les Systèmes de Gestion des Données SGD ont été intensivement conçus et développés dans de multiples environnements (Mono-processeur, parallèle, distribué, Grille, Cloud) et pour des classes d'applications très variées. En effet, dans le paysage des SGD, les systèmes décisionnels (OLAP) et les systèmes transactionnels (OLTP) sont gérés séparément. La raison de cette dichotomie réside dans le fait que les deux systèmes ont des fonctionnalités, des caractéristiques et des objectifs différents. Très récemment, la propriété HTAP (Hybrid Transactional Analytics Processing) a été intégrée dans les Systèmes de Gestion de Données Cloud SGDC afin d'éviter l'orthogonalité entre les systèmes OLAP et OLTP. Cette intégration représente la principale avancée récente des SGDC.
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Lieu : amphithéâtre Bernard à l'UFR des Sciences et Techniques