- Article de bases documentaires
|- 10 mai 2023
|- Réf : AF1392
La nécessité d’utiliser des méthodes numériques pour modéliser les très nombreuses données spatio-temporelles issues des observations médicales et biologiques est apparue au début des années 1970, du fait de l’explosion des outils d’acquisition en signal et image pour l’exploration et le suivi des patients. Ces méthodes relèvent de la théorie des systèmes dynamiques (modélisation et simulation), de la théorie du contrôle (identification et guidage) et de la statistique mathématique (inférence et classification). Les applications portent sur tous les domaines biomédicaux, de la prévision des pandémies au suivi des personnes dépendantes, en passant par l’analyse des signaux physiologiques, le guidage chirurgical et le diagnostic assisté par ordinateur.
- ARTICLE INTERACTIF
|- 10 févr. 2022
|- Réf : AF1530
La théorie classique d'évaluation du prix d’un produit dérivé est ici présentée. De plus, le modèle de Black et Scholes et, plus généralement, les modèles à volatilité locale, qui sont construits à partir d’un mouvement brownien, sont présentés. Des procédures numériques d’évaluation sont exposées avec le code en Python. Enfin, on présente une nouvelle approche qui se passe de la notion de probabilité de risque neutre en temps discret.
- Article de bases documentaires
|- 10 févr. 2019
|- Réf : RAD6720
Au sein des systèmes de surveillance multisenseurs, la fusion multipistes a pour objectif d'éviter la surcharge des opérateurs par le flot important des données provenant des senseurs et d'estimer la situation tactique sur une zone donnée afin de diminuer les risques de confusions et de décisions erronées. Cet article présente, d'une part, les aspects généraux liés à l'architecture de la fonction depuis les senseurs jusqu'aux opérateurs et, d'autre part, les algorithmes permettant d'associer et de fusionner les pistes. Ces méthodes sont basées sur les techniques standards de probabilités et statistiques et leur fonctionnement ainsi que leur performance sont illustrés par des exemples.
- Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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- 12 oct. 2021
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- Réf : 1049
Les réseaux sociaux sont particulièrement adaptés à la diffusion des résultats d’une veille, notamment dans le cadre d’une veille scientifique ou d’un suivi de l’actualité.
Il va s’agir d’investir cet univers du partage et fidéliser ainsi un public aussi large que varié. La diffusion via les réseaux sociaux favorise notamment la création d’une communauté de veille, misant sur la puissance de l’intelligence collective.
- Mais comment réussir à cibler vos publics dans ces territoires immenses ?
- Comment sélectionner les réseaux les plus adaptés à la diffusion de votre veille ?
- Comment jouer la complémentarité entre les médias sociaux publics et les réseaux sociaux internes ?
- Comment automatiser la diffusion pour ne pas se perdre dans une publication chronophage ?
Cette fiche présente les bonnes pratiques en matière de diffusion via ce média très évolutif que sont les réseaux sociaux.
- Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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- 12 oct. 2021
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- Réf : 1055
La réussite d’une veille stratégique repose en grande partie sur la qualité et la pertinence des sources collectées et surveillées régulièrement.
La typologie des sources d’information s’est beaucoup complexifiée et recouvre non seulement des producteurs d’informations, personnes morales (entreprises, institutions, associations, presse, organismes statistiques, cabinets d’étude, think tanks…) ou personnes physiques (journalistes, analystes, universitaires, experts…), mais aussi des produits d’information (articles, études, analyses, vidéos…).
- Mais comment effectuer un sourcing pertinent et adapté aux besoins en recherche et veille stratégique ?
- Comment gagner du temps en s’appuyant sur des sélections de sources déjà existantes ?
- Comment intégrer les réseaux sociaux dans les méthodes de sourcing ?
Le processus de sourcing est souvent long et requiert de la patience : cette fiche en présente les bonnes pratiques.
- Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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- 12 oct. 2021
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- Réf : 1404
Dès qu’il s’agit des données, les chiffres atteignent rapidement des sommets vertigineux : selon le cabinet IDC, la taille de l’univers numérique devrait atteindre 175 zettabytes de données d’ici 2025.
Le big data se caractérise par la règle des 3V : volume, variété, vitesse, auxquels on peut rajouter 2 autres V : valeur et visualisation. En effet, prise individuellement, une donnée ne vaut rien… C’est l’analyse, à travers la datavisualisation, qui va apporter de la valeur ajoutée en créant de l’intelligence et du savoir.
Les méthodes et outils de datavisualisation permettent ainsi au veilleur-analyste de traiter des masses de données en appliquant des algorithmes statistiques et en limitant les biais cognitifs. Tout en rationalisant et enrichissant les données, les outils logiciels permettent également d’offrir des interfaces d’exploration dynamique des corpus de données chiffrées ou textuelles.
Cette fiche propose une approche orientée « méthodes » de la datavisualisation en présentant les différentes étapes : analyse du besoin, identification des données, préparation, choix des métriques.
