L’objet de cet article est de cerner ce terme Big Data ou mégadonnées. Dans un premier temps, les mégadonnées sont caractérisées au travers du modèle des 3V étendu au 5V. La problématique des mégadonnées est distinguée de celle de l’informatique décisionnelle. Les enjeux économiques et sociétaux associés aux mégadonnées sont abordés en présentant différents exemples d’usage relevant de différents domaines d’activité. Sont ensuite introduites différentes grandes méthodes et techniques associées au stockage et à l’exploitation/analyse de ces mégadonnées.
L’innovation dans le domaine biomimétique est devenue très active depuis 2015. En France c’est acté par : le CESE promulguant le biomimétisme d’intérêt public, l’inauguration du CEEBIOS, la création par le CNRS d’un groupe de travail BioComp, etc. Ces innovations dans le domaine des processeurs neuromorphiques s’inscrivent dorénavant dans le domaine d’applications de l’intelligence artificielle. Elles entrent en compétition avec l’apprentissage profond (Deep Learning) utilisé par de grandes sociétés internationales. L’apport du biomimétisme dans les processus calculatoires, présenté dans cet article, est un différenciateur important entre ces techniques.
Développées initialement dans le cadre de l’intelligence artificielle, les méthodes d’apprentissage par renforcement sont des composantes essentielles des architectures de contrôle robotique adaptatives. Deux grandes classes d'algorithmes ont été proposées : avec ou sans modèle interne du monde. La première est coûteuse en calculs mais est très adaptative, alors que la seconde est peu coûteuse mais lente à converger. La combinaison de ces différents algorithmes dans une même architecture de contrôle permet donc d’envisager de tirer le meilleur parti des deux mondes. Nous présentons ici ces deux familles d’algorithmes, ainsi que les méthodes de combinaison qui ont été proposées et évaluées, tant en neurosciences qu’en robotique.
L’intelligence économique sous-entend une transversalité dans son organisation et intègre trois principaux domaines de compétences et d’action que sont :
Ainsi, mettre en place et organiser l’intelligence économique au sein d’une entreprise peut paraître complexe.
Dans cette fiche, nous expliquerons :
Toutes les clefs pour maitriser la veille technologique
Intelligence économique, intelligence scientifique, veille technologique, knowledge management, etc. Le vocabulaire de la veille est riche et varié. Quelles réalités ces termes recouvrent-ils ? Vers quelle pratique de la veille les entreprises se dirigent-elles ?
Cette fiche a pour objectifs de vous introduire à l’intelligence scientifique et de clarifier les concepts de base de la veille qui seront développés tout au long de cet ouvrage :
Toutes les clefs pour maitriser la veille technologique
Vous êtes chef d’entreprise, ingénieur ou professionnel de l’information (veilleur, knowledge manager, documentaliste, responsable d’un service d’information, bibliothécaire, etc.) et vous êtes déjà sensible aux problématiques de la veille. Vous avez conscience des enjeux informationnels pour la pérennité de votre activité. Vous vous interrogez sur le périmètre de votre veille, sur sa mise en place, sur les enjeux à long terme pour la rétention du patrimoine immatériel de votre organisation. Cette base documentaire vous concerne. Elle est conçue pour être opérationnelle, pragmatique, pouvant être consultée en ligne ou en version imprimée afin de pouvoir mettre en pratique directement les conseils des meilleurs experts.
Toutes les clefs pour maitriser la veille technologique
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