CONFÉRENCES THÉMATIQUES DU JEUDI 28 MARS 2019

Lieu

Diagora, Centre de congrès et d’Exposition
150 rue Pierre Gilles de Gennes
31670 Toulouse Labège

Salle 

Agora 2

 

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 09:35 - 10:05

OCCITANIE DATA: UN COLLECTIF AU SERVICE D'UN DEVELOPPEMENT ETHIQUE DE LA DONNEE

monthubert6 M. Bertrand Monthubert, Conseiller Régional délégué à l'enseignement supérieur et à la recherche et Président d' OCCITANIE DATA et OPenIG  
 rial-sebbag Mme. Emmanuelle Rial-Sebbag, Directrice de Recherche en Bioéthique et Droit de la Santé INSERM / Université Paul Sabatier Toulouse et Responsable de la Chaire "Ethique, Science, Société", UNESCO

INSERMUniversit

unesco logo

 

 

Un des enjeux majeurs du développement du Big Data et de l'IA est de pouvoir croiser des données dans un cadre respectueux des droits et intérêts des individus. Ces croisements de données sont potentiellement générateurs de grandes avancées dans les domaines de la mobilité, de la santé, etc. Occitanie Data rassemble des collectivités, des entreprises, des établissements d'enseignement supérieur et des institutions publiques qui veulent créer ensemble un espace de confiance autour de règles éthiques et d'un modèle économique. Les premières étapes de ce regroupement de plus de 70 partenaires vous seront présentées.

 
 
 
10:10 - 10:40

ACCÉLÉRER LES SYSTÈMES IOT COMPLEXES DU CERN AVEC AUTONOMOUS DATA WAREHOUSE CLOUD

 
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M. Jean-Jacques Pagola, Solution Architect, ORACLE

 ORACLE
 
Le CERN gère le plus grand système scientifique au monde (LHC: Large Hadron Colider). Au delà de collecter les données des évènements physiques, le CERN collecte également les données liées à la supervision et au contrôle de 150 millions de capteurs. L’Analyse rapide des données est clé pour améliorer l’efficacité des infrastructures de recherche, nous verrons comment une solution de Base de donnée optimisée grâce à l’IA et au Machine Learning permet au CERN d’aborder ce défi.

 
 
 
 10:45 - 11:15

10 CLES POUR REUSSIR LA TRANSFORMATION DIGITALE D’UN FABRICANT D’AEROSTRUCTURES DE RANG 1

 
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M. Bernardo Ronquillo Japón, Responsable Transformation Digitale, ALESTIS AEROSPACE

alestis

 

Alestis Aerospace élabore ses processus de fabrication et ses processus opérationnels en développant l'infrastructure de base et les applications logicielles nécessaires pour à leur transformation en solutions numériques équivalentes. Cela signifie créer un environnement convivial où les employés sont encouragés à être plus productifs tout en se sentant à l'aise avec les nouveaux outils numériques qui leur sont fournis. Dans cet exposé, vous découvrirez les 10 éléments clés, à la fois techniques et commerciaux, que les entreprises en transformation numérique devraient prendre en compte pour mener à bien un processus de changement efficace et économique.

 
 
 
 11:20 - 11:50

L'APPLICATION DEA PAR L'ÉQUIPE AIRBUS ESSAIS EN VOLS

 
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 M. Stéphane Neuzillet, Head of Aircraft Data Processing, AIRBUS

 airbus
  Comment identifier les vols d’essais contenant des événements métiers très précis de manière simple et intuitive en valorisant les données provenant de plusieurs sources hétérogènes.  
 
 
11:55 - 12:25

APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET SIMULATION, DEUX APPROCHES COMPLEMENTAIRES POUR UNE ANALYSE ET CONCEPTION ROBUSTE

 
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Mme. Isabelle Terrasse, Executive Expert en Mathématiques Appliquées // Pilote le Domaine d’Activités Stratégiques Modélisation, Simulation et optimisation, Analyse de données (DAS MSA) au sein du pôle Aerospace ValleyAIRBUS & AEROSPACE VALLEY 

M. Jean-Marie Dautelle Scientifique des Données // Animateur Aerospace Valley pour le domaine “Modélisation, Simulation, Analyse des données” (DAS MSA), AIRBUS & AEROSPACE VALLEY

airbus

aerospace valley

 
Les prédictions de comportement d'un système ou son optimisation sont basées sur la simulation et le calcul. Alors que la simulation est basée sur un modèle du système obtenu analytiquement ou numériquement à partir des connaissances métiers, l’approche d’apprentissage automatique, quant à elle est essentiellement basée sur l’analyse des données afin d’en déduire le modèle et/ou les caractéristiques/paramètres du dit système sans même nécessiter la connaissance des lois physiques gouvernant ce système. Dans cette présentation, nous discutons comment chaque approche a ses avantages et ses inconvénients et comment elles peuvent être combinés afin d’améliorer la compréhension des systèmes et permettre une conception plus robuste, plus rapide et plus fiable.

 
 
 
14:00 - 14:30

LA DÉMARCHE BIG DATA CHEZ STELIA AEROSPACE

 
belloc M. William Belloc, Responsable Matériaux, Procédés et Numérisation, STELIA AEROSPACE  stelia aerospace
 

STELIA Aerospace a décidé de se lancer dans l’aventure du Big data fin 2016. 2 ans après, le voyage n’est pas achevé mais une bonne partie du chemin a été faite aussi bien en terme de projets, infrastructure, outils mais aussi compétences et gestion du changement. Cette présentation a pour but de détailler les différentes étapes de cette transformation et les prochains évolutions.

 
 
 
14:35 - 15:05

PRÉSENTATION SOPRA STERIA 

 
 BOSQUE Didier M. Didier Bosque, Directeur Innovation et Transformation digitale, SOPRA STERIA  Sopra
     
 
 
15:10 - 15:40

LES OPPORTUNITÉS OFFERTES AUX ENTREPRISES PAR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE 

 
  M. Nicolas Philippe, Responsable du département ‘Algorithme et données’, CATIE  
Nicolas Philippe

L’intelligence artificielle, présentée comme la prochaine révolution numérique, apporte son lot de promesse et d’opportunités aux entreprises d’aujourd’hui. Il n’est pourtant pas aisé d’évaluer la maturité des technologies et de se projeter dans leurs usages dans un contexte industriel. Nous aborderons les différentes technologies et cas d’usage offerts par l’intelligence artificielle avec une approche appliquée et pédagogique.

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15:45 - 16:15

METTRE EN PLACE UNE DATA GOUVERNANCE AVEC NOTRE PARTENAIRE, LEADER SUR SON MARCHÉ POUR UN GRAND ACTEUR DE L’AÉRONAUTIQUE

 
  M. Bruno Ryckman, Vice-Président, Responsable de l’offre Data Gouvernance et Data Management, CGI  
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La recherche de la valeur par les données est aujourd’hui est incontournable pour préserver son avantage concurrentiel. Pour atteindre cet objectif, la maîtrise de la connaissance de la donnée est indispensable pour tirer la quintessence des dernières technologies d’analyse des données (Data Analytics). De plus, le suivi de la bonne exécution des contraintes règlementaires (ex : RGPD) nécessite de comprendre, de partager et surveiller les données au travers d’une gouvernance unifiée. Au travers d’une problématique concrète, nous vous proposons de venir échanger autour de nos retours d’expérience respectifs.

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16:20 - 16:50

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SUR LES MACHINES ET LES PROCESSUS

 
  M. Jordi Anducas, Directeur Logiciels et Vision Artificielle, ARITEX CADING  
 Jordi Anducas

Généralement, l’application et l’utilisation de technologies dans les processus de production aéronautiques ont toujours demandé une base de connaissances importante. Ces machines ou ces lignes de production peuvent être conçues d’après des bases de connaissances différentes qui peuvent affecter considérablement le débit/les performances ou le rendement de la chaîne de montage. Les améliorations dans les domaines d’auto-diagnostic / d’automatisation sont conçues pour être l’étape suivante nécessaire à une meilleure exploitation / meilleures performances globales de la machine. Cette conférence explique – en s’appuyant sur des exemples concrets – l’utilisation de l’intelligence artificielle et son apprentissage approfondi ainsi que son impact sur les performances globales des lignes de production.

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