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footer: Glenn Rolland © 2020
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# Gestion de projets _data_
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### Introduction, définition et enjeux
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> Glenn Y. Rolland
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> <glenux@glenux.net>
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## Les data, qu'est-ce que c'est ?
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## Les data, qu'est-ce que c'est ?
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### Étymologie
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Du latin _datum_ (supin de _do_)
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* Don, cadeau, présent
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* S'utilise principalement au pluriel
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## Les data, qu'est-ce que c'est ?
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### Définition
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* (Informatique) Données, faits, informations.
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* (Philosophie) Se dit de faits connus dans le domaine scientifique et servant
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de départ à des recherches futures. (corrélatif de desiderata)
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## Contexte
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## Contexte
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### Un monde capitaliste... une incitation à
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* Vendre plus cher
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* Vendre plus
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* Elargir le marché (croissance horizontale)
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* Mieux cibler sa prospection → connaitre le consommateur
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* Payer moins cher les ressources
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* Être plus efficace / ressource
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* Produire plus / ressource
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* Acquérir de nouvelles compétences (croissance verticale)
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## Contexte
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### De plus en plus d'organisations...
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* Qui ont fait ou font leur transition numérique
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* Qui constatent qu'elles possèdent de l'information métier
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* Qui optent pour des stratégies data-driven
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* Qui se lancent dans un marathon de projets _data science_ et _intelligence artificielle_
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* Qui espèrent profiter des avantages des nouvelles technologies et de la donnée
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## Contexte
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### De plus en plus de métiers...
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* De plus en plus de demande pour les compétences data
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* Data scientist
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* Data analyst
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* Data engineer
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* __...mais tout le monde peut utiliser les data dans sa pratique professionnelle__
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## Contexte
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### De plus en plus de questions
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* Quelle est la meilleure approche pour réussir un projet
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* Big Data ?
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* ou Data Science ?
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* ou Machine Learning / Intelligence artificielle ?
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* Quels sont les acteurs nécessaires aux changements ?
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* Comment se déclinent les différentes étapes de conception et de déploiement de projets dans le temps ?
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_class: chapter
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## Enjeux autour des data
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## Enjeux autour des data
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### Être capable d'analyser...
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* C'est être capable de collecter, organiser, nettoyer, manipuler, décortiquer,
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analyser et visualiser des données
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* Pour des données internes ou externes, qualitatives ou quantitatives, à sa disposition
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* L'analyse de données, c'est de l'information... qui produit de l'information
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## Enjeux autour des data
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### ...pour les utiliser !
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* L'information =
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* Valeur (directe ou indirecte)
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* Influence (sur un public, des bénéficiaires)
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* Temps d'avance (sur le marché, la concurrence, l'ennemi, etc.)
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* C'est une nouvelle forme de capital
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* Levier de pouvoir
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* Nouveaux rapports de force (propriétaire des moyens de production, force de production, exploités, etc.)
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* Les usages sont innombrables
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## Différents types de projets data
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## Différents types de projets data
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### Trois grandes classes d'objectifs
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* l’automatisation des processus
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* comprendre l’existant, détecter des patterns ou prédire des événements
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* l’amélioration du niveau de service et l’engagement vis-à-vis de l’utilisateur final
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## Différents types de projets data
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## Robotic Process Automation (RPA) — présentation
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* La forme d’IA la plus facile et la moins coûteuse à mettre en place
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* Porte ses fruits à court terme et son ROI est remarquable
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* Toutefois, nombreuses organisations ont encore du chemin à faire dans ce domaine
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## Différents types de projets data
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## Robotic Process Automation (RPA) — quelques exemples
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* Le transfert de données et des emails collectés dans divers systèmes d’information pour mettre à jour les bases de données clients ou les opportunités détectées ;
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* Le rapprochement et contrôle des factures et commandes afin de rendre plus robuste les processus comptables ;
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* La lecture et analyse des contrats et documents légaux pour extraire des contraintes ou anomalies possibles.
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## Différents types de projets data
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### Analyse de données — présentation
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* L’analyse de l’information (évolution "automatisée" des statistiques)
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* L’extraction de valeurs pertinentes depuis un vaste volume
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de données (Big Data)
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* À des fins descriptives ou prédictives
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## Différents types de projets data
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### Analyse de données — quelques exemples
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* Faire de la maintenance prédictive sur les chaines d’industrie
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* Identifier les fraudes possibles dans les systèmes bancaires ou d’assurance ou les systèmes de santé
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* Automatiser le ciblage clientèle lors des campagnes marketing
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* Fournir aux assureurs des modèles plus précis sur les potentiels clients
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Certaines pratiques de _Machine Learning_, dites de _Deep Learning_, permettent de :
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* Reconnaitre de la voix ou des images
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* Reconnaitre du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP)
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## Différents types de projets data
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### Engagement et prise de décision — présentation
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* Engager l’utilisateur final (employé ou client) dans un processus d’interaction avec la machine
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* Pour récolter de l’information
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* Pour fournir un service ou produit "plus" adapté
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## Différents types de projets data
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### Engagement et prise de décision — quelques exemples
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* Agents conversationnels (chatbots) intelligents
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* qui peuvent être sollicités 24/7
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* qui couvrent une panoplie de services dépendant du niveau d’apprentissage du robot
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* Moteurs de recommandation qui orientent l’utilisateur dans ses choix de services ou produits
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_class: chapter
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## Limites des projets actuels et nouveaux enjeux
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## Limites des projets actuels et nouveaux enjeux
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### Initiatives complexes
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* En terme de ressources humaines
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* En terme de processus transverse à l'entreprise
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* En terme de technologies
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### Manque de maturité
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* Des modeles difficilements industrialisables
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* Essentiellement des _proof-of-concept_
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* Peu d'outils et de formats standardisés
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* Pas de méthodes ou de normes sur la production
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## Limites des projets actuels et nouveaux enjeux
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### Pertinence de la donnée
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* Nous sommes capable de ratisser tres large mais...
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* Quelle est la qualité de la donnée ?
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* Est-elle pertinente ou est-elle un déchet ?
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* Comment assure-t-on la tracabilité de la donnée ?
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### Une approche centrée sur la technologie
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* La machine ne fait pas de prise en compte globale
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* L'analyse du contexte autour de la donnée, importe autant que cette dernière
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* Comment utilise-t-on la machine et l'humain dans leurs meilleurs rôles ?
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## Limites des projets actuels et nouveaux enjeux
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### Chaine opérationnelle
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* Besoin d'une vision transverse aux différents métiers
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* Mais organisation non mobilisée
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* Faible collaboration liées aux différences culturelles
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* Quels temps de réactions
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* entre la collecte, ...
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* ... le traitement, ...
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* ... et l'action ?
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## Limites des projets actuels et nouveaux enjeux
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### Des risques juridiques
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* Fuite de données personnelles dans les modeles (RGPD)
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* Discrimination liés aux données qu'il est difficile à expliquer (RGPD)
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* À qui appartient le modele entrainé sur la base de données d'un tiers (propriété intellectuelle / industrielle)
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## Merci pour votre attention !
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