Le laboratoire BlueDsX a déjà un an !

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Le moment est venu de faire un premier bilan de nos résultats de l’année passée au regard des actions et livrables attendus d’un laboratoire de recherche comme le nôtre.

Les résultats ont été obtenus grâce à des moyens maîtrisés et au travers d’une volonté d’optimisation, de réutilisation et de synergie entre les actions. Nous sommes fiers de l’adéquation obtenue entre les attendus d’un laboratoire comme BlueDsX et les livrables produits.

Reconnaissance académique

C’est le point le plus important pour un laboratoire : le standard pour un labo naissant est de produire un article académique tous les 2 ans. Cet  objectif est en cours d’être dépassé : un article dans une revue académique en prépublication et un ouvrage ; nous faisons mieux que certains laboratoires académiques publics de taille comparable.

Avancées scientifiques, techniques, méthodologiques (à jauger en proportion de l’effectif mobilisé)

  • Avancées sur l’application des graphes et des techniques de manipulation du langage naturel (ayant fait l’objet d’un projet sélectionné par les jurys du salon Big data : projet KYS-X),
  • Avancées sur la feature sélection via entropie mutuelle (ayant fait l’objet d’une présentation du code et des concepts lors d’un meet-up)
  • Avancée conceptuelle sur l’usage de R pour les grands espaces de mémoire (sanctionnée par la définition d’un projet avec un partenaire, présent au salon Big data : projet R-infini),
  • Avancées sur les data-sciences appliquées à la sécurité (objet d’un article, correspond à une plateforme de test en évolution permanente ; récemment, de nouveaux « honeypots » mis en évidence et en qui nous mettons beaucoup d’espoir : Projet BlueLog),
  • Avancées sur les séries temporelles et la fraude (objet d’une publication, d’un meet-up à venir et de la création d’un nouvel algorithme) : c’est le point fort en termes de progrès algorithmiques de cette année, le fruit d’un partenariat actif entre le laboratoire et une start-up partenaire (AR-P).

Participation à des événements externes pour valoriser le savoir-faire de l’entreprise

  • Un Meet-up effectué et un à venir en juin (pour vous tenir au courant des futurs meet-up, n’hésitez pas à rejoindre le groupe R’n Blue)
  • Une Conférence (fraudes et data sciences), plus de 200 personnes et des retours très positifs
  • Un webinar (70 personnes connectées, puis le montage d’une vidéo diffusée au salon Big data)
  • Une prestation de haut rang au salon Big data, coûteux en préparation et en investissement (plusieurs mois de travail) mais en final une animation réussie et des contacts de qualité récoltés
  • Une participation à un événement client, une belle réussite, d’excellents retours et un contact privilégié avec les équipes de ce grand et prestigieux client.

Soutien avant-vente de l’entreprise

  • Soutenance assumée de A à Z par le labo dans un grand ministère
  • Participation à des entretiens commerciaux chez divers grands prospects : 4 banques et établissements financiers ou assurance, un opérateur telco, un constructeur automobile, une administration
  • De nombreux textes écrits en soutien du marketing de l’entreprise
  • Une participation très active et déterminante à l’élaboration des offres Big Data de l’entreprise

Articles, blog et presse
Un  article proposé à 50.000 personnes (push sur le projet sur BlueLog) et quelques « posts » mineurs relayés à travers les réseaux sociaux du groupe, une animation modeste scoop-it, 3 communiqués de presse …

Amélioration du positionnement du groupe
 dans le biotope Big Data/DataSiences via la mise en place de relations concrètes avec d’autres entités:

  • DataIKU (forge data sciences R et python): un meet-up en commun, un à venir, un partenariat en cours d’élaboration
  • QuasardDB, (base de données NOSQL avec très peu de latence) : un projet en commun, définition présentée lors du salon Big data
  • Invoxis (start-up graphe et NLP) & Advanced research partners : projet présenté et sélectionné lors du salon Big data
  • Advanced Research partners (start-up algorithmes): recherches communes sur les V-TS (séries temporelles vectorielles), faisant l’objet d’un article académique
  • ICD (école de commerce) : création commune d’un Datalab en préparation

Autres recherches, veilles et sujets émergeants dans le laboratoire

Le laboratoire s’implique, veille et développe une activité de recherche et/ou d’études sur d’autres sujets, qui n’ont pas encore fait l’objet de livrables notables, de communication ou de publications, citons :

  • Travaux sur la mesure d’influence dans les réseaux sociaux (fera l’objet d’un meet-up au quatrième trimestre 2016)
  • Processus décisionnels d’achat B to B (instancié sur marchés publics européens)
  • Data Sciences et RH
  • Analyses économiques au niveau de la CEE Amélioration, création ou « tuning » d’algorithmes de data science (fond opérationnel du laboratoire, faisant l’objet de publications intermédiaires)
  • Usages de la « Blockchain » et de l’IoT et algorithmes novateurs associés

Le laboratoire aborde de nombreux autres sujets encore confidentiels, en veille comme en termes de code prototype … donc de nouvelles surprises d’ici la fin de l’année : stay tuned !

zeze

 

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