West Data Festival 2024

Business Intelligence, Data Storytelling et Power BI

Accélérez vos décisions avec l’IA et la visualisation des données

Le West Data Festival 2023 a mis en lumière en mars dernier les nouvelles tendances en Business Intelligence. Cette édition a aussi mis en avant le pouvoir du Data Storytelling et l’efficacité de Power BI.

Le monde des affaires évolue à une vitesse vertigineuse. Il est propulsé par la révolution numérique et les avancées de l’intelligence artificielle. Le West Data Festival a voulu mettre en avant cette transformation. En effet, cet évènement explore les multiples facettes de l’IA et de la Data à travers diverses thématiques… Aujourd’hui, nous revisitons deux sujets majeurs qui ont captivé l’attention du public : la Business Intelligence et le Data Storytelling.

La Business Intelligence : Un voyage dans le temps et la donnée

L’histoire de la Business Intelligence remonte aux années 1950, mais elle n’a jamais cessé de se réinventer depuis. Initialement conçue pour accélérer la prise de décision, la BI a évolué en une discipline complexe. Elle est devenue une incontournable pour les entreprises modernes. Des premiers pas de Hans Peter Luhn en 1958 à l’essor actuel de l’IA et de la Big Data, la BI est devenue un pilier de la stratégie d’entreprise.

La technologie BI englobe une variété de logiciels de visualisation tels que Google Analytics et Microsoft Power BI. Ils permettent de créer des tableaux de bord interactifs pour présenter les données de manière accessible. L’exploration de données, l’analyse prédictive et statistique sont également intégrées à cette technologie. Intégrer la BI dans une entreprise peut apporter des avantages considérables en améliorant la gestion, la prise de décision et l’expérience client. Cependant, cette intégration nécessite une stratégie soigneusement élaborée pour garantir son succès.

Pour l’édition 2023, c’est Perrick Besnard (Datatim) qui a ouvert le dialogue. Il a exploré comment exploiter le plein potentiel de la Business Intelligence. Comment améliorer la performance des organisations ? L’accent a été mis sur l’idée que la BI atteint son efficacité maximale lorsqu’elle est utilisée dans un environnement collaboratif.

Data Storytelling et Power BI : créer des récits puissants avec les données

L’art du Data Storytelling prend la Business Intelligence à un niveau supérieur en transformant les données en récits captivants. Lors du West Data Festival 2022, Tristan Malherbe, directeur de Data Pulse, a mis en avant l’importance de cette pratique. Le Data Storytelling consiste à utiliser des visualisations de données pour raconter des histoires et rendre les informations complexes plus compréhensibles.

Pour l’édition 2023, c’est L’interaction a été au cœur de la présentation de Dimitri Letellier (RSM) et Perrick Besnard. Ces derniers ont présenté les multiples facettes de Microsoft Power BI.

Power BI, un outil développé par Microsoft, est au cœur de cette approche. Il permet de transformer les données en éléments visuels faciles à analyser. Cela offre une meilleure compréhension des informations et favorise une prise de décision éclairée. Les avantages de Power BI sont nombreux, de l’amélioration de la productivité à la sécurité des données en passant par une large gamme de formats de visualisation.

L’édition 2023 a aussi laissé la place à une exploration intéressante sur la différence entre un logiciel d’Entreprise Performance Management (EPM) et un logiciel décisionnel (Business Intelligence).  Nous avons exploré les avantages, les inconvénients et les synergies entre ces deux univers afin d’offrir une vue complète des possibilités offertes.

Mise en pratique : un voyage guidé dans le monde de l’IA et de la visualisation

Pour intégrer efficacement le Data Storytelling dans une entreprise, il est essentiel de comprendre les principes clés. Le processus de création d’un récit de données engageant implique de contextualiser les analyses, de choisir les bons visuels et de créer une expérience utilisateur (UX) optimale. L’interface utilisateur (UI) et l’UX jouent un rôle crucial dans la transmission d’informations complexes de manière claire et attrayante.

Le choix des visuels, des couleurs et de la structure influence la perception des données. Cependant, l’équilibre entre une présentation visuelle attrayante et une expérience utilisateur fonctionnelle doit être soigneusement maintenu. La personnalisation de l’expérience utilisateur est la clé pour permettre aux utilisateurs de naviguer facilement dans les données, quel que soit leur niveau de compétence technique.

Le Futur de la Business Intelligence et du Data Storytelling

Au West Data Festival, une table ronde a exploré la place de la Business Intelligence dans les périodes d’incertitude. Les participants ont partagé leurs expériences positives et négatives qui ont motivé leurs organisations à développer des compétences décisionnelles. De plus, ils ont évoqué comment et pourquoi ils ont adopté des outils de Business Intelligence. 

À mesure que nous progressons vers l’industrie 4.0, la Business Intelligence gagne en importance. Les avancées de l’IA et de l’apprentissage automatique continueront de transformer la manière dont nous analysons les données. La Data sera au cœur des stratégies d’entreprise, offrant des opportunités pour comprendre les tendances du marché, améliorer les performances opérationnelles et créer des récits engageants.

En conclusion, la Business Intelligence, le Data Storytelling et Power BI forment un trio puissant. Ils aident à prendre des décisions informées dans un monde en constante évolution. Le West Data Festival a permis d’explorer ces domaines passionnants et propulser les entreprises vers un avenir plus intelligent et plus efficace.

Le futur est là, et il est guidé par la puissance de l’IA, du récit de données et de la visualisation.

Le West Data Festival 2024

Placée sous le signe des données au service de la performance, le prochaine édition du West Data Festival se déroulera du 12 au 14 mars 2024 à l’Espace Mayenne de Laval. Cet évènement organisé par Laval Mayenne Technopole sera rythmé par trois jours :

MARDI 12 MARS 2024 : 𝗘𝗡 𝗥𝗢𝗨𝗧𝗘 𝗩𝗘𝗥𝗦 𝗟𝗘𝗦 𝗦𝗢𝗠𝗠𝗘𝗧𝗦 (𝗦𝗣𝗢𝗥𝗧)

MERCREDI 13 MARS 2024 : 𝗜𝗔 𝗘𝗧 𝗗𝗔𝗧𝗔 𝗔̀ 𝗟𝗔 𝗖𝗔𝗥𝗧𝗘

JEUDI 14 MARS 2024 : 𝗟𝗔 𝗗𝗔𝗧𝗔, 𝗔𝗥𝗠𝗘 𝗦𝗘𝗖𝗥𝗘̀𝗧𝗘 𝗗𝗨 𝗠𝗔𝗥𝗞𝗘𝗧𝗜𝗡𝗚 𝗘𝗧 𝗗𝗨 𝗖𝗢𝗠𝗠𝗘𝗥𝗖𝗘

Ces journées offriront une opportunité unique de découvrir, tester, apprendre et échanger autour des données et de l’IA. Les participants pourront assister à des conférences inspirantes, participer à des ateliers pratiques, et engager des discussions passionnantes.

Le pouvoir des données de santé – Mai 2023

Lors de la 5^ème édition du West Data Festival, une conférence captivante a permis de faire le point sur les enjeux cruciaux que soulève l’utilisation des données dans le domaine de la santé. Le professeur des universités et praticien-hospitalier de la faculté de médecine de Nantes Université, Pierre-Antoine Gourraud, a su captiver son auditoire en exposant de manière claire et accessible l’importance de l’intégration des données dans le secteur médical par des exemples concrets.

Comme il le dit lui-même : “On a intérêt à mieux introduire cette notion des données de santé tant cette ressource et ses potentiels de création de valeur génèrent beaucoup d’engouement. La data est la ressource du nouveau millénaire”.

Santé et Big Data

Les données massives, appelées Big Data, sont au cœur de l’évolution de la médecine. Dans le domaine de la santé, elles soulèvent trois enjeux majeurs selon Pierre-Antoine Gourraud :

Rupture dans la volumétrie des données

Le premier enjeu est lié à la rupture dans la volumétrie des données. En effet, quels que soient les domaines médicaux, il y a désormais un avant et un après l’arrivée des données. L’outil informatique a révolutionné la manière de comprendre et d’analyser les données médicales. Il a offert de nouvelles opportunités pour la recherche et la pratique médicale.

Non intentionnalité des données

Le deuxième enjeu est lié à la non intentionnalité des données. Il est important de mettre l’accent sur les usages des données. En effet, les données ont été pensées dans un cadre ou un contexte spécifique. Que cela soit dans le cadre de la pratique courante ou pour un usage secondaire. Cependant, ces données n’ont pas été enregistrées dans le but de répondre à un usage précis. Et ceci peut poser des problèmes en termes de qualité et de pertinence.

Typologie des données

Le troisième enjeu identifié par Pierre-Antoine Gourraud est lié à la variété des typologies de données. Les sources de données peuvent être très différentes selon les contextes et les disciplines médicales. Par exemple, dans le cas des données d’hospitalisation, les données vont être spécifiques pour le diagnostic, le traitement, la biologie, l’imagerie, etc. Dans le domaine de la consommation de soins, les données vont intervenir dans les prescriptions, les données de l’Assurance Maladie, etc. On inclut également dans cette catégorie les données sociodémographiques, géographiques, météorologiques… Cette variété des sources de données rend leur intégration et leur analyse plus complexes. En effet, cela nécessite une adaptation constante des outils et des méthodes d’analyse.

Plusieurs sources de données 

Dans le domaine de la santé, on distingue deux types de données : les données structurées et les données non structurées. Les premières sont composées de variables biologiques telles que le taux de glycémie sanguin, l’hémoglobine, ainsi que des données codées de l’activité humaine dans le cadre du soin. Dans cette catégorie, les valeurs sont connues et peuvent être décrites à l’avance.

Les données non structurées, quant à elles, comprennent les comptes rendus de consultation. Elles sont de plus en plus accessibles non seulement dans les établissements de santé, mais également au-delà. Les opérateurs, par exemple, facilitent l’échange de ces données entre les différents acteurs de la santé tout au long du parcours de soins du patient. Les données non structurées incluent des données de signal, telles que les électrocardiogrammes, des images comme les scanners et les IRM, ou encore les comptes rendus médicaux textuels.

La confidentialité est un enjeu important

La confidentialité des données de santé est un enjeu primordial. Ces données représentent la confiance accordée aux soignants et leur accès à l’intimité des patients. Ainsi, il est nécessaire de respecter leur confidentialité. Certaines données dites “directement identifiantes”, telles que le nom, le prénom ou le numéro de sécurité sociale, peuvent permettre la dé-identification d’un individu.

D’autres données, “indirectement identifiantes”, peuvent, par recoupement avec d’autres informations, permettre d’identifier un individu de façon unique.

Pseudonymiser les données de santé

Pour pallier ce risque, les données peuvent être pseudonymisées, c’est-à-dire associées à un pseudonyme qui permet de faire un lien avec l’individu. L’anonymisation, quant à elle, consiste à démontrer l’impossibilité de remonter à l’individu à l’origine des données. Il est donc primordial de déterminer les données dont on a vraiment besoin et de se poser la question de la dé-identification des individus à partir de ces données. Le principe de parcimonie est de rigueur pour garantir la confidentialité des données des patients, mais aussi des soignants.

Sécurité des données de santé

L’utilisation des données massives n’est pas sans risque et nécessite une attention particulière pour garantir la confidentialité et la sécurité des patients. La sécurité des données de santé est un enjeu crucial qu’il convient d’analyser sous différents angles.

Quatre enjeux majeurs sont à considérer selon Pierre-Antoine Gourraud :

• La disponibilité qui fait référence à la rapidité et à la régularité de l’accès à une donnée.
• La traçabilité qui concerne la preuve de l’authenticité de l’utilisateur qui accède aux données.
• La confidentialité qui garantit le respect de la vie privée des patients et des utilisateurs. “ Qui a accès à quelles données et pour quoi faire ?”
• L’intégrité qui se rapporte à la bonne interprétation des données, qui pourrait être altérée par une mauvaise manipulation.

Les données du soin

Comme le dit Pierre-Antoine Gourraud, « Le patient est une partition dont les notes sont interprétées par les soignants, réinterprétées, enregistrées et conservées par d’autres contributeurs. ». Le monde de la santé est confronté à des données à la fois précieuses et sensibles. Les données issues du soin sont voulues comme non intentionnelles à des fins de recherche, mais elles reflètent une population réelle. De plus, elles peuvent être réutilisées pour évaluer et faire évaluer les pratiques.

“La valeur des données de santé résulte d’une chaîne de contributions multiples qui en accroissent la valeur d’usage.” Cette chaîne ne se limite pas seulement au patient qui est à l’origine des données, mais également au soignant et à sa pratique professionnelle. Le soignant est celui qui produit la donnée auprès du patient. L’établissement de santé, de son coté, doit investir dans l’infrastructure informatique nécessaire pour stocker ces données.

Cybersécurité et données de santé

La cybersécurité est un enjeu majeur dans le secteur de la santé et l’actualité nous rappelle à quel point le sous-investissement chronique dans les infrastructures informatiques des établissements de santé est un problème et un risque, même pour les soins.

Les usages du Big Data 

• Pour optimiser la gestion du système de santé et améliorer les politiques de santé publique.
• Pour cibler des sous-groupes de patients et proposer des interventions personnalisées et améliorer la qualité des soins.

• Introduire un pôle quantitatif objectif dans la relation entre le patient et le soignant. Il peut être utilisé pour aider les médecins dans leur prise de décision thérapeutique. Ceci en leur fournissant des informations précises sur les effets des médicaments et les résultats des traitements.
• Faciliter le partage des données entre les professionnels de la santé et les établissements de soins pour une meilleure coordination. Et il permet de prédire et de mesurer l’incertitude des scénarios thérapeutiques.
• Détecter des événements anormaux tels que les infections nosocomiales, la stérilisation…
• Rechercher pour une “épidémiologie du 21ème siècle” qui combine des données de recherches et des données de soins.
• Soulever des enjeux pour la formation des professionnels de santé.

Le partage des données de santé

Le partage de données de santé est en train de se démocratiser grâce à la mise en place de plateformes de partage de données de santé telles que le Système National des Données de Santé (SNDS), Hôpitaux Universitaires Grand Ouest (HUGO), Health Data Hub , entrepôt local de données biomédicales, etc. Cela facilite l’accès aux données provenant de sources multiples comme les hôpitaux, les pharmacies, les laboratoires de biologie, etc. Ces plateformes permettent des environnements sécurisés pour protéger les données sensibles.

Elles valorisent le patrimoine de données de santé et permettent la création de hubs nationaux et locaux pour centraliser les données de santé. Toutefois, ces plateformes ont des limites et ne peuvent pas fournir certaines données cliniques, les résultats paracliniques, les données sur les médicaments non remboursés, les données sur les revenus, etc. De plus, il est souvent difficile de chaîner les données d’un établissement à un autre. Les données partagées sont donc souvent très synthétiques et ne permettent pas une analyse en profondeur de la situation médicale d’un patient.

Le digital et les données de santé

Le digital s’inscrit dans un élargissement de la relation soigné-soignant. En effet, comme l’a dit Georges Canguilhem : “Depuis le vieux stéthoscope jusqu’au jeune appareil à résonance magnétique nucléaire, l’acte médical éclate dans la substitution symbolique du laboratoire d’examens au cabinet de consultation.” Le digital a un rôle de médiateur renforcé du soignant.

Pierre-Antoine Gourraud termine son intervention en partageant un article publié dans les colonnes du Figaro datant du 12 septembre 2022 : “Repenser la production des données de santé”. Cet article disait qu’il ne faut pas avoir une vision trop naïve de la production des données de santé. Ainsi, si les producteurs de données de santé produisent, c’est plus au sens musical qu’au sens agricole”.

Le récap’

L’utilisation des données est en train de transformer le domaine de la santé. Elle permet une meilleure compréhension des besoins et des comportements des patients. De plus, elle facilite le travail des professionnels de la santé. Cependant, la prise en compte des données soulève également des enjeux importants. Par conséquent, il essentiel de mettre en place des méthodes efficaces pour collecter, stocker, analyser et protéger les données. Les différentes sources de données, la confidentialité et la sécurité sont également des aspects clés à considérer. Malgré ces défis, l’exploitation des données offre des opportunités immenses pour améliorer la qualité des soins, la prévention et la prise en charge des patients.

Le West Data Festival, organisé par Laval Mayenne Technopole, a permis de mettre en avant ces enjeux et de sensibiliser les acteurs de la santé à l’importance de l’utilisation des données dans leur domaine.

Pour comprendre les objectifs, les limites et les futurs défis auxquels seront confrontés les personnels soignants , nous vous invitons à lire cet article.

Data & IA, des leviers pour ma Supplay Chain ? – Avril 2023

Lors de la 5^ème édition du West Data Festival en mars 2023, Ider Oudad, conseiller pour solutions Data & IA chez IoD solutions, est intervenu sur le programme “Industrie”. Il a partagé son expertise sur les leviers d’amélioration que soulève la prise en compte de la Data et de l’IA dans la Supply Chain. Comment l’optimiser ? Quels sont les prérequis et les freins ?

Quels contextes et enjeux de la Supply Chain dans un monde VICA ?

La volatilité et l’incertitude ont un impact sur la supply chain de toutes les entreprises industrielles. D’une part, car on leur demande de l’optimisation dans leur processus et d’autre part car elles doivent s’adapter à différents scénarios. Or, comme le dit Ider Oudad, l’optimisation et l’incertitude sont deux objectifs antagonistes pour la supply chain dans un monde VICA (volatile, incertain, complexe et ambigu).

L’optimisation nécessite d’avoir de la visibilité et de la stabilité. Á l’inverse, la gestion de l’incertitude nécessite de développer sa flexibilité et sa capacité d’adaptation. La supply chain est donc prise entre ces deux tendances contradictoires. Et selon Ider Oudad, c’est principalement pour cette raison que la supply chain a de gros défis à relever aujourd’hui.

L’IA, une solution pour la Supply Chain ? 

Selon Ider Oudad, l’IA, qu’il définit comme un ensemble de technologies permettant l’automatisation de processus de décision sans la nécessité de formaliser des règles explicites, aide à répondre au challenge auquel est confrontée la supply chain grâce à son carburant : la Data.

La Data, le carburant de l’IA… 

La “Data supply chain” est générée  grâce à la digitalisation des processus. En effet, des volumes importants de données sont générés. Donc il y a de la donnée partout dans mes flux (achat et approvisionnement, stockage et production, distribution et transport, vente et facturation, gestion des retours et des non-conformités…).

Mais il y a un problème ! Cette donnée vient de bases hétérogènes (prisonnières des outils). La façon dont s’est construite la digitalisation n’a pas été conçue pour exploiter la data mais pour enregistrer des transactions et des évènements. Comme le dit Ider Oudad, le système n’a pas été pensé pour se dire “et si je prenais mon historique de passation de commande pour avoir des informations intéressantes pour m’aider à mieux acheter la prochaine fois”. Par conséquent, il est difficile aujourd’hui de croiser tous ces flux d’informations pour prendre les meilleures décisions.

Faciliter les processus de Supply Chain

La barrière à l’entrée financière sur les technologies Data & IA ne cesse de chuter pour plein de raisons. Les systèmes informatiques sont de plus en plus interopérables (API, Webservice, EDI…). Il y a une baisse significative des coûts d’infrastructures et de calcul grâce au Cloud (achat à l’usage). Le développement des outils Open Source joue aussi un rôle important. De nombreux logiciels sont aujourd’hui accessibles et permettent de mettre en place de l’IA ou de l’analyse de données plutôt facilement.

Un manque de compétences ?

Malgré la quantité de données et le fait que la data et l’IA soient une opportunité pour la supply chain, il y a un manque de compétences sur ces technologies. Ider Oudad parle de manque d’“expertise métier”. Pour que les projets IA fonctionnent en supply chain, il faut de l’implication des équipes métiers. “C’est un point clé de la réussite”.

La Data & IA comme outil indispensable pour gérer ce nouveau paradigme

En ayant des compétences et en exploitant correctement vos données supply chain, vous pourrez :

• Décrire et évaluer les impacts (Ex : sourcing et approvisionnement)
• Prédire & détecter les signaux faibles (Ex : gestion des stocks et logistique, prévision et planification)
• Prescrire et anticiper les risques majeurs (Ex : transports et distribution, production et maintenance)

Les principes clés à connaître pour savoir par où commencer dans un projet IA en supply chain

Il faut partir des décisions opérationnelles 

Selon Ider Oudad, il ne faut pas considérer l’IA comme une baguette magique. Il faut préalablement identifier les décisions que je souhaite améliorer (cartographie des décisions). Ensuite, la Data  et l’IA vont permettre d’éclairer la prise de décision. Il faut davantage se concentrer sur la valeur ajoutée que pourrait représenter l’idée mais elle n’est pas une fin en soi.

La qualité des informations est essentielle pour prendre des décisions

Pour avoir les meilleures informations, il faut premièrement identifier les sources de données contenant des informations pertinentes pour décider. Quels sont les gisements de valeur dont je dispose ? Ider Oudad part d’un constat : les données sont perçues comme l’enregistrement d’un événement…”. Si l’information est précise, la décision sera juste. Si on a bien défini ce qu’on voulait faire apprendre à l’IA, elle sera en mesure de prendre des décisions éclairées. Ainsi, les données doivent être vues comme un actif, c’est un patrimoine informationnel ! “Sans patrimoine informationnel qualitatif, l’IA ne sera pas en mesure de répondre à vos attentes”.

Augmenter la facilité d’accès à l’information

Une fois que j’ai identifié les décisions opérationnelles qui m’ont coûté cher et qui m’ont pris du temps, soit j’améliore mes processus de décisions en allant chercher de l’information plus précise dans mes données, soit je facilite l’accès à l’information. Ider Oudad le recommande : “Il faut fluidifier l’accès à l’information pour augmenter la fréquence de prise de décision et ainsi être plus performant”. Étant donné que la fréquence des prises de décisions augmente dans la supply chain, il est préférable de faciliter l’accès à l’information pour gagner du temps. Certains outils permettent de passer 80% du temps sur l’analyse et 20% du temps sur la construction de l’information.

L’IA, bien plus qu’une question d’outil ? 

Selon Ider Oudad, “L’IA vient percuter en profondeur les processus opérationnels. Elle vient changer la façon dont on fonctionne et la façon dont on décide.” Cette technologie a un fort impact dans les organisations et dans la supply chain. Elle vient impacter la façon dont les choses sont faites (les processus et les outils), l’organisation et les compétences de ceux qui sont amenés à l’utiliser au sein de la supply chain.”

Le récap’ 

Ider Oudad finit son intervention en résumant ses propos à l’aide d’un schéma :

La Data et l’IA vont s’introduire dans la supply chain. Pour créer de la valeur, il va falloir identifier les bons sujets, concevoir les solutions et enfin les déployer. Il va évidemment falloir s’appuyer sur des processus, une organisation, des outils et des compétences. Enfin, ce qui représente les fondations de ce système, c’est la notion de culture. Étant donné que l’IA et la Data changent la façon dont on prend les décisions, il y a une nécessité pour les équipes supply chain de développer certaines compétences sur ces sujets-là. Pour faire adopter l’IA, il faut embarquer ceux qui sont amenés à l’utiliser dès le début de la conception. « C’est ça qui favorise fortement l’adoption et qui fait que l’entreprise va créer de la valeur dans la supply chain ».

Laval Mayenne Technopole organise la 6ème édition du West Data Festival du 12 au 14 mars 2024 à l’Espace Mayenne de Laval.

Cet évènement est le rendez-vous annuel des professionnels pour découvrir, tester et apprendre autour de la gestion des données et de l’intelligence artificielle.

Ce festival évoquera plus en détails la thématique l’IA et la gestion des données au travers de conférences dirigées par des experts ainsi que des ateliers pour favoriser la discussion entre les professionnels et les festivaliers.

Entreprise : la Data pour gérer son énergie – Avril 2023

Lors de la 5^ème édition du West Data Festival en mars 2023, Arnaud Guihard, directeur chez Orace et facilitateur de projets spécialisé dans la transition énergétique pour les entreprises, a partagé son expertise sur la gestion de l’énergie. Il a introduit l’importance de l’inspection du contexte général. Ainsi que des moyens disponibles pour parvenir à une maîtrise énergétique efficace.

Comprendre la data pour gérer son énergie

Lors de sa présentation, Arnaud Guihard a souligné que la gestion de l’énergie était un élément clé de la transition énergétique, car elle permet aux entreprises de réduire leur empreinte carbone tout en économisant de l’argent. Selon lui, c’est important de comprendre où la data trouve son intérêt dans la réflexion d’une entreprise. D’autant plus quand elle choisit de transiter dans son fonctionnement et ses capacités de consommation. Il montre l’importance de déterminer combien elle consomme, quelles sont ses données de base… “Tous les aspects de l’entreprise qui ont un impact sur la consommation d’énergie”. Les processus de production, les bâtiments, les équipements et les composants des employés…  En somme, il faut connaître les flux énergétiques dans l’entreprise pour pouvoir les optimiser.

Un usage rationnel de l’énergie 

Quelles sont mes données et comment je peux progresser ?

Arnaud Guihard a expliqué que pour parvenir à une maîtrise énergétique efficace, il était important d’adopter une approche globale.

Tout d’abord, il déclare qu’il faut s’appuyer sur 4 piliers pour maîtriser l’énergie :

• La rénovation/transformation des systèmes
• La maintenance : l’entretien du matériel pour garder une performance au quotidien pour avoir moins de gaspillage et de perte énergétique
• L’organisation économique pour concentrer l’activité sur les moments de la journée où le Kwh est moins cher. Mais aussi la programmation des systèmes pour qu’ils fonctionnent en autonomie à l’usage et à la présence.

• La sensibilisation : pour donner du sens et de la valeur à l’action pour qu’elle ne perde pas son intérêt et son effet durable.

Pour encore plus d’efficacité, il ne faut pas s’intéresser qu’à la facture car l’énergie n’est pas qu’une charge économique. D’autres mesures sont importantes à prendre en compte comme le kilowatt (la performance)  et le CO2 (l’impact environnemental) qui vont traduire un volume de consommation.

La Data ne va pas tout faire

Il faut avoir de la motivation et une ambition pour commencer à travailler un projet. Atteindre un cap de transformation va traduire du temps. Plus il y a de l’ambition, plus il y aura du temps à y consacrer.

Avant même de faire appel à des prestataires extérieurs experts, il faut associer des connaissances et des compétences. Si il n’y a pas de capital compétence et de porteur de projet, le projet n’existe pas.

L’importance de l’interaction

Comme le rappelle Arnaud Guihard, “la Data ne fait pas de miracles”. C’est l’interaction avec la donnée qui va être primordiale. Il faut des pilotes, du recul et une observation pour s’approprier le sujet et comprendre la donnée. Ainsi, il faut au-delà même de la donnée avoir un capital compétence.

La démarche de projet data-énergie

La première étape dans une démarche de projet data-énergie est de capitaliser de l’information sur la consommation pour traduire cela en résultats et en action de changement. Il faut partir de la référence : Qui êtes-vous ? Comment consommez-vous ? Quel contrat avez-vous ?

Dans les contrats, on va retrouver des informations (de puissance, de consommation, heure pleine, heure creuse…). Cela va permettre de décliner le profil de l’entreprise de manière grossière qu’on va ensuite pouvoir travailler plus finement.

Des priorités d’action

Ensuite, le porteur de projet énergie va pouvoir aller chercher ce qui est prioritaire dans la consommation de son activité. Il va déterminer des plans d’actions à partir de la priorité qu’il aura visée. Par la suite, il prendra des décisions sur un champ d’actions (éclairage, chauffage, climatisation…).

Ensuite, dans l’ensemble des actions listées sur la thématique prioritaire, le porteur de projet va choisir celle qui peut dérouler prioritairement en fonction de son contexte économique et de son contexte d’activité. Il faut travailler l’existant ! On choisit les bonnes actions économiquement viable et qui ont des performances engendrant des retours intéressants.

Mais quelle approche consommation ? 

Une fois que l’on connait son contrat, son volume de consommation à l’année, il faut répartir ses charges. Il est possible de le faire de manière hypothétique (calcul de consommation potentielle) pour jauger quels plans d’actions sont à privilégier pour réduire sa consommation. Ensuite, il faut définir le bon achat, imaginer le matériel sur sa durée de vie, et mesurer sur quoi il est plus représentatif.

L’importance des indicateurs Data 

Les indicateurs jouent un rôle clé dans la gestion de la consommation d’énergie d’une entreprise. Ils permettent de mesurer la consommation d’énergie, d’identifier les sources de gaspillage, d’évaluer l’efficacité des mesures d’économie d’énergie et de faciliter la prise de décision. On parle d’indicateurs car il y a beaucoup d’influences différentes au cours d’une saison.

Exemple : “J’ai fait une progression de consommation de 10% et j’ai produit plus mais cela est dû au fait que je suis passé de 100 tracteurs à 120 tracteurs.” Il est donc logique que j’ai plus consommé.” C’est en comparant les indicateurs qu’on peut traduire une performance énergétique. De plus, on peut multiplier ce nombre d’indicateurs en fonction des processus pour être de plus en plus pertinent et aller chercher une donnée encore plus fine qui va au-delà de la simple facture.

Soyez vigilant ! 

Arnaud Guihard confie : “Quand vous faites de la comptabilité énergétique, vous allez faire en moyenne 1% d’économie d’énergie. Juste parce que, en observant les données, vous allez créer de la vigilance qui va se traduire par des attentions particulières chaque jour : débrancher tel ou tel appareil, éteindre les lumières ou les pc…”

Le récap’

La présentation d’Arnaud Guihard a mis en avant l’importance de la gestion de l’énergie dans la transition énergétique pour les entreprises. Sa présentation a montré que pour parvenir à une maîtrise énergétique efficace, il était nécessaire d’adopter une approche globale et de mettre en place des mesures spécifiques.  Il termina son intervention en rappelant que “chaque petite action amène des résultats et de vraies grandes actions de transformation amènent de vrais résultats et une rentabilité qu’on attendait pas.”

Laval Mayenne Technopole organise la 6ème édition du West Data Festival du 12 au 14 mars 2024 à l’Espace Mayenne de Laval.

Cet évènement est le rendez-vous annuel des professionnels pour découvrir, tester et apprendre autour de la gestion des données et de l’intelligence artificielle.

Ce festival évoquera plus en détails la thématique l’IA et la gestion des données au travers de conférences dirigées par des experts ainsi que des ateliers pour favoriser la discussion entre les professionnels et les festivaliers.

IA, Données et Industrie – Février 2023

IA, Données et Industrie…

Les nouvelles technologies face à l’industrie ? Les données et l’IA font référence aux informations brutes qui sont collectées, stockées et analysées pour obtenir des informations. Elles permettent de prendre des décisions éclairées. Dans le monde industriel, les données peuvent provenir de diverses sources telles que des machines, des capteurs et des interactions humaines. L’utilisation des données est devenue de plus en plus importante ces dernières années. Elle donne matière aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données et d’améliorer leurs opérations.

Collecte et analyse de données 

Plusieurs méthodes sont utilisées pour recueillir des données dans le secteur industriel, notamment :

• Les capteurs et les appareils de l’Internet des objets (IoT) : pour être connectés aux machines afin de collecter des données sur leurs performances et leur utilisation.
• Algorithmes d’apprentissage automatique : pour analyser des données provenant de diverses sources, telles que des données de capteurs, afin d’identifier des modèles et de faire des prédictions.
• Entrée humaine : les données peuvent également être collectées à partir d’interactions humaines, telles que les commentaires des clients, les données de vente et les enquêtes.

• Les systèmes de collecte de données automatisés : lecture de code-barres, identification par radiofréquence (RFID)…

Ces méthodes permettent aux entreprises du secteur industriel de collecter des données à partir de diverses sources. Cela offre une vue complète des opérations et permet une prise de décision éclairée.

Applications réelles : des exemples

L’utilisation de l’IA et des données dans le secteur industriel a fait des progrès significatifs ces dernières années, révolutionnant le fonctionnement des entreprises. Voici quelques-uns des principaux développements dans ce domaine :

• Maintenance prédictive : pour analyser les données des équipements industriels afin de prévoir quand une maintenance est nécessaire. Cela réduit ainsi les temps d’arrêt, le risque de pannes inattendues et les coûts de maintenance.
• Contrôle de la qualité :  pour inspecter les produits en temps réel.  Les données des capteurs et des machines vont être utilisées pour surveiller les processus de production et garantir que les produits répondent aux normes de qualité.

• Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : pour optimiser le mouvement des marchandises et des matériaux. De plus, elles seront capables de surveiller les niveaux de stock, suivre les expéditions et optimiser les itinéraires de livraison. Cela améliore l’efficacité et augmente la satisfaction des clients.
• Automatisation des processus : pour effectuer des tâches répétitives, libérant ainsi des travailleurs humains pour des rôles plus stratégiques (détecter l’inefficacité).
• Gestion de l’énergie : pour optimiser l’utilisation de l’énergie dans les processus industriels
• Modélisation prédictive : pour créer des modèles prédictifs, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur les opérations futures.
• Surveillance de la sécurité en temps réel : pour détecter les risques pour la sécurité en temps réel. Ceci permet de réduire le risque d’accidents et de mieux s’adapter aux conditions changeantes.

Ces exemples illustrent les différentes manières dont les données peuvent être utilisées dans le secteur industriel pour améliorer les opérations et stimuler la croissance. En exploitant les données, les entreprises industrielles peuvent acquérir un avantage concurrentiel, accroître leur efficacité et améliorer la satisfaction de leurs clients.

Défis et limites 

Le secteur de l’industrie est globalement confronté à plusieurs défis et limites dans la collecte, l’analyse des données. En effet, il peut être difficile de s’assurer que les données sont exactes, complètes et à jour. Des données ou une IA inexactes peuvent conduire à des conclusions et à une prise de décision erronées. L’intégration de données provenant de plusieurs sources peut être difficile et prendre du temps. De plus, la protection des données sensibles contre les accès non autorisés et les cybermenaces est aussi un défi d’envergure. Le stockage peut aussi représenter un coût important et particulier pour les PME. La confidentialité n’est pas toujours garantie du fait du manque d’expertise ou du manque de ressources nécessaires. Certaines entreprises ne disposent pas d’assez de de ressources pour collecter, analyser et utiliser efficacement les données.

Les collaborateurs eux-mêmes peuvent représenter un frein (refus du changement, résistance face à la technologie…)

Ainsi, l’ensemble de ces défis et limites peuvent entraver l’utilisation efficace des données dans le secteur industriel. En revanche, ils peuvent être surmontés avec la bonne approche, les bonnes ressources et les bons investissements.

H2 Le récap’

Au fur et à mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d’innovations dans les années à venir. L’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique vise à se généraliser de plus en plus. Et plus particulièrement dans le secteur industriel. Ceci permettant aux entreprises d’automatiser la prise de décision, d’optimiser les opérations et la qualité des produits.

Ces tendances démontrent que l’avenir des données dans le secteur industriel est très prometteur. La croissance de l’Internet des objets (IoT) va se poursuivre, avec davantage d’appareils et de capteurs collectant des données à partir de processus et de machines industriels. L’utilisation du Big Data, du cloud computing va se généraliser permettant aux entreprises de stocker et d’analyser de grandes quantités de données. En ce sens, la maintenance prédictive sera de plus en plus répandue et elle réduira ainsi les risques de pannes inattendues.

En conséquence, les entreprises qui adoptent les données seront bien placées pour acquérir un avantage concurrentiel et améliorer leurs opérations à l’avenir.

Cet article a été rédigé partiellement par l’IA ChatGPT

Laval Mayenne Technopole organise la 5ème édition du West Data Festival du 14 au 16 mars 2023 à l’Espace Mayenne de Laval.

Cet évènement est le rendez-vous annuel des professionnels pour découvrir et apprendre autour de la Data et de l’IA.

Ce festival évoquera plus en détails la thématique “Industrie”. Vous en apprendrez plus au travers de conférences d’experts ainsi que des ateliers pour favoriser la discussion.

Énergie, Data et IA – Février 2023

Le secteur de l’énergie est crucial pour la société moderne ! Il fournit l’énergie nécessaire à la croissance économique et au développement. Avec l’avènement de l’IA et de la Data, le secteur de l’énergie est en pleine transformation. Ces technologies sont en vogue et se font de plus en plus présentes dans beaucoup de secteurs.  Celui de l’énergie n’y échappe pas. L’IA va être utilisée pour optimiser la production d’énergie, améliorer l’allocation des ressources et prévoir les besoins de maintenance. La Data permet un suivi et une analyse plus précise de l’utilisation et de la production d’énergie. Cela conduit à un secteur de l’énergie plus intelligent et plus durable. Il est également mieux équipé pour répondre aux besoins d’un monde en pleine croissance et évolution.

L’utilisation de l’IA dans la production d’énergie

L’IA joue un rôle clé dans l’optimisation de la production d’énergie renouvelable. En effet, il est important dans le domaine de l’énergie éolienne et solaire. Les algorithmes d’IA sont utilisés pour prévoir la production d’énergie, ce qui permet d’améliorer la planification et l’allocation des ressources. Les systèmes de contrôle alimentés par l’IA peuvent également accroître l’efficacité des éoliennes. De fait, ils optimisent leur vitesse et leur angle. Ceci réduit l’usure et améliore le rendement global. Dans le cas de l’énergie solaire, l’IA est utilisée pour améliorer les performances des panneaux en prédisant et en atténuant l’ombrage et d’autres facteurs de dégradation des performances. Ces applications de l’IA dans la production d’énergie renouvelable permettent aussi de réduire les coûts. Ceci en minimisant les temps d’arrêt et en maximisant la production d’énergie (plus efficace, plus durable et plus rentable).

La gestion des données dans l’énergie

Le secteur de l’énergie recueille de grandes quantités de données provenant de diverses sources.  Celles-ci viennent des compteurs intelligents, des capteurs et d’autres dispositifs numériques. Les compteurs intelligents sont des appareils installés dans les foyers et les entreprises pour mesurer la consommation d’électricité.  Ils renvoient des informations en temps réel à la société de services publics. Ces données sont ensuite analysées pour donner un aperçu des habitudes et des comportements en matière de consommation d’énergie. C’est ensuite cette analyse qui permet de prendre des décisions plus éclairées.

Réduire sa consommation

L’analyse des données dans le secteur de l’énergie aide à identifier les zones de gaspillage et d’inefficacité. L’analyse des données peut révéler des schémas d’utilisation de l’énergie. Ces derniers indiquent la nécessité d’une meilleure isolation ou d’appareils plus efficaces. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour faire des recommandations aux clients. Aussi bien sur la façon dont ils peuvent réduire leur consommation d’énergie que sur la façon d’économiser de l’argent.

Un gain de fiabilité

Outre la réduction des déchets, la Data dans ce secteur contribue à améliorer la fiabilité et la stabilité des systèmes énergétiques. En effet, en utilisant les données pour surveiller et prévoir la demande d’énergie, les fournisseurs d’énergie peuvent s’assurer qu’ils disposent des ressources nécessaires pour répondre à cette demande. Cela permet d’éviter les coupures de courant et les pannes d’électricité, et de garantir que l’énergie est utilisée de la manière la plus efficace et la plus durable possible.

Défis et opportunités

L’utilisation de l’IA et de la gestion des données dans le secteur de l’énergie s’accompagne à la fois de défis et d’opportunités.

Les principaux défis : 

• La vie privée et la sécurité : de grandes quantités de données personnelles impliquent de s’assurer que ces informations sont protégées contre les cybermenaces et les accès non autorisés.

• Besoin de compétences : mettre en œuvre des solutions d’IA et de Data supposent le besoin de Data scientist, data analyst, de web-developper…
• Besoins d’infrastructures : matériel et de logiciels spécialisés pour gérer et traiter les grandes quantités de données concernées.

Les principales opportunités : 

• Amélioration de l’efficacité énergétique : optimisation de la production et de la consommation d’énergie.
• Réduction des coûts, des déchets et augmentation de la durabilité des systèmes énergétiques.
• Fiabilité et stabilité des systèmes énergétiques : prévoir la demande d’énergie et faire en sorte que les fournisseurs d’énergie disposent des ressources nécessaires pour répondre à cette demande, ce qui réduit le risque de pannes et de baisses de tension.

Ainsi, l’IA et de la Data dans le secteur de l’énergie comporte des défis. Néanmoins, elles sont compensées par les nombreuses possibilités d’améliorer l’efficacité énergétique.

Des exemples concrets d’application

Plusieurs acteurs français du secteur énergétique utilisent déjà l’IA et la Data tels que :

• Neowatt Energy est une startup française du secteur de l’énergie qui utilise l’IA pour améliorer l’efficacité de la production d’énergie renouvelable. En effet, la startup utilise des algorithmes d’IA pour optimiser la production d’énergie à partir de sources telles que l’éolien et le solaire. C’est la raison pour laquelle elle réduit ainsi le coût des énergies renouvelables et augmentant leur compétitivité par rapport aux sources d’énergie traditionnelles.
• La multinationale Engie française utilise l’IA pour optimiser la production d’énergie et améliorer l’efficacité. Engie utilise des algorithmes d’IA pour surveiller la production d’énergie en temps réel, prédire et atténuer les problèmes qui pourraient avoir un impact sur les performances… (pannes d’équipement…)
• Enbala et Greenflex sont des startups françaises du secteur de l’énergie qui utilisent l’IA pour optimiser leur production et leur consommation d’énergie en temps réel. Elles utilisent des algorithmes d’IA pour analyser leurs données d’utilisation de l’énergie, en procédant à des ajustements en temps réel de la production et de la consommation d’énergie pour s’assurer que les ressources énergétiques sont utilisées efficacement.
• EDF utilise l’IA pour optimiser la production d’énergie et réduire les coûts. L’entreprise utilise l’IA pour analyser les données d’utilisation de l’énergie. En effet, elle identifiant des modèles et des comportements qui indiquent des domaines à améliorer.

L’avenir de l’IA dans l’énergie

L’avenir de l’IA dans le secteur de l’énergie est d’ores et déjà prometteur et passionnant. L’un des domaines de développement futur concerne l’optimisation de la production et de la consommation d’énergie. Un autre domaine de développement futur est l’intégration de l’IA avec l’Internet des objets (IoT) et d’autres technologies intelligentes dans le secteur de l’énergie. Cela permettra de créer des systèmes énergétiques intelligents capables de répondre à l’évolution de la demande d’énergie en temps réel, ce qui améliorera l’efficacité et réduira le gaspillage. En définitive, l’IA et la Data sont donc amenées à avoir un impact encore plus important les années à venir.  En ce sens, elles ont, grâce à tout ce que nous avons évoqué précédemment, le pouvoir de transformer considérablement le secteur de l’énergie.

Cet article a été rédigé partiellement par l’IA ChatGPT

Laval Mayenne Technopole organise la 5ème édition du West Data Festival du 14 au 16 mars 2023 à l’Espace Mayenne de Laval.

Cet évènement est le rendez-vous annuel des professionnels pour découvrir et apprendre autour de la Data et de l’IA.

Ce festival évoquera en particulier la thématique “Énergie”. Vous en apprendrez plus au travers de conférences d’experts ainsi que des ateliers pour favoriser la discussion.

Territoires intelligents, Données et IA – Janvier 2023

L’utilisation des données devient de plus en plus importante pour le développement et la gestion des territoires intelligents. Un territoire intelligent est une zone qui utilise la technologie pour améliorer la qualité de vie de ses habitants et visiteurs, ainsi que pour accroître l’efficacité des services. Les données jouent un rôle clé dans le développement et la gestion des territoires intelligents, car elles peuvent être utilisées pour identifier et résoudre les problèmes, améliorer la prise de décision et optimiser l’utilisation des ressources.

Territoires intelligents et l’utilisation des données

L’une des principales utilisations des données dans les territoires intelligents consiste à améliorer la gestion des services urbains. Par exemple, les données peuvent être utilisées pour surveiller et optimiser les performances des systèmes de transport public. Elles peuvent également optimiser le flux de trafic, réduire les embouteillages…

Comment développer son territoire ? 

Les données sont également importantes pour le développement des territoires. Elles peuvent être utilisées pour identifier les domaines qui doivent être améliorés. Par exemple, les données peuvent être utilisées pour identifier les zones présentant des niveaux élevés de pollution de l’air ou pour identifier les zones à risques. En identifiant ces problèmes, les autorités municipales peuvent prendre des mesures pour améliorer la qualité de vie globale des citoyens.

La Data comme outil stratégique

Les données vont aussi être utilisées pour surveiller et suivre les progrès. En analysant les données au fil du temps, il est possible d’identifier les domaines où des progrès sont réalisés. De plus, on peut visualiser les domaines où davantage de travail est encore nécessaire. Ainsi, cela permet de faire des ajustements en matière de stratégie et de politique.

L’apport de l’IA 

L’intelligence artificielle (IA) peut jouer un rôle important pour rendre les territoires plus intelligents en fournissant de nouvelles informations et en automatisant les processus décisionnels.

Le couple IA-Data

L’un des principaux moyens par lesquels l’IA peut rendre les territoires plus intelligents consiste à analyser de grandes quantités de données.  Cela va permettre d’ identifier des modèles et des tendances. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour analyser les données de trafic pour optimiser les flux. Elle peut aussi être utilisée pour analyser les données météorologiques afin de prévoir les inondations. Une fois ces tendances identifiées, il est plus simple de prendre des mesures pour y remédier et améliorer l’efficacité globale du territoire.

De plus, les systèmes alimentés par l’IA peuvent être utilisés pour contrôler les feux de circulation. Ils ont la capacité d’ajuster les horaires des transports publics et gérer la consommation d’énergie. Ainsi, en automatisant ces processus, l’IA contribue à améliorer l’efficacité des services et à réduire les coûts.

IA et sécurité publique

Tout comme les données, l’IA peut être utilisée pour améliorer la sécurité publique. En analysant les données provenant de diverses sources, telles que les caméras de vidéosurveillance et les médias sociaux, les pouvoirs publics peuvent identifier les risques potentiels pour la sécurité. Ainsi, ils peuvent prendre des mesures pour y remédier.  Ce faisant, l’IA peut aider les autorités municipales à prendre des mesures proactives pour améliorer les délais d’intervention. Cela aide également à réduire la criminalité et améliorer la sécurité publique.

Enfin, les chatbots alimentés par l’IA peuvent être utilisés pour fournir aux résidents des informations sur les services de la ville. Les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent être utilisés pour aider les responsables de la ville à intervenir.

Des territoires intelligents qui utilisent les données

Bien sûr, voici quelques exemples de villes qui ont utilisé la gestion des données pour rendre leurs villes plus intelligentes :

• Lyon a utilisé des données pour améliorer l’efficacité de son système de transport. La ville a mis en place un système qui utilise des données de trafic en temps réel. Ce dernier peut optimiser les horaires des feux de signalisation et améliorer la fluidité du trafic. La ville a également développé un système qui utilise des données pour prédire la disponibilité des places de stationnement. Cela aide les conducteurs à trouver plus facilement une place de stationnement.

Des organismes et des régions lauréats de Territoires intelligents

• Le Syndicat Audois de l’énergie et du numérique, pour la région Occitanie, a fait partie des 5 lauréats de l’appel à projets « Territoires Intelligents et Durables ». Leur projet est de structurer un système organisé et interopérable de management des territoires intelligents à l’échelle départementale avec la constitution d’une infrastructure numérique souveraine (GFU). L’enjeu est également de mettre en place des services mutualisés adaptés aux petites communes (environnement numérique de travail, plateforme IoT, stockage de données). Le syndicat a également l’ambition de développer un écosystème pour la résilience face aux changements climatiques (prévention des feux de forêt et des inondations, cellule de crise). De plus, il soutient le développement économique du territoire par l’appui à l’innovation technologique (robotisation filière viticole, industrie du futur en zone portuaire).

• La Région Grand Est a également fait partie des lauréats de l’appel à projets. Son but est d’implanter deux démonstrateurs de solutions d’hyper vision dans des collectivités rurales associant un réseau d’interconnexion passive d’équipements 5 (GFU) et un hyperviseur afin d’adresser les usages de la ville intelligente (signalisation, vidéo protection, stationnement, mobilité, relation citoyenne, eau, collecte déchets).

Les collectivités françaises sont de plus en plus nombreuses à mettre en place des systèmes de vidéosurveillance intelligente. C’est le cas notamment du département des Yvelines ou encore des villes de Marseille, Nîmes… Ces dispositifs se diffusent dans l’objectif de renforcer le contrôle des espaces urbains. Certaines collectivités n’hésitent pas à annoncer régulièrement des innovations sur ce champ.

Ce ne sont là que quelques exemples, mais de nombreuses autres villes utilisent la gestion des données et l’intelligence artificielle pour rendre leurs villes plus intelligentes.

Territoires intelligents et données, le récap’

En 2023, l’IA et la Data jouent donc un rôle crucial pour rendre les territoires plus intelligents. Ces technologies fournissent de nouvelles informations, en automatisant les processus de prise de décision. Elles permettent des prédictions et des prévisions plus précises. De plus, elles améliorent la sécurité publique et la qualité de vie des résidents. Et elles encouragent de nouvelles formes de communication et de collaboration.

Note : Cet article a été écrit partiellement par l’agent conversationnel utilisant l’intelligence artificielle ChatGPT

Laval Mayenne Technopole organise la 5ème édition du West Data Festival du 14 au 16 mars 2023 à l’Espace Mayenne de Laval.

Cet évènement est le rendez-vous annuel des professionnels pour découvrir, tester et apprendre autour de la Data et de l’IA.

Ce festival évoquera plus en détails la thématique “Territoires Intelligents”. Vous en apprendrez plus au travers de conférences d’experts ainsi que des ateliers pour favoriser la discussion.