Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée Podcast Por Philippe Nieuwbourg arte de portada

Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

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De: Philippe Nieuwbourg
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Decideo est la communauté d'information et d'échange autour des outils et meilleures pratiques d'analyse de données (Machine Learning, Business Intelligence, Big Data, Science des Données, Entrepôts de données…). Véritable réseau social des professionnels de la donnée, Decideo est disponible en français www.decideo.fr et en espagnol www.decideo.com. Opinions d'experts, actualités, agenda, offres d'emploi, sont disponibles en ligne et sur les applications mobiles gratuites. Decideo is the leading user community of Business Intelligence, Data Science, Big Data and Analytics professionals. Decideo is a real social network of data driven economy, available in French www.decideo.fr, and Spanish www.decideo.com. User stories, best practices, news, software reviews, agenda, job board… are available online, and through podcast and mobile applications.Copyright Decideo - Tous droits réservés - All rights reserved Economía Gestión Gestión y Liderazgo
Episodios
  • #6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs
    Apr 7 2026
    Un catalogue social de données, orienté utilisateurs Il y a quelques mois, j'ai travaillé pour une grande entreprise sur la formalisation des caractéristiques du catalogue de données idéal. « Social et orienté vers ses utilisateurs » sont ressorties comme les caractéristiques essentielles d'un catalogue efficace en 2026… ou 2027. Un catalogue social, c'est-à-dire conçu comme tous les outils que nous utilisons au quotidien, qui favorisent l'interaction, la création de contenu par l'utilisateur, la simplicité d'utilisation, et l'intégration aux applications existantes. Mais surtout conçu pour ceux qui l'utiliseront et non pour ceux qui le mettront en service. Un catalogue entièrement pensé en faveur de l'expérience utilisateur. Social : au croisement de Google Maps, LinkedIn et Tinder Pensez à votre journée, aux interactions que vous menez avec l'information, à titre personnel. Et si vous n'y croyez pas, regardez ceux qui nous remplaceront dans quelques années, les fameux millénaux. Commander un Uber et lui donner une note, réserver un Airbnb pour le week-end et laisser un commentaire, sélectionner un restaurant sur Google Maps et lui attribuer des étoiles en publiant des photos, laisser un message à un collègue sur LinkedIn pour sa nomination, glisser vers la droite ou vers la gauche les profils qui apparaissent sur votre fil Tinder… et la litanie pourrait continuer longtemps. Notre vie numérique est devenue sociale. Cela a pris vingt ans, mais ces interactions sont maintenant au cœur de notre vie quotidienne. Et une fois arrivé au bureau, après avoir allumé votre PC, la consultation de votre catalogue de données ressemble à un vieux Minitel : une dizaine d'onglets, des dizaines de champs, et presque aucune interaction. Et vous vous demandez encore pourquoi vos utilisateurs ne l'adoptent pas ! Demain, votre catalogue de données, si vous souhaitez qu'il soit utilisé, devra : - Permettre de noter chaque donnée et de consulter les notes attribuées par les autres utilisateurs ; des notes et de commentaires sur l'expérience des autres : qualité, conformité, fréquence de mise à jour, intérêt… - Dialoguer avec le référent de chaque donnée, et avec ses autres utilisateurs, au travers d'un « chat » propre à chaque donnée. - Signifier votre intérêt pour cette donnée par un simple « swipe » comme dans Tinder. Nous verrons si vous « matchez » avec le data owner ! Le catalogue de données de demain sera social ou… ne sera toujours pas utilisé par les métiers ! Éditeurs de logiciels, à vous de faire en sorte qu'il soit l'application que tout data worker ouvre chaque matin et garde toute la journée sur un coin de son bureau. Choisi pour ceux qui l'utilisent, pas pour ceux qui le construisent Récemment, une grande organisation me contait son processus de choix d'un catalogue de données centralisé. Processus piloté par la direction informatique (ce qui est compréhensible), mais qui semble oublier ou minimiser les perceptions de ses futurs utilisateurs. Un catalogue de données est en effet destiné à être utilisé ! Plus les utilisateurs métiers prendront l'habitude de le consulter pour y rechercher l'information dont ils ont besoin, plus le succès sera au rendez-vous. Même si le projet est mené par la direction informatique, ce n'est pas la satisfaction des utilisateurs-informaticiens qui en sera l'indicateur principal, mais celle des utilisateurs métiers. Dans mon exemple, la direction informatique compare plusieurs solutions et sa préférence va à un outil technique, un catalogue de données en open source, mais dont l'interface utilisateur est loin d'être intuitive pour des non-informaticiens. Les départements métier, également consultés, ont eu choisi un catalogue simple, efficace, à l'interface utilisateur beaucoup plus accessible. Qui va l'emporter ? Je crains de connaître le vainqueur par avance… ainsi que la suite de l'histoire lorsqu'une année après, on reprochera au catalogue, et au responsable de la gouvernance, de ne pas être entré dans les habitudes des utilisateurs métier. Mon conseil, comparez les solutions, établissez des impératifs techniques à respecter, mais in fine, laissez ceux qui l'utiliseront au quotidien établir leur préférence. L'équipe de mise en place passera quelques mois à l'installer et le paramétrer ? Des centaines d'utilisateurs passeront des années à le consulter ! Devinez qui devrait choisir l'interface utilisateur qui lui plait le plus… Deux critères clefs pour eux : - Une interface de mise à jour simple : si vous souhaitez que l'utilisateur métier mette à jour les métadonnées dont il est le référent, il faut que cette mise à jour soit ludique ! - Proposez une recherche en langage naturel ...
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    9 m
  • #6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone
    Mar 30 2026

    Pour parler d'IA, de ressources humaines et de données, nous recevons José Alberto Rodriguez Ruiz, Délégué à la protection des données (DPO) et responsable de la gouvernance de l'IA chez Cornerstone (Chief Data Protection & AI Governance Officer).

    - Comment les DRH utilisent-elles l'IA en 2026 ? A quelles étapes de la relation employeur-employé ?
    - Les données RH sont par essence des données personnelles. Comment s'assurer d'être conforme à la réglementation ?
    - Quels sont les risques liés aux usages de l'IA dans le domaine des RH et comment les éluder ? (discriminations, biais, inégalités...)

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    24 m
  • #6.6 Les agriculteurs dépossédés de leurs données, avec Caroline Gans Combe
    Mar 23 2026

    Quelques semaines après la fermeture du Salon de l'Agriculture, une question centrale se pose : et si une partie de la réponse à la crise agricole se trouvait dans une ressource déjà produite par les exploitations, mais encore largement invisible ? Chaque jour, les fermes françaises génèrent des données sur les sols, l'eau, le climat, les cultures ou les rendements. Ces informations ont une valeur stratégique. Elles alimentent les outils d'aide à la décision, les modèles d'intelligence artificielle et les services développés par les acteurs de l'agritech. Pourtant, ceux qui produisent ces données en tirent encore très peu de bénéfices directs.

    Le marché de l'agriculture numérique, estimé à 23 milliards de dollars en 2025 et attendu à plus de 60 milliards d'ici 2034, est aujourd'hui largement structuré par les industriels et les plateformes. Les exploitants produisent la matière première, mais n'en maîtrisent ni l'usage ni la valeur. Cette situation freine l'adoption du numérique et pose une question structurante pour l'avenir du secteur : celle de la reconnaissance des données comme un véritable actif agricole.

    Au-delà de leur valeur économique, ces données permettent également de mesurer et de valoriser les services écologiques rendus par les exploitations, qui représentent jusqu'à 50% de la valeur économique des grandes cultures, et deviennent un élément déterminant pour les acteurs financiers.

    Experte des nouveaux paradigmes de l'innovation et de la création de valeur, nous recevons Caroline Gans Combe qui décrypte pourquoi la donnée pourrait devenir un levier économique structurant pour les agriculteurs, à condition de mettre en place des règles garantissant leur maîtrise et leur valorisation.

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    20 m
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