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This post explains why traditional marketing analytics tools can't deliver the results CMO’s demand and what you can do to overcome their limitations. Via Farid Mheir 
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Chris Dancy a été l’homme le plus connecté du monde et a livré tellement de pans de sa vie aux données qu’il s’est vu disparaître. Son histoire dit quelque chose de notre rapport problématique aux données. Via Sandrine
Sandrine's curator insight,
May 23, 2017 12:08 PM
A 40 ans, Chris Dancy a décidé de mesurer toute sa vie. Il est devenu « l’homme le plus connecté du monde »,
un bon filon marketing et une façon pour lui d’atteindre un niveau de contrôle sans précédent sur son existence. Quelques années plus tard, il s’est retrouvé psychiquement en miettes, perdu dans la réalité automatisée qu’il s’était pourtant construite sur mesure. Aujourd’hui, il prône un rapport mesuré et « doux » à la technologie et essaie d’atteindre la paix intérieure. Son histoire est extrême mais elle en dit long sur le fantasme de contrôle des données. Crise d’obsolescence L’histoire que raconte Chris Dancy commence en 2008. Sur les années qui précèdent, il reste évasif. Enfance modeste, vie compliquée, « beaucoup de drogues, de prostitution... des choses terribles, vraiment » : on n’en saura pas plus. Mais cela importe peu : la vraie vie de Chris Dancy, telle qu’il l’a reconstruite, commence à 40 ans. Vous aimez cet article ?Inscrivez-vous à la Newsletter de l'Obs × Adresse email S'inscrire Directeur du service informatique d’une grande société, il vit une crise de panique. Au rythme où la technologie évolue et avec l’arrivée des téléphones portables, il est convaincu qu’il sera inutile dans dix ans. Pour échapper à l’obsolescence, il décide de prendre la technologie de vitesse et de la maîtriser avant de se faire envoyer au tapis. En cherchant quel secteur le sauvera le mieux, il découvre le champ naissant du « quantified self », la mesure de soi, lancé en 2007 par des éditeurs du magazine américain Wired. Chris Dancy s’y lance corps et âme.
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Filteris, Vigiglobe et Predict My President, trois initiatives différente
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L’#intelligence #artificielle reproduit aussi le sexisme le racisme des humains #quilesprogrammes !!
Les femmes associées aux arts et au foyer, les hommes aux mathématiques et aux professions scientifiques… Ces stéréotypes ont tellement la vie dure qu’ils se retrouvent aujourd’hui reproduits dans des programmes d’intelligence artificielle (IA). Dans un article publié vendredi 14 avril par la revue Science, Joanna Bryson, Aylin Caliskan et Arvind Narayanan, des chercheurs des universités de Princeton (New Jersey) et de Bath (Royaume-Uni), montrent comment une technologie de machine learning (apprentissage machine) reproduit les biais humains, pour le meilleur et pour le pire. Via congruence-RSO, François GARREAU
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La data devient un enjeu incontournable à court terme pour toutes les sociétés. Si 40% des entreprises utilisent déjà l'analyse de données aujourd'hui, ell Via Anthony Rochand
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Pékin prévoit que chaque citoyen se voie attribuer un score basé sur son comportement, comme ses habitudes de consommation en ligne, son civisme ou encore sa piété filiale. « Black mirror » sauce communiste...
Via François GARREAU, congruence-RSO
congruence-RSO's curator insight,
December 20, 2016 4:04 AM
En 1968, Margaret Thatcher écrivait déjà : « Certains hommes politiques ont tendance à estimer qu’avec la venue des ordinateurs, il conviendrait de centraliser cette masse d’informations et de tout conserver sur une bande magnétique. On gagnerait en temps, disent-ils, et en efficacité. […] Selon moi, ce serait confier à l’État trop d’emprise sur la personne. »
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90 téraoctets de données par jour, c’est ce que prévoit de collecter le télescope international SKA à partir de 2020. Les chercheurs doivent s’adapter autan
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Quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour faire de son entreprise une "data driven company" ? Thibaut Lemay, fondateur de Mazeberry, solution de maîtrise des coûts du marketing digital, livre les sept clés à assimiler pour bien exploiter la "smart" data. Via Philippe Serafin, Sylvie Dos Santos
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Pour mieux comprendre le comportement de ses visiteurs, la Compagnie du Mont-Blanc et l'Office du Tourisme de Chamonix ont fait appel à l'analyse de données. Via l'analyse de millions de données techniques et anonymes issues des téléphones mobiles, la solution Flux vision permet de mesurer la fréquentation des différerents sites touristiques de la vallée de Chamonix, de savoir d’où viennent les visiteurs, comment ils se déplacent, ce qu’ils visitent, combien de temps ils restent... Au final, cela permet de proposer aux visiteurs une offre touristique au plus près de leurs attentes. Via Aurélien de PIERREFEU
Aurélien de PIERREFEU's curator insight,
June 22, 2015 3:31 AM
Illustration très concrète du Big Data : l'étude des données mobiles (anonymisées) offre une finesse jamais atteinte dans l'observation des flux touristiques. De nombreuses agences et comités départementaux de tourisme utilisent d'ores et déjà ce type d'outils. 
Anne Sophie Fioretto's curator insight,
June 23, 2015 2:01 AM
Qui sont nos clients ? d'ou viennent-ils ? analyser, pour mieux comprendre le comportement des visiteurs et adapter les outils d'information + proposer des services adéquats |
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![[Table Ronde] L'intelligence artificielle, un enjeu d'économie et de civilisation? | KILUVU | Scoop.it](https://img.scoop.it/4FI-NamdWIrWkFjs25BdMTl72eJkfbmt4t8yenImKBVvK0kTmF0xjctABnaLJIm9)
L'intelligence artificielle est en pleine croissance. Mais l'intelligence artificielle est-elle un enjeu économique et social ? Via Anthony Rochand
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Assurer la diffusion d’informations-clés aux équipes des quatre coins du monde pour leur permettre la meilleure intervention possible : depuis un an et demi, les responsables de projets au siège et les chefs de mission sur le terrain reçoivent au quotidien l’actualité politique, économique et sociale se rapportant à une trentaine de pays. Maladies, conflits, actualités locales… Une multitude d’informations à donner le vertige ! Via congruence-RSO
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L'intelligence collective des êtres humains permet d'agréger de nombreuses données et de donner sens au Big Data afin de résoudre les problèmes du siècle. Via Valérie Benmeziane, Commeon
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Lors « La Présidentielle du numérique », les représentants des candidats à la fonction présidentielle ont débattu autour de la souveraineté numérique.
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Grâce au Big Data, il est désormais techniquement possible de réduire drastiquement les coûts de construction dans l’industrie du bâtiment. De plus, les techniques de Data Visualisation permettent de mieux planifier les travaux en prévisualisant les bâtiments dans le détail. Selon une étude menée par ConstrucTech, le plus grand défi dans l’industrie du bâtiment est de collecter les bonnes informations au bon moment sur différents sites de construction. Une prouesse rendue difficile par le large volume des données et la faible interopérabilité entre les technologies de gestion de projet. Grâce à l’analyse du Big Data, il est possible de mieux gérer les délais et les budgets des projets en collectant des informations de différentes sources. Les indications comme la disponibilité de la main d’œuvre ou les prix des matériaux peuvent être étudiés plus facilement et mis à jour en temps réel pour réduire les coûts et prendre des décisions plus intelligentes. Via ODÉYS, NOVABUILD
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Intelligence artificielle, Business Intelligence, Analyse de données … L’ambition de toutes ces approches est de convertir des données brutes en intelligence. Beaucoup disent que ce sont ces technologies qui vont permettre à la fonction RH de prendre le virage du numérique. Cela peut être le cas, à une condition : comprendre que la seule intelligence est celle des RH. Via congruence-RSO
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La Chine a introduit une mesure qui s’appelle le Credit Score (la solvabilité). Il permet de noter les citoyens et de créer des catégories pour identifier ceux qui sont favorables ou non au pouvoir. Depuis sa tombe, la Stasi applaudit avec des larmes de joie. La Chine vient d’introduire un Credit Score universel qui mesure ...
Yves Carmeille "Libre passeur"'s insight:
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WHY IT MATTERS: it is true that analysis of marketing data is difficult and often requires advanced technical skills to string together the tools required to make sense of data. Interesting diagrams and explanations here.