Introduction au Sequence Mining

Par Stéphane Jankowski linkedin-e1362474850177

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Intérêt et exemples d’application du sequence mining

Les séquences sont une typologie de données très largement retrouvées dans une immense variété d’applications, de la biologie au marketing en passant par la sécurité, l’industrie, le web… Elles sont également un élément fondamental dans l’étude des trois moyens de communication principaux de l’être humain : la parole, l’écriture et le langage.

Le domaine de la biologie est à l’origine de l’analyse de séquence et est encore aujourd’hui un des domaines où le sequence mining est le plus utilisé. Les séquences biologiques permettent de mieux comprendre le comportement, la fonction ou la structure de nombreuses molécules. On retrouve en premier lieu les séquences d’ADN ou de protéines, cas d’application très largement étudiés dans la littérature scientifique relative au sequence mining. De nombreuses méthodes présentées ci-après viennent à l’origine de problématiques bio-informatiques et ont très largement trouvées leur place sur de nombreux autres cas d’application aujourd’hui.

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A l’occasion d’Octobre Rose, Quantmetry s’engage dans la lutte contre le Cancer du Sein

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A l’occasion d’Octobre Rose, Quantmetry organise cette année une soirée caritative au profit de l’association de patientes Seins et Vie sur la thématique « Santé du Sein à l’heure du Digital : Quelles Perspectives ? ».
Cette soirée gratuite et ouverte au grand public (professionnels de santé, acteurs de l’écosystème, data scientists, patientes, etc.) aura lieu le 13 octobre prochain en collaboration avec le CHU de Strasbourg, le Centre Européen d’Etude du Diabète, l’association de patientes Seins et Vie, ainsi que l’association de femmes du numérique GirlzInWeb.
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Plusieurs conférences thématiques courtes aborderont des sujets relatifs à l’apport du digital et de l’analyse de données dans la prévention et le traitement des maladies du sein. Quantmetry présentera notamment à cette occasion le projet Senometry (Big Data et Cancer du Sein) utilisant des méthodes de Machine Learning et mené conjointement avec le CHU de Strasbourg.

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Une exposition-vente d’oeuvres de l’artiste Marie-Kathrin Daspet sera par ailleurs organisée au profit de l’association Seins et Vie.
Inscriptions et informations disponibles sur le
site de l’événement : http://www.quantmetry-octobrerose.com/

Marketing prescriptif : comment l’intelligence artificielle peut comprendre si le consommateur souhaite recevoir une publicité

Par Aleksander Dabrowski linkedin-e1362474850177

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Dans un monde encombré par la publicité, les marques doivent se doter de nouveaux outils d’analyse prescriptive (à différencier des analyses descriptive et prédictive comme on le verra par la suite) pour accompagner intelligemment leurs consommateurs et optimiser leurs investissements marketing.

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Modèle d’attribution: cap vers le data-driven

Par Stéphane Jankowski  linkedin-e1362474850177 & Alexandre Stora  linkedin-e1362474850177

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Comment des modèles d’attribution intelligents vont-ils permettre d’affiner la connaissance des parcours clients et d’individualiser les décisions marketing ? Le marketing data-driven apporte une réponse à cette question en développant de nouveaux modèles d’attribution. Les enjeux de ce nouveau paradigme sont avant tout business, mais ils ne pourront être relevés qu’avec une meilleure maîtrise de la donnée et une mise à niveau des algorithmes d’attribution.

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Plateforme IoT et smart cities

Par Alice Coucke  linkedin-e1362474850177, Emmanuel Manceau linkedin-e1362474850177, Matthieu Vautrot linkedin-e1362474850177 et Alberto Guggiola linkedin-e1362474850177

Smart cities et Internet des objets

Les villes intelligentes (ou smart cities) sont un exemple typique de déploiement à grande échelle de l’Internet des objets (IoT, Internet of Things), dont quelques cas d’usage sont décrits dans un précédent article de ce blog (1). De la qualité de l’air et de l’eau au réseau de transports urbains en passant par l’éclairage public, on peut imaginer que presque tout dans la ville de demain sera relié, connecté et transformé en un flot continu de données qui seraient suivies et analysées par une plateforme avec peu ou pas du tout d’intervention humaine.

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Maintenance prédictive : Un sujet brûlant

Par Xavier Vincelot  linkedin-e1362474850177

La thématique de maintenance prédictive constitue aujourd’hui un champ d’application du big data très dynamique. En tant que consultant, ces missions sont particulièrement intéressantes car elles nous immergent dans des univers métier passionnants ! La SNCF est particulièrement en pointe sur ces sujets et encourage de nombreux projets au sein de la direction du digital.

http://www.sncf.com/fr/presse/fil-info/internet-industriel-conf%C3%A9rence-de-presse/987456

http://www.sncf.com/ressources/pres_conf_presse_iot_v4_light.pdf

http://www.lefigaro.fr/flash-eco/2016/04/12/97002-20160412FILWWW00110-la-sncf-mise-sur-l-internet-industriel.php

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Smart Cities et Data Science – Partie 2

Par Emmanuel Manceau  linkedin-e1362474850177 et Alberto Guggiola  linkedin-e1362474850177 twitter-e1362474911122

Introduction

Chez Quantmetry, nous avons décidé d’y voir plus clair sur le sujet Smart Cities, très à la mode depuis quelques années déjà. En particulier, nous avons décidé de considérer une dizaine de cas d’usage spécifiques, de les détailler et d’en évaluer l’intérêt pour une entreprise comme la nôtre, spécialiste dans le domaine de la Data Science. Dans la première partie de ce travail, sortie il y a quelques semaines sur notre blog, des cas d’utilisation tels que la réalisation d’un système d’éclairage adaptatif, d’une offre de stationnement dynamique ou encore d’une plateforme de marketing digital touristique ont été analysés.

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Haro sur la fraude !

Par Issam Ibnouhsein  linkedin-e1362474850177 et Isabelle Robin  linkedin-e1362474850177 

La demande pour des systèmes évolués de lutte contre la fraude est de plus en plus forte. Le croisement et l’analyse de volumes importants de données permis par la Data Science ont ouvert de nouvelles possibilités dans la conception de tels systèmes. L’objet de cet article est de décrire notre démarche lors du développement de ces systèmes de détection de fraude chez nos clients.

La pertinence des approches que nous allons décrire dépend du cas d’usage ainsi que de la nature des données et de la cible, la définition de la fraude variant en fonction du métier du client. Pour commencer de tels projets, il faut disposer d’une base historisée de données clients (données bancaires, données de contacts, etc.), la cible pouvant être bien définie (voir sections de l’approche supervisée et semi-supervisée) ou non (voir section de l’approche non-supervisée).

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BIG DATA : POUR UNE RÉVOLUTION RESPONSABLE

Jeremy Harroch, président-fondateur de Quantmetry  linkedin-e1362474850177twitter-e1362474911122

Alors que l’édition 2016 de Big Data Paris vient de s’achever, il est temps de prendre acte d’un fait : pour les grandes entreprises, la pleine maîtrise de la donnée n’est plus une option, mais une mutation oblige.

Regardons la transformation en marche, secteur après secteur: Airbnb change la donne sur la location de vacances, Uber mord sérieusement sur l’offre de taxis, Netflix s’attaque frontalement à l’industrie culturelle. Peu à peu, ce phénomène, qu’on a appelé «uberisation» et qui se révèle parfois être une «uberpaupérisation», se répand à l’ensemble des activités, contraignant les grandes entreprises à se transformer pour conserver leur position durement acquise.

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Transformation Digitale par la Data : les 10 clés du succès

Par Karl Neuberger linkedin-e1362474850177 et Alexander Dabrowski linkedin-e1362474850177 

Si de nombreuses organisations entreprennent aujourd’hui une démarche de transformation digitale par la data, les chemins pour y parvenir sont multiples et parfois semés d’embûches. Après plus d’une centaine de projets data menés au sein de multiples structures, voici quelques recommandations issues de la vie réelle sur ce qui fonctionne pour mener avec succès ces initiatives aux enjeux stratégiques.

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