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N°05 Supply Chain
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BIG DATA Une liste bibliographique de documents et d’articles scientifiques
Dans ce numéro
Big Data
Data science
Artificial Intelligence
Cloud computing
Business Intelligence
Dossier Documentaire
Learning Center
Université Mohammed VI polytechnique Lot 660 Hay Moulay Rachid BENGUERIR-Maroc Tél : +212 5 25 07 28 97/98 E-Mail : [email protected] Portail : http://Learningcenter.um6p.ma
N°
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N°05 Supply Chain
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Big Data N° 05 - 2017
Dossier documentaire
Définition :
« Le dossier documentaire est un produit documentaire constitué d'un ensemble de documents de sources diverses, choisis et réunis sur une question donnée, et organisé de façon à faciliter l'accès
à l'information rassemblée…»1
1 ADBS : L'association des professionnels
de l'information et de la documentation
Sommaire
Big Data
Data science
Artificial intelligence
Cloud computing
Business intelligence
L’utilisation d’internet et des nouvelles
technologies de l’information et de la
communication a contribué à l’explosion
du volume de données numériques
stockées et échangées à l’échelle
mondiale.
Ce volume ne cesse de croitre de
manière exponentielle, d’où l’émergence
du concept « BIG DATA » (méga
données, données massives...) qui
questionne à la fois :
La situation actuelle et future du
volume des données stockées et
échangées ;
Les technologies et procédures (base
de données) capables de stocker et
traiter ce volume massif de données
généralement non structurées ;
L’Accès et l’analyse en temps réel de
ces données volumineuses et variées
De ce fait on ne peut pas donner une
définition universelle et précise du
concept « Big Data » puisque le terme
évoque en lui-même et selon les
communautés, un ensemble de
problématiques liées surtout au stockage,
accès, diffusion et analyse de ces « méga
données ».
Dans ce numéro, on essayera
d’introduire les concepts clés liés au Big
Data, En présentant des ressources
documentaires (Papiers / électroniques)
pour mieux comprendre les différents
aspects des problématiques déjà
évoquées dans cette introduction.
Introduction
“Big data is high-volume,
high-velocity and/or high-
variety information assets
that demand cost-effective,
innovative forms of
information processing that
enable enhanced insight,
decision making, and
process automation”1
1https://www.gartner.com/it-glossary/big-data
“ Chaque jour, nous
générons 2,5 trillions
d’octets de données. A tel
point que 90% des données
dans le monde ont été créées
au cours des deux dernières
années seulement ” 2(IBM)
2 https://www-01.ibm.com/software/fr/data/bigdata/
Big Data
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Stratégie Big Data
Auteur : Thomas H. Davenport
Éditeur : Pearson
Langue : Français
ISBN : 978-2-7440-6617-7
Cote : 658.403 8/DAV
Le mirage numérique : pour une politique des Big
data
Auteur : Evgeny Morozov
Éditeur : Les Prairies ordinaires
Langue : Français
ISBN : 978-2-350-96113-2
Cote : 005.7/MOR
Du Big data au smart data : au service d'un monde
connecté
Auteur : Fernando Iafrate
Éditeur : ISTE éditions
Langue : Français
ISBN : 978-1-10-704772-3
Cote : 658.403 8/IAF
Big Data
Le big data
Auteur : Pierre Delort
Éditeur Presse Universitaire de France
Langue Anglais
ISBN 978-2-13-065211-3
Cote 658.403 8/DEL
Le Big Data (ou mégadonnées) entend rationaliser et
formaliser la gestion des données très volumineuses, mais
souvent faiblement définies, afin d'en extraire des
informations utiles et économiquement exploitables. C'est
ainsi que nos recherches par mots clés sur Google peuvent
accélérer la production d'un vaccin antigrippe ou que Rolls
Royce équipe de capteurs ses moteurs d'avion de la gamme
Trent pour, grâce aux données collectées, rationaliser ses
programmes d'entretien et de réparation comme la gestion de
ses stocks de rechange et améliorer la conception du moteur.
Cet ouvrage est une invitation à penser ce qu'une approche
par les mégadonnées modifie dans la recherche et
l'innovation, dans la vie des entreprises et dans notre vie
quotidienne. Ni eldorado, ni miroir aux alouettes, le Big Data
est loin de n'être qu'une mode. Président de l'association
nationale des DSI, Pierre Delort enseigne le Big Data à l'école
des Mines.
Résumé
On résume généralement la
problématique du Big Data aux 3 V
pour designer :
Volume : données massives en
perpétuelle croissance ;
vélocité : vitesse de création d’échange
et de mise à jour de ces données
Variété : Données aux formes variées
(image, texte…), de différentes
sources et non structurées (réseau
sociaux…)
L’applicabilité et l’usage des « Big data »
par des communautés diverses peuvent
être illustrés par de nouvelles
caractéristiques qui s’ajoutent aux 3
éléments précités (3V) à savoir :
Véracité : Fiabilité des données
Valeur : Données exploitables qui
peuvent générer un profit ou un
avantage. (clients potentiels, nouveaux
produits, concurrence, tendances…)
*https://www.lebigdata.fr/definition-big-data
*
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Data warehousing in the age of big data
Auteur : Krish Krishnan
Éditeur Elsevier
Langue Anglais
ISBN 978-0-12-405891-0
Cote 005.745/KRI
Les bases de données NoSQL et le big data
Auteur : Rudi Bruchez
Éditeur : Eyrolles
Langue : Français
ISBN : 978-2-212-14155-9
Cote : 005.75/BRU
Bases de données NoSQL
et Big Data ; cours et travaux
Auteur : Philippe Lacomme
Éditeur : Ellipses
Langue : Français
ISBN : 978-2-340-00261-6
Cote : 005.75/LAC
Big data : concepts et mise en oeuvre de Hadoop
Auteur : Laurent Jolia-Ferrier
Éditeur : ENI éditions
Langue : Anglais
ISBN : 978-2-7460-8688-3
Cote : 005.74/JOL
Big Data
Résumé
This book has touched upon governance and information life
cycle management aspects of Big Data in the larger program,
however you can reuse all the current program management
techniques that you follow for the Data Warehouse for this
program and even implement agile approaches to integrating
and managing data in the Data Warehouse.
Technologies will continue to evolve in this spectrum and
there will be more additions of solutions, which can be
integrated if you follow the modular integration approaches to
building and managing the Data Warehouse.
The Appendix sections contain many more case studies and
a special section on Healthcare Information Factory based on
Big Data approaches.
Data architecture: a primer for the data
scientist
Auteur : William H. Inmon
Éditeur Morgan Kaufmann
Langue Anglais
ISBN 978-0-12-802044-9
Cote 005.743/INM
Today, the world is trying to create and educate data
scientists because of the phenomenon of Big Data.
Data Architecture a Primer for the Data Scientist addresses
the larger architectural picture of how Big Data fits with the
existing information infrastructure, an essential topic for the
data scientist. Drawing upon years of practical experience and
using numerous examples and an easy to understand
framework. W.H. Inmon, and Daniel Linstedt define the
importance of data architecture and how it can be used
effectively to harness big data within existing systems.
You'll be able to: Turn textual information into a form that
can be analyzed by standard tools. Make the connection
between analytics and Big DataUnderstand how Big Data fits
within an existing systems environment Conduct analytics on
repetitive and non-repetitive data.
Résumé
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Big data: new science, new challenges, new
dialogical opportunities.
Abstract: The advent of extremely large data sets, known as 'big data,'
has been heralded as the instantiation of a new science, requiring a new
kind of practitioner: the 'data scientist.' This article explores the concept
of big data, drawing attention to a number of new issues-not least ethical
concerns, and questions surrounding interpretation-which big data sets
present. It is observed that the skills required for data scientists are in
some respects closer to those traditionally associated with the arts and
humanities than to those associated with the natural sciences; and it is
urged that big data presents new opportunities for dialogue, especially
concerning hermeneutical issues, for theologians and data scientists.
[ABSTRACT FROM AUTHOR]
URL: https://goo.gl/z5LJqw
Handling big data: research challenges and future
directions.
Abstract: Today, an enormous amount of data is being continuously
generated in all walks of life by all kinds of devices and systems every
day. A significant portion of such data is being captured, stored,
aggregated and analyzed in a systematic way without losing its '4V' (i.e.,
volume, velocity, variety, and veracity) characteristics. We review major
drivers of big data today as well the recent trends and established
platforms that offer valuable perspectives on the information stored in
large and heterogeneous data sets. Then, we present a classification of
some of the most important challenges when handling big data. Based on
this classification, we recommend solutions that could address the
identified challenges, and in addition we highlight cross-disciplinary
research directions that need further investigation in the future.
[ABSTRACT FROM AUTHOR]
URL: https://goo.gl/zJRdQZ
Articles scientifiques
A general perspective of Big Data: applications,
tools, challenges and trends
Abstract: Big Data has become a very popular term. It refers to the
enormous amount of structured, semi-structured and unstructured
data that are exponentially generated by high-performance
applications in many domains: biochemistry, genetics, molecular
biology, physics, astronomy, and business, to mention a few. Since
the literature of Big Data has increased significantly in recent years, it
becomes necessary to develop an overview of the state-of-the-art in
Big Data. This paper aims to provide a comprehensive review of Big
Data literature of the last 4 years, to identify the main challenges, areas
of application, tools and emergent trends of Big Data. To meet this
objective, we have analyzed and classified 457 papers concerning Big
Data. This review gives relevant information to practitioners and
researchers about the main trends in research and application of Big
Data in different technical domains, as well as a reference overview of
Big Data tools. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
URL : https://goo.gl/mkb61E
Big Data and Its Technical Challenges
Abstract: The article discusses the inherent technical challenges that
are reportedly associated with Big Data as of July 2014, focusing on
data-driven mathematical models, the Sloan Digital Sky Survey's
impact on the field of astronomy, and information about technological
advances such as Next Generation Sequencing (NGS). Moore's law for
single-threaded applications is addressed, along with open source
work involving systems such as Hadoop. Internet company Google
Inc. and social networking services such as Facebook and LinkedIn
are examined. INSET: Case Study.
URL : https://goo.gl/vyrSbG
Big Data
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Big Big Data IN THE Field Service INDUSTRY.
Abstract: The article discusses the use of big data by the U.S. real estate
industry to protect properties against severe weather damage and
compliance with regulatory requirement in order to mitigate associated
financial risks. Topics discussed include role of the property preservation
company Safeguard Properties in data collection, the MapAler technology
which utilizes data sources such as the Federal Emergency Management
Agency and the INSPI Mobile application.
URL: https://goo.gl/jeQjX1
Data Science, Predictive Analytics, and Big Data:
A Revolution That Will Transform Supply Chain
Design and Management.
Abstract: We illuminate the myriad of opportunities for research where
supply chain management ( SCM) intersects with data science, predictive
analytics, and big data, collectively referred to as DPB. We show that
these terms are not only becoming popular but are also relevant to supply
chain research and education. Data science requires both domain
knowledge and a broad set of quantitative skills, but there is a dearth of
literature on the topic and many questions. We call for research on skills
that are needed by SCM data scientists and discuss how such skills and
domain knowledge affect the effectiveness of an SCM data scientist. Such
knowledge is crucial to develop future supply chain leaders. We propose
definitions of data science and predictive analytics as applied to SCM. We
examine possible applications of DPB in practice and provide examples
of research questions from these applications, as well as examples of
research questions employing DPB that stem from management theories.
Finally, we propose specific steps interested researchers can take to
respond to our call for research on the intersection of SCM and DPB.
[ABSTRACT FROM AUTHOR]
URL: https://goo.gl/hg5zta
Articles scientifiques
Innovation in the Industry: The Role and Risks
of Big Data
Abstract: The article reports that big data represents an area of huge
potential starting to take form in terms of improving the efficiency of
the sector's operations. It notes that several Western Australia
consultancies and service providers are at the forefront of capitalizing
on those opportunities. The growing body of web-based applications
and digital tools utilized across the value chain implies the increasing
relevance of cyber security.
URL : https://goo.gl/c77Rgk
Big Data
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Management des données de l'entreprise
Auteur : Pierre Bonnet
Éditeur : Hermès
Langue : Français
ISBN : 978-2-7462-2391-2
Cote : 658.05/BON
Data analysis using sql
and excel
Auteur : Gordon S. Linoff
Éditeur : Wiley
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-470-09951-3
Cote : 005.758 5/LIN
Ordinal data modeling
Auteur : Valen E. Johnson
Éditeur : Springer
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-387-98718-7
Cote : 519.5/JOH
Data Science
Big data analytics: from strategic
planning to enterprise
integration…
Auteur : David Loshin
Éditeur Elsevier
Langue Anglais
ISBN 978-0-12-417319-4
Cote 005.74/LOS
Big Data Analytics will assist managers in providing an
overview of the drivers for introducing big data technology into
the organization and for understanding the types of business
problems best suited to big data analytics solutions,
understanding the value drivers and benefits, strategic
planning, developing a pilot, and eventually planning to
integrate back into production within the enterprise.
Résumé
La Data Science ou la science des
données, est une discipline qui permet
d’exploiter et d’analyser des données
brutes pour en extraire des informations
(connaissances).
C’est un mélange disciplinaire “entre la
data inférence, le développement
d’algorithme et la technologie, dont
l’objectif est la résolution de problèmes
analytiques complexes”2
La data science se base sur des
méthodes automatisées à l’aide
d’algorithmes pour trier et analyser des
données (massives) brutes et non
structurées afin d’en extraire des
informations utiles.
“ La science des données est
l'extraction de connaissance
d'ensembles de données. Elle
emploie des techniques et des
théories tirées de plusieurs
autres domaines plus larges
des mathématiques, la
statistique principalement, la
théorie de l'information et la
technologie de l'information...”1
1 https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_des_donn%C3%A9es
2 https://www.lebigdata.fr/data-science-definition
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Measuring data quality for ongoing improvement
Auteur :Laura Sebastian-Coleman
Éditeur : Elsevier
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-12-397033-6
Cote : 005.73/SEB
Data mining applications
with R
Auteur : Yanchang Zhao
Éditeur : Elsevier
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-12-411511-8
Cote : 006.312/ZHA
Rapid miner: data mining use cases and business analytics applications
Auteur : Markus Hofmann
Éditeur : CRC Press
Langue : Anglais
ISBN : 978-1-482-20549-7
Cote : 006.312/HOF
Data science : fondamentaux et études de cas ;
machine learning avec Python et R
Auteur : Éric Biernat
Éditeur Eyrolles
Langue Français
ISBN 978-2-212-14243-3
Cote 006.31/BIE
La data science est l'art de traduire des problèmes
industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en
problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus
par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par
une réflexion structurée, devant faire en sorte que se
rencontrent problèmes humains, outils techniques
/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques.
Chaque projet de data science est une petite aventure, qui
nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à
une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences
réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important
de personnes.
Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans
cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la
data science moderne, de plus en plus présente dans notre
société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire
d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.
Functional data analysis
Auteur : J. Ramsay
Éditeur Springer
Langue Anglais
ISBN 978-0-387-94956-7
Cote 519.5/RAM
This monograph presents many ideas and techniques for
such data. Included are expressions in the functional domain
of such classics as linear regression, principal components
analysis, linear modelling, and canonical correlation analysis,
as well as specifically functional techniques such as curve
registration and principal differential analysis.
Data arising in real applications are used throughout for
both motivation and illustration, showing how functional
approaches allow us to see new things, especially by
exploiting the smoothness of the processes generating the
data. The data sets exemplify the wide scope of functional
data analysis; they are drwan from growth analysis,
meterology, biomechanics, equine science, economics, and
medicine.
The book presents novel statistical technology while
keeping the mathematical level widely accessible. It is
designed to appeal to students, to applied data analysts, and
to experienced researchers…
Résumé
Résumé
Data Science
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Managing data in motion : data integration, best
practice techniques and technologies
Auteur : April Reeve
Éditeur : Morgan Kaufmann
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-12-397167-8
Cote : 005.74/REE
Nonparametric functional data
analysis : theory and practice
Auteur : Frédéric Ferraty
Éditeur Springer
Langue Anglais
ISBN 978-0-387-30369-7
Cote 519.5/FER
Modern apparatuses allow us to collect samples of functional
data, mainly curves but also images. On the other hand,
nonparametric statistics produces useful tools for standard
data exploration. This book links these two fields of modern
statistics by explaining how functional data can be studied
through parameter-free statistical ideas.
This book starts from theoretical foundations including
functional nonparametric modeling, description of the
mathematical framework, construction of the statistical
methods, and statements of their asymptotic behaviors. It
proceeds to computational issues including R and S-PLUS
routines. Several functional datasets in chemometrics,
econometrics, and pattern recognition are used to emphasize
the wide scope of nonparametric functional data analysis in
applied sciences. The companion Web site includes R and S-
PLUS routines, command lines for reproducing examples
presented in the book, and the functional datasets.
Data mining and business analytics
with R
Auteur : Johannes Ledolter
Éditeur Wiley
Langue Anglais
ISBN 978-1-11-844714-7
Cote 006.312/LED
Collecting, analyzing, and extracting valuable information
from a large amount of data requires easily accessible, robust,
computational and analytical tools. Data Mining and Business
Analytics with R utilizes the open source software R for the
analysis, exploration, and simplification of large high-
dimensional data sets. As a result, readers are provided with
the needed guidance to model interpret complicated data,
and become adept at building powerful models for prediction
and classification.
Highlighting both underlying concepts and practical
computational skills, Data Mining and Business Analytics with
R begins with coverage of standard linear regression and the
importance of parsimony in statistical modeling. The book
includes important topics such as penalty-based variable
selection (LASSO); logistic regression; regression and
classification trees; clustering; principal components and
partial least squares; and the analysis of text and network
data….
Résumé
Résumé
Data Science
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The Science of Managing Data Science.
Abstract: The article discusses the management of data science research
teams. Particular focus is given to the author's experiences as the vice
president (VP) of engineering at a startup firm specializing in data mining
and machine learning research.
According to the author, traditional software development processes
such as agile and scrum are not well suited for research work. Details on
the creation of communications and logistics processes for the team are
presented.
Topics discussed include transparency, research deadlines, and
demonstrations.
URL: https://goo.gl/2z5kbN
Big data and data science methods for
management research.
Abstract: The authors focus on data science applications in management
research. They talk about challenges of data acquisition, processing,
storage, and analysis, and state the field is changing rapidly with
computing applications and business practices.
They talk about the reporting and visualization of data and challenges of
data science and big data, including the impact that large sample sizes
will have on statistical significance
URL: https://goo.gl/CtwvFi
Articles scientifiques
Science and data science.
Abstract: Data science has attracted a lot of attention, promising to
turn vast amounts of data into useful predictions and insights. In this
article, we ask why scientists should care about data science. To
answer, we discuss data science from three perspectives: statistical,
computational, and human.
Although each of the three is a critical component of data science, we
argue that the effective combination of all three components is the
essence of what data science is about. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
URL : https://goo.gl/FrTUUg
Data Science: Challenges and Directions.
Abstract: he article examines the relationship between data science
problems and the need for systematic thinking, methodologies, and
approaches in order to develop machine intelligence. It discusses how
data science helps scientists understand and synthesize complexities
and intelligence in problem solving.
Particular attention is given to data-driven machines to represent and
advance human-like intuition and creative thinking through human-
data interaction.
URL : https://goo.gl/FrTUUg
Data Science
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Panorama de l'intelligence artificielle
Auteur : Pierre Marquis
Éditeur : Cépaduès-éditions
Langue : Français
ISBN : 978-2-364-93041-4
Cote : 006.3/MAR
Intelligence artificielle :
cours, exercices corrigés et projets
Auteur : Louis Gacôgne
Éditeur : Ellipses
Langue : Français
ISBN : 978-2-340-00884-7
Cote : 006.3/GAC
L'intelligence artificielle pour les développeurs
Auteur : Virginie Mathivet
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-9215-0
Cote : 006.3/MAT
Artificial Intelligence
Knowledge representation,
reasoning, and the design of intelligent
agents
Auteur : : Michael Gelfond.
Éditeur : Cambridge University Press
Langue Anglais
ISBN 978-1-10-702956-9
Cote Cote: 006.3/GEL
…Knowledge representation and reasoning is the
foundation of artificial intelligence, declarative programming,
and the design of knowledge-intensive software systems
capable of performing intelligent tasks. Using logical and
probabilistic formalisms based on answer set programming
(ASP) and action languages, this book shows how
knowledge-intensive systems can be given knowledge about
the world and how it can be used to solve non-trivial
computational problems.
The authors maintain a balance between mathematical
analysis and practical design of intelligent agents. All the
concepts, such as answering queries, planning, diagnostics,
and probabilistic reasoning, are illustrated by programs of
ASP. The text can be used for AI-related undergraduate and
graduate classes and by researchers who would like to learn
more about ASP and knowledge representation
Résumé
L’intelligence artificielle (IA)
désigne l’ensemble de théories et
de techniques mises en œuvre en
vue de réaliser des machines
capables de simuler l'intelligence
humaine.’’2
L’Intelligence Artificielle (IA) ‘’avait pour but
de donner à la machine la capacité de
résoudre des problèmes ou d’accomplir des
tâches de « haut niveau » habituellement
dévolues à l’être humain ‘’ cette approche
classique a orienté une partie des recherches
dans ce domaine vers la ‘’ modélisation des
connaissances et des raisonnements ‘’
Depuis quelques années et avec l’avènement
du ‘’BIG DATA’’ et les nombreuses possibilités
qu’offrent ces grandes quantités de données
combinées au développement des
techniques d’apprentissage automatique
(Machine learning), de nombreux problèmes
relevant de l’IA sont attaqués avec un
certain succès par une voie différente de
l’ancienne approche (reconnaissance des
objets, compréhension du langage naturel,
recherche d’information….) 1
1 http://bigia2016.irisa.fr/ 2 http://www.larousse.fr/encyclopedie/divers/intelligence_artificielle/187257
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N°05 Supply Chain
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Superintelligence: paths, dangers,
strategies
Auteur : Nick Bostrom
Éditeur Oxford University Press
Langue Anglais
ISBN 978-0-19-967811-2
Cote 006.301/BOS
L'intelligence artificielle pour les développeurs
Auteur : Virginie Mathivet
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-9843-5
Cote : 006.3/MAT
Systèmes multi-agents
Auteur : Colloque
Éditeur : Cépaduès
Langue : Français
ISBN : 978-2-364-93191-6
Cote : 006.3/COL
L'intelligence artificielle en images
Auteur : Henry Brighton
Éditeur : EDP sciences
Langue : Français
ISBN : 978-2-7598-1772-6
Cote : 006.3/BRI
Artificial Intelligence
Résumé
A New York Times bestseller Superintelligence asks the
questions: What happens when machines surpass humans in
general intelligence? Will artificial agents save or destroy us?
Nick Bostrom lays the foundation for understanding the future
of humanity and intelligent life.
The human brain has some capabilities that the brains of
other animals lack. It is to these distinctive capabilities that our
species owes its dominant position. If machine brains
surpassed human brains in general intelligence, then this new
superintelligence could become extremely powerful - possibly
beyond our control. As the fate of the gorillas now depends
more on humans than on the species itself, so would the fate
of humankind depend on the actions of the machine
superintelligence.
But we have one advantage: we get to make the first move.
Will it be possible to construct a seed Artificial Intelligence, to
engineer initial conditions so as to make an intelligence
explosion survivable? How could one achieve a controlled
detonation?...
Les technologies de l'intelligence :
l'avenir de la pensée à l'ère informatique
Auteur : Pierre Lévy
Éditeur Editions Seuil
Langue Français
ISBN 978-2-02-013091-2
Cote 153.4/LEV
L'information se manipule, l'expérience se simule,
l'intelligence s'artificialise. L'informatique et les réseaux de
communication, en permettant à chaque utilisateur
d'organiser textes, sons, images ou logiciels en "hypertextes"
divers et fluctuants, suscitent des technologies de
l'intelligence aussi radicalement nouvelles que le furent, en
leur temps, celles liées à l'écriture.
Comment se constitue un hypertexte? Comment
fonctionnent ces réseaux qui organisent et redistribuent sans
cesse l'information? Comment, surtout, ces technologies
intellectuelles modifient-elles nos modes de pensée? Pour
saisir cette mutation inaccessible à l'épistémologie classique,
Pierre Lévy se fait anthropologue, écologue même quand il
dessine les grandes lignes d'une "écologie cognitive"
susceptible de réconcilier l'homme avec la technique, voire de
jeter les bases d'une techno-démocratie dont on commence à
percevoir les signes avant coureurs.
Résumé
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7e Plateforme AFIA Chambéry, 16 au 20
mai 2011
Auteur : Association Française pour l'Intelligence Artificielle
Éditeur Publibook
Langue Français
ISBN 978-2-7483-6423-1
Cote 006.3/PLA
Technologies des systèmes multi-agents et applications industrielles
Auteur : : Amal Seghrouchni,
Éditeur : Hermès
Langue : Français
ISBN : 978-2-7462-1785-0
Cote : 006.3/FAL
Artificial Intelligence
Résumé
Le principal objectif de cette conférence réside dans le
rapprochement de différentes communautés en rassemblant
cette année trois conférences (IC, CAp et RJCIA) : - Ingénierie
des Connaissances : organisée depuis 1997 sous l’égide du
Gracq (Groupe de Recherche en Acquisition des
Connaissances), IC permet de favoriser les échanges sur le
thème des mécanismes de la connaissance, en particulier les
processus associant l’humain et l’environnement informatique.
Elle accompagne ainsi l’essor des technologies de
l’information, en inventant les théories, les méthodes et les
outils permettant l’intégration de la dimension « connaissance
» dans des environnements informatiques. - Conférence
francophone d’Apprentissage : c’est le rendez-vous annuel de
la communauté francophone depuis 1999 dans le domaine de
l’apprentissage. Les réflexions portent principalement sur la
représentation des connaissances, au travers des méthodes
de construction par l’exemple.
Informatique et intelligence
ambiante : des capteurs aux applications
Auteur : Gaelle Calvary
Éditeur Hermès
Langue Français
ISBN 978-2-7462-2981-5
Cote 006.3/CAL
Le concept d'intelligence ambiante, décliné sous différents
vocables (informatique ubiquitaire, informatique diffuse,
internet des objets, etc.), traduit l'émergence d'un domaine
scientifique dont le périmètre est encore flou. Pour cette
raison, nous choisissons de définir l'intelligence ambiante par
sa finalité : fournir des espaces de services et des dispositifs
fondés sur les nouvelles technologies et capables de
répondre de manière adaptée en toute circonstance à la fois
à des besoins individuels et à des défis sociétaux dans tous
les secteurs d'activités » (J. Coutaz et J. Crowley, chapitre 1).
Effet de mode ou discipline d'avenir ? Cet ouvrage fait le
point sur le concept d'intelligence ambiante, les questions
éthiques qu'il soulève et les défis qu'il pose en informatique.
Ces défis sont étudiés à tout niveau d'abstraction : des
capteurs à l'interaction homme-machine en passant par les
réseaux et les systèmes d'information. Son vaste potentiel
applicatif est honoré par des exemples issus des domaines
de la santé, des loisirs et du transport.
Résumé
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Robotics: Ethics of artificial intelligence.
Abstract: The article presents the concerns and solutions of leading
researchers for reducing societal risks from intelligent machines.
Computer science professor Stuart Russell encourages debates on the
potential and limits of autonomous weapons. Robotics lecturer Sabine
Hauert urges researchers to create a public platform that promote a
balanced discussion of the issue. Bioengineering professor Russ Altman
cites the impact of artificial intelligence technologies for healthcare.
URL: https://goo.gl/69AgRJ
Merging With the Machines: Information
Technology, Artificial Intelligence, and the Law of
Exponential Growth.
Abstract: An interview with futurist Ray Kurzweil is presented. He says
that man should move away from using fossil fuels and in return use
renewable energy such as solar and geothermal. He mentions the
potential danger in technologies. He notes that artificial intelligence (AI)
will be integrated in the human civilization
URL: https://goo.gl/1nUW5u
Artificial Intelligence Goes Microbial
Abstract: The article explores Artificial Intelligence (AI) and its use in
microbiology. Topics discussed include insights on the topic from Tim
Zanni, a global and U.S. technology sector leader at KPMG, the company
Zymergen, cofounded by Joshua Hoffman and Zach Serber, and deep-
learning systems and how they are often skilled enough to surpass human
ability.
URL : https://goo.gl/mL4Dyp
Articles scientifiques
Artificial Intelligence, Simulation, and Modeling.
Abstract: Artificial intelligence and simulation overlap increasingly
as computer hardware prices fall and software sophistication
increases. Artificial intelligence programming methods permit more
realistic and robust simulation models and help the user develop,
run, and interpret simulation experiments. Simulation algorithms
permit expert systems to reason about complex models that change
over time or include interacting stochastic elements. This article
describes basic concepts in artificial intelligence and highlights
expected benefits in each field over the next decade. [ABSTRACT
FROM AUTHOR]
URL : https://goo.gl/teSbSm
Artificial Intelligence: Is the Future Now for A.I.?
Abstract: In education, artificial intelligence (AI) has not made much
headway. In the one area where it would seem poised to lend the most
benefit--assessment--the reliance on standardized tests, intensified
by the demands of the No Child Left Behind Act of 2001, which holds
schools accountable for whether students pass statewide exams,
precludes its use. Standardized tests are graded consistently, with no
allowance for individual student abilities or styles of learning, and no
place for artificial intelligence's ability to decipher and shore up
weaknesses. In this article, the author takes a look at several software
developers that are making notable enhancements to their AI
technology and at the schools that use these technology. An interview
with Ray Kurzweil, an artificial intelligence guru whose theories about
the potential of machine intelligence have generated much debate
over the years, is presented. In his interview, Kurzweil talks about how
AI can be useful in K-12 assessment and where he sees it's going in a
few years from now.
URL : https://goo.gl/H1GWeq
Artificial Intelligence
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
1
OpenStack
Auteur : Sébastien Déon
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Anglais
ISBN : 978-2-7460-9741-4
Cote : 004.36/DEO
Resource optimization and security for cloud services
Auteur : Kaiqi Xiong
Éditeur : Wiley
Langue : Anglais
ISBN : 978-1-84821-599-3
Cote : 005.8/XIO
Objectif Cloud : une démarche pratique orientée services
Auteur : Jean-Louis Caire
Éditeur : Willy
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-8974-7
Cote : 004.36/CAI
Cloud Computing
Mastering cloud computing :
foundations and applications
programming
Auteur : : Rajkumar Buyya
Éditeur : Elsevier
Langue Anglais
ISBN 978-0-12-411454-8
Cote 004.678 2/BUY
… Mastering Cloud Computing is designed for
undergraduate students learning to develop cloud computing
applications. Tomorrow's applications won’t live on a single
computer but will be deployed from and reside on a virtual
server, accessible anywhere, any time. Tomorrow's
application developers need to understand the requirements
of building apps for these virtual systems, including concurrent
programming, high-performance computing, and data-
intensive systems.
The book introduces the principles of distributed and
parallel computing underlying cloud architectures and
specifically focuses on virtualization, thread programming,
task programming, and map-reduce programming. There are
examples demonstrating all of these and more, with exercises
and labs throughout.
Résumé
Les grandes quantités de données
générées et qui proviennent de différentes
sources posent le problème de leur
stockage et exploitation en temps réel.
Ces données brutes qui sont souvent
non structurées peuvent apporter
beaucoup d’informations utiles.
Le cloud computing constitue une
solution importante pour gérer de manière
flexible l’ensemble de ces données grâce
aux plateformes et solutions proposées
par différents acteurs dans le domaine.
Les possibilités qu’offrent les solutions
proposées sont énormes en termes
d’infrastructures dédiées et de moteurs
d’analyse des données stockées en temps
réel. Ce qui permet de mieux appréhender
ces données et mieux les exploiter
efficacement.1
‘’Le Big Data est en quelque sorte
dépendante du cloud pour la flexibilité
qu’il fournit. Les traitements des outils Big
Data se trouvent alors facilités dans un
environnement adaptable à volonté pour
optimiser les opérations d’analytiques.’’2
2https://digitools.io/MagDigital/cloud-computing-
big-data-une-relation-performante/
1 https://cloud.google.com/solutions/big-data/?hl=fr
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Cloud computing : sécurité, stratégie
d'entreprise et panorama du
marché
Auteur : Guillaume Plouin
Éditeur Dunod
Langue Français
ISBN 978-2-10-059875-5
Cote 658.403 8011/PLO
The basics of cloud computing: understanding the fundamentals of cloud computing in theory and
practice
Auteur : Derrick Rountree
Éditeur : Elsevier
Langue : Anglais
ISBN : 978-0-12-405932-0
Cote : 004.678 2/ROU
Cloud computing
Résumé
Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui souhaitent
comprendre les concepts et les enjeux du cloud computing
qu'ils soient informaticiens (chefs de projets, architectes,
développeurs, équipes d'exploitation) ou experts métiers,
responsables de maîtrise d'ouvrages...
La première partie introduit les concepts du cloud computing,
des SaaS, PaaS et IaaS. Elle présente les différents modèles
logiciels et situe le modèle cloud dans ce contexte.
La deuxième partie présente de manière détaillée les
opportunités et les risques pour l'entreprise. Elle aborde
successivement les points de vue de la direction, des
utilisateurs et des informaticiens, avant de dresser une
synthèse en vue d'une aide à la décision.
La troisième partie décrit les différentes étapes que va
franchir une entreprise qui souhaite aller vers le cloud
computing. Elle traite également de l'intégration du cloud dans
le SI.
La quatrième partie propose un panorama des offres SaaS
classées suivant les catégories : services de collaboration,
services FrontOffice, services BackOffice.
La cinquième partie aborde les aspects techniques. Elle
introduit les architectures sous-jacentes aux plateformes cloud
et présente leurs particularités. Elle décrit les principales
plateformes IaaS/PaaS du marché.
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Catching The Cloud: Managing Risk When
Utilizing Cloud Computing.
Abstract: The article discusses the significance of using cloud computing
in managing security risk in the information technology community. It
mentions that the U.S. administration had launched a Federal Cloud
Computing Initiative to determine the possible cloud computing
applications in the federal government, as the use of cloud computing is
spreading throughout the country. It highlights security principles for
effective cloud computing security.
URL: https://goo.gl/WnCYDr
Investment evaluation of cloud computing in the
European business sector.
Abstract: The importance of cloud computing is acknowledged both at
national and entrepreneurial level. Its potential in business has been
already described in many studies (Dillonet al., 2010; Bayraket al., 2011;
Nuseibeh, 2011; Repschlaegeret al., 2013). However, many European
countries do not exploit it much in spite of many positive responses made
by respected consulting companies. The reasons for this are a very low
level of changes in companies, ignorance of opportunities of the given
technology and, consequently, an inability to count the return of
investment. Therefore, the aim of this article is to introduce a tool for the
investment evaluation of cloud computing, which corresponds to the
needs of the European business environment and to the properties of this
technology. Furthermore, the cost Benefit Analysis (CBA) method is
explored. This method is adjusted for cloud computing on the basis of
companies’ requirements, which were collected from quantitative and
qualitative surveys and from the interviews with experts in cloud
computing from academic and business environments. In addition,
individual stages of the CBA method used in cloud computing are
described.
URL : https://goo.gl/znP15v
Articles scientifiques
Success Factors for Deploying Cloud
Computing.
Abstract: The article discusses the implementation of cloud
computing systems in an organization's information technology (IT)
system, which can increase data storage capacity while decreasing IT
expenditures. An overview is presented of the types of service models
offered by cloud vendors, including Infrastructure as a Service (IaaS),
Platform as a Service (PaaS), and Software as a Service (SaaS).
Various competitive advantages of successful cloud computing
deployment are reviewed, such as technical, managerial, and
relational organizational capacities
URL : https://goo.gl/hXT9ff
Cloud Computing: Overview and Risk Analysis.
Abstract: We provide an overview of cloud computing: evolution,
benefits, and challenges. Then we examine the risk characteristics
identified in accounting and auditing literature by comparing a hand-
collected sample of cloud computing companies with a matched
sample of non-cloud computing companies. The study uses a
comprehensive set of factors used in accounting and auditing
literature to describe client business risk, audit risk, and auditor-
related risk. Unsurprisingly, the findings show that large companies
in the historically high-risk information technology industries provide
cloud computing. More interestingly, the results show that cloud
computing is more leveraged, and more likely to have a material
weakness and longer audit tenure. Cloud computing companies are
also more likely to restate their financial statement after providing
cloud technologies. Some of the risk variables we used in the study
are not statistically significant in capturing the risks of cloud
providers (e.g., security, privacy, availability, confidentiality). The
study contributes to the literature in IT outsourcing in general, and in
cloud computing more specifically.
URL : https://goo.gl/JNpZcU
Cloud computing
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
1
Population
Intelligence économique, mode d'emploi
Maitrisez votre information stratégique
Auteur : Arnaud Pelletier
Éditeur : Pearson Education
Langue : Français
ISBN : 978-2-7440-6656-6
Cote : 658.47/PEL
Business Intelligence : avec Excel, Power BI et
Office 365
Auteur : Jean-Pierre Girardot
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-9289-1
Cote : 658.05/GIR
Business intelligence simple et efficace - avec
excel et powerpivot
Auteur : Gouigo Jean-philippe
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-8912-9
Cote : 658.05/GIR
Business Intelligence
Enterprise business intelligence and data
warehousing: program
management essentials
Auteur : Alan Simon
Éditeur Morgan Kaufmann
Langue Anglais
ISBN 978-0-12-801540-7
Cote 658.472/SIM
Corporations and governmental agencies of all sizes are
embracing a new generation of enterprise-scale business
intelligence (BI) and data warehousing (DW), and very often
appoint a single senior-level individual to serve as the
Enterprise BI/DW Program Manager. This book is the
essential guide to the incremental and iterative build-out of a
successful enterprise-scale BI/DW program comprised of
multiple underlying projects, and what the Enterprise Program
Manager must successfully accomplish to orchestrate the
many moving parts in the quest for true enterprise-scale
business intelligence and data warehousing. Author Alan
Simon has served as an enterprise business intelligence and
data warehousing program management advisor to many of
his clients, and spent an entire year with a single client as the
adjunct consulting director for a $10 million enterprise data
warehousing (EDW) initiative. He brings a wealth of
knowledge about best practices, risk management,
organizational culture alignment, and other Critical Success
Factors (CSFs) to the discipline of enterprise-scale business
intelligence and data warehousing.
Résumé
‘’La business intelligence est
l’ensemble des techniques et
procédures de traitement de
l’information à des fins de
prises de décisions
managériales’’ 1
Le développement du contexte du big
data constitue un enjeu réel pour la
business intelligence.
Avec l’explosion des données non
structurés et qui proviennent de différentes
sources souvent ignorées par les data
warehouses (entrepôt de données) Les
architectures traditionnelles des systèmes
décisionnels commencent à atteindre
leurs limites et ne peuvent plus satisfaire
de nouveaux besoins liés essentiellement
à l’usage de ces données.
La Business Intelligence ‘’est actuellement en
train de se réinventer en cette période
d’effervescence technologique : les Big
Data permettent en effet d’explorer de
nouvelles possibilités qui vont révolutionner
l’informatique décisionnelle’’2
1https://www.definitions-marketing.com/definition/business-intelligence/
2 http://fr.blog.businessdecision.com/bigdata/2014/11/business-intelligence-2/
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Fundamentals of computational
intelligence
Auteur : James M. keller
Éditeur Wiley
Langue Anglais
ISBN 978-1-11-921434-2
Cote 006.33/KEL
E-business intelligence : transformez l'information en connaissance puis en
profit
Auteur : Bernard Liautaud
Éditeur : Maxima
Langue : Français
ISBN : 978-2-84001-266-5
Cote : 658.403 8/LIA
Business intelligence avec SharePoint Server 2010 :
créez un portail décisionnel et pilotez la
performance
Auteur : Sébastien Fantini
Éditeur : Éditions ENI
Langue : Français
ISBN : 978-2-7460-6513-0
Cote : 004.68/FAN
Business intelligence et management
Auteur : Alphonse Carlier
Éditeur : AFNOR Editions
Langue : Français
ISBN : 978-2-12-465429-1
Cote : 658.403 8/CAR
Business Intelligence
Résumé
This book covers the three fundamental topics that form the
basis of computational intelligence: neural networks, fuzzy
systems, and evolutionary computation. The text focuses on
inspiration, design, theory, and practical aspects of
implementing procedures to solve real-world problems. While
other books in the three fields that comprise computational
intelligence are written by specialists in one discipline, this
book is co-written by current former Editor-in-Chief of IEEE
Transactions on Neural Networks and Learning Systems, a
former Editor-in-Chief of IEEE Transactions on Fuzzy
Systems, and the founding Editor-in-Chief of IEEE
Transactions on Evolutionary Computation. The coverage
across the three topics is both uniform and consistent in style
and notation.
Modern enterprise business intelligence
and data management: a roadmap for it
directors, managers, and architects
Auteur : Alan Simon
Éditeur Morgan Kaufmann
Langue Français
ISBN 9780128015391
Cote 006.312/SIM
Nearly every large corporation and governmental agency is
taking a fresh look at their current enterprise-scale business
intelligence (BI) and data warehousing implementations at the
dawn of the "Big Data Era». And most see a critical need to
revitalize their current capabilities. Whether they find the
frustrating and business-impeding continuation of a long-standing
"silos of data" problem, or an over-reliance on static production
reports at the expense of predictive analytics and other true
business intelligence capabilities, or a lack of progress in
achieving the long-sought-after enterprise-wide "single version of
the truth" - or all of the above - IT Directors, strategists, and
architects find that they need to go back to the drawing board and
produce a brand new BI/data warehousing roadmap to help move
their enterprises from their current state to one where the
promises of emerging technologies and a generation's worth of
best practices can finally deliver high-impact, architecturally
evolvable enterprise-scale business intelligence and data
warehousing.
Résumé
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Towards an understanding of the role of business
intelligence systems in organisational knowing.
Abstract: Recent advances in information technology (IT), such as the
advent of business intelligence (BI) systems, have increased the ability of
organisations to collect and analyse data to support decisions. There is
little focus to date, however, on how BI systems might play a role in
organisational knowledge creation - in organisational knowing. We
develop a conceptual framework of organisational knowing based on a
synthesis of the literature, and use this as a framework to investigate how
BI systems facilitate knowing in a case organisation. We identify two
practices triggered by BI systems that distinguish them from prior
applications of IT: the ability to initiate problem articulation and dialogue,
and that of data selection (e.g. to address information needs of
organisational decision makers at different managerial levels)...
URL: https://goo.gl/zV5B4u
Business Intelligence Competency Center:
Improving Data and Decisions.
Abstract: This article describes the development of a business
intelligence competency center at a multi-line insurance company in the
Midwest. It outlines the organization’s problems which led to the creation
of the business intelligence competency center and the steps taken to
ensure a successful implementation. Through a change in culture and use
of an intermediary between end users and the larger information
technology area, a significant success was achieved for all involved.
Resulting from this experience is a set of best practices for business
intelligence competency center implementation that, if followed, can lead
to success for any company.
URL: https://goo.gl/BXNLx1
Articles scientifiques
Business intelligence and analytics: from big
data to big impact
Abstract: Business intelligence and analytics (BI&A) has emerged as
an important area of study for both practitioners and researchers,
reflecting the magnitude and impact of data-related problems to be
solved in contemporary business organizations. This introduction to
the MIS Quarterly Special Issue on Business Intelligence Research
first provides a framework that identifies the evolution, applications,
and emerging research areas of BI&A. BI&A 1.0, BI&A 2.0, and BI&A
3.0 are defined and described in terms of their key characteristics and
capabilities. Current research in BI&A is analyzed and challenges and
opportunities associated with BI&A research and education are
identified.
URL : https://goo.gl/mjoA59
The Performance Effects of Using Business
Intelligence Systems for Exploitation and
Exploration Learning
Abstract: Accounting researchers are becoming increasingly
interested in the performance effects of business intelligence (BI)
systems in their role as management control systems. Extant research
focuses on the performance effects of adopting and implementing
such systems. However, there is less known about how organizations
use the information in BI systems for management control once
implemented, and whether the use of this information translates into
organizational performance. We utilize the theoretical connection
between information systems and organizational learning to explain
the performance effects of BI system use through organizational
learning. Evidence from recent literature indicates the need for
organizations to engage in exploitation and exploration learning in
pursuit of organizational ambidexterity.
URL : https://goo.gl/e8qZRc
Business Intelligence
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Documents papiers
7e Plateforme AFIA Chambéry, 16 au 20 mai 2011 13
Bases de données NoSQL et Big Data ; cours et travaux 04
Bases de données NoSQL et le big data, Les 04
Basics of cloud computing: understanding the fundamentals of cloud computing in theory and practice, The 04
Big data analytics: from strategic planning to enterprise integration… 08
Big data au smart data : au service d'un monde connecté, Du 03
Big data, Le 04
Business Intelligence : avec Excel, Power BI et Office 365 18
Business intelligence avec SharePoint Server 2010 : créez un portail décisionnel et pilotez la performance 19
Business intelligence et management 19
Business intelligence simple et efficace - avec excel et powerpivot 18
Cloud computing : sécurité, stratégie d'entreprise et panorama du marché 16
Data analysis using sql and excel 07
Data architecture: a primer for the data scientist 03
Data mining and business analytics with R 09
Data mining applications with R 08
Data science : fondamentaux et études de cas ; machine learning avec Python et R 07
Data warehousing in the age of big data 04
E-business intelligence : transformez l'information en connaissance puis en profit 19
Enterprise business intelligence and data warehousing: program management essentials 18
Functional data analysis 08
Fundamentals of computational intelligence 19
Informatique et intelligence ambiante : des capteurs aux applications 13
Intelligence artificielle : cours, exercices corrigés et projets 11
Intelligence artificielle en images, L'. 12
Intelligence artificielle pour les développeurs, L' 11-12
Intelligence économique, mode d'emploi Maitrisez votre information stratégique 18
Knowledge representation, reasoning, and the design of intelligent agents 11
Management des données de l'entreprise 07
Managing data in motion : data integration, best practice techniques and technologies 09
Mastering cloud computing : foundations and applications programming. 15
Measuring data quality for ongoing improvement 08
Mirage numérique : pour une politique des Big data, Le 03
Modern enterprise business intelligence and data management: a roadmap for it directors.. 19
Nonparametric functional data analysis : theory and practice 09
1-9
Ind
ex
B
Ind
ex
C
Ind
ex
D
Ind
ex
E
Ind
ex
F
Ind
ex
I
Ind
ex
M
Ind
ex
N
Ind
ex
k
Index Index
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Objectif Cloud : une démarche pratique orientée services 19
OpenStack 15
Ordinal data modeling 07
Panorama de l'intelligence artificielle 11
Rapid miner: data mining use cases and business analytics applications 08
Resource optimization and security for cloud services 15
Stratégie Big Data 03
Superintelligence: paths, dangers, strategies 12
Systèmes multi-agents 12
Technologies de l'intelligence : l'avenir de la pensée à l'ère informatique, Les 12
Technologies des systèmes multi-agents et applications industrielles. 13
Articles Scientifiques .
Artificial Intelligence Goes Microbial 14
Artificial Intelligence, Simulation, and Modeling. 14
Artificial Intelligence: Is the Future Now for A.I.? 14
Big Big Data IN THE Field Service INDUSTRY. 06
Big data and data science methods for management research. 10
Big Data and Its Technical Challenges 05
Big data: new science, new challenges, new dialogical opportunities 05
Business intelligence and analytics: from big data to big impact 20
Business Intelligence Competency Center: Improving Data and Decisions. 20
Catching The Cloud: Managing Risk When Utilizing Cloud Computing. 17
Cloud Computing: Overview and Risk Analysis. 17
Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution 06
Data Science: Challenges and Directions. 10
General perspective of Big Data: applications, tools, challenges and trends, A 05
Innovation in the Industry: The Role and Risks of Big Data 06
Investment evaluation of cloud computing in the European business sector. 17
Merging With the Machines: Information Technology, 14
Performance Effects of Using Business Intelligence Systems for Exploitation and Exploration Learning 20
Robotics: Ethics of artificial intelligence. 14
Science and data science. 10
Science of Managing Data Science, The 10
Success Factors for Deploying Cloud Computing. 17
Towards an understanding of the role of business intelligence systems in organisational knowing. 20
Ind
ex
O
Ind
ex
P
Ind
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S
Ind
ex
T
Ind
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A
Ind
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C
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D
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G
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I
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B
Ind
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M
Ind
ex
P
Ind
ex
R
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S
Ind
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
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Dossier documentaire
N°05 Supply Chain
Manage
ment
Dossier Documentaire Déjà parus :
Supply Chain Management
N° 01 Août 2016
Economie
N° 02 Déc. 2016
Energies
N° 03 Mai 2017
Africa
N° 04 Juin. 2016
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