Forum Dataquitaine

Date :
13 fév. 2020
Lieu :
Kedge Business School
,

80 Cours de la Libération , 33405 Talence

Mis à jour le 23/04/2020
Pour la troisième année consécutive, le Forum Dataquitaine vise à rassembler les experts de la donnée en Nouvelle-Aquitaine. Optimisation, intelligence artificielle, recherche opérationnelle, un focus particulier sera fait sur les problématiques liées à la gestion de grandes masses de données, à l’utilisation de méthodes d’apprentissage au sein d’applications décisionnelles, et à l’interaction entre processus de propagation par contraintes et optimisation mathématique. Un des objectifs de la journée est de faire naitre des collaborations entre les professionnels issus du monde académique et de l’entreprise.
Place de la Bourse, Bordeaux
Kaleesi via Wikimedia - CC BY SA 4.0

Retrouvez Inria

  • 8:55 - 9:05 : Plénière

Nicolas Roussel, directeur du centre de recherche Inria Bordeaux - Sud-Ouest

Présentation du centre

  • 11:30 - 12:00 : Session 1.2

Rémi Duclos, ingénieur en développement informatique

Dans le cadre de collaboration avec des partenaires industriels, Inria vise à fournir une réponse adaptée aux besoins d'innovation des entreprises, en leur donnant la possibilité de monter des projets de R&D avec l'institut, basés sur les connaissances et/ou les technologies prototypes issues des équipes de recherches du centre. La collaboration avec mieuxplacer.com a permis d'une part à l'entreprise d'obtenir une réponse rapide et adaptée à l'état de l'art à un problème complexe et d'autre part à l'équipe- projet RealOpt d’éprouver ses méthodes sur des données issues du secteur financier. Au travers de ce partenariat, l’institut a pu transférer efficacement son savoir-faire dans le monde économique.

  • 17:00 - 17:30 : Session 3.2

François Clautiaux, Professeur des universités et responsable de l’équipe-projet RealOpt

Logo Dataquitaine

Les modèles de flot sont très faciles à mettre en place lorsque les paramètres du problème permettent de se limiter à un réseau de taille raisonnable. Un champ de recherche très important consiste à déterminer des stratégies pour obtenir des algorithmes efficaces lorsque ces paramètres sont moins favorables à l'usage direct de ces modèles.

 

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