Le groupe G9+ vient de publier, en partenariat avec le think tank Rennaissance numérique, un livre blanc intitulé big data, l’accélérateur d’innovation.

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Sommaire du livre blanc

INTRODUCTION

PARTIE I : LE BIG DATA : POURQUOI PARLER DE RÉVOLUTION ?
A- Big Data : d’une définition classique à un procédé
I. La typologie des 3 V
II. Big Data : un concept large
III. Le Big Data : la définition par le procédé

B- Big Data : en quoi est-il révolutionnaire ?
I. La révolution par la technique
II. La mise en donnée du monde
III. Le principal défi technique : l’interopérabilité

PARTIE II : L’ALGORITHME, CHEF D’ORCHESTRE DE LA RÉVOLUTION BIG DATA

A- Comment construit-on un algorithme ?
I. Qu’est-ce qu’un algorithme ?
II. Comment élabore-t-on un algorithme ?
III. L’algorithme autonome grâce au machine-learning ?

B- Vers « l’algorithmisation » du monde ?
I. L’algorithme : une construction humaine et politique
II. Connaître et prédire l’algorithme
III. Notre futur réduite à une formule mathématique ?

C- Penser la gouvernance des algorithmes
I. L’algorithme : « humain, trop humain » ?
II. Trois scénarios pour réguler le Big Data

PARTIE III : LA RÉVOLUTION INDUSTRIELLE DU BIG DATA : UN LEVIER DE CROISSANCE DANS DE NOMBREUX SECTEURS

A- Le Big Data, moteur de croissance et de mutations
I. Premier marqueur – L’hybridation des métiers
II. Deuxième marqueur – Evolution des industries traditionnelles vers des business-model sous forme de service
III. Troisième marqueur – Des business-model qui se rapprochent de ceux des startups
IV.Quatrième marqueur – Le modèle « Full-stack startup »

B- Le Big Data : Une révolution qui transforme tous les secteurs de notre économie

C- Futurs usages des objets connectés et big data ?

D- Quels sont les enjeux juridiques de cette révolution ?

PARTIE IV : LA FRANCE À L’HEURE DU BIG DATA
A – L’État, utilisateur exemplaire des technologies Big Data
B – L’écosystème français : de vrais atouts pour devenir leader européen du Big Data
C – Être en tête de la réflexion sur la nouvelle régulation à l’ère de la donnée

CONCLUSION