Eric Debonne résume la problématique actuelle par "rechercher du sens à un ensemble d'information".
Le réseau social d'entreprise avec la société Jamespot
Alain Garnier, a travaillé dans la sémantique et est actuellement PDG de la société Jamespot[1]. Cette entreprise édite une solution de RSE métier (Réseau Social d'Entreprise) adaptable facilement par paramétrage, sans avoir recours à des informaticiens. Alain Garnier pense que le point d'entrée aux données sera, dans le futur, les réseaux sociaux d'entreprise car ce sont les humains qui produisent des données et du sens. Les RSE sont des générateurs naturels de données non structurées auxquelles les personnes donnent du sens.Il présente un projet en Rhônes-Alpes et ses usages principaux :
- Travail collaboratif
- Communication
- Multi-sites
- Veille collaborative
- Talents
- Travail en mobilité
- Evènements
- Association
- Co-création
- Connaissances
Le web sémantique avec la société Mondeca
Alexander Polonsky présente l'offre de la société Mondeca[2] à travers le projet Smart Content Factory pour @data.gouv.fr.
Le but est de rendre les contenus plus intelligents pour :
- Accroitre la valeur pour les utilisateurs avec un accès plus efficace et personnalisé, une lecture et analyse facilitées et une précision dans l’accès à l’information.
- Accroitre les revenus par la consommation grâce à la visibilité et la réutilisation.
Le Linked Entreprise Data par Antidot
Pierre Col présente l'offre d'Antidot[3] pour sortir du système des silos grâce au Linked Entreprise Data. L'idée est d'appliquer les fondements du web de données et des standards du W3C aux données publiées par les entreprises. Pour cela il faut que les données soient suffisamment décrites pour qu'une machine puisse en récupérer le sens et naviguer entre elles pour faire émerger l'implicite.L'offre se présente sous forme de briques à assembler, là aussi sans besoin d'informaticien. La mise en place dans une agence publique a permis de répondre aux besoins suivants :
- Faciliter la recherche d’information transversaleProposer une visibilité analytique et synthétique de l’info
- Naviguer facilement sur les données
- Consolider l’information
- Fédérer la recherche sur plusieurs sources internes et externes
Le moteur de recherche Open Source Elastic Search
David Pilato présente le moteur de recherche sa société basée, Elastic Search[4], sur la technologie Apache Lucene. Le but du moteur de recherche est d'être capable d'indexer des données rapidement avec une recherche distribuée et de présenter les réponses de façon conviviale avec une présentation en facette. Le conseil de David Pilato pour commencer : "oublier le concept de relations entre les tables et penser document".Cette solution, très regardée dans le monde Java, ne permet cependant pas de rechercher facilement des documents de nature différente sans un travail important de préparation de données.Il n'y a pas de travail sur les métadonnées des documents.
Les applications de recherche métiers avec Polyspot
Gilles André présente l'offre de solutions de la société Polyspot[5] : des applications de recherche métiers. Son offre se base également sur des développements open source, avec notamment le moteur de recherche Solr. Pour lui, le big data va révolutionner la gestion de l'information. Il représente l'opportunité offerte à une entreprise d'utiliser l'océan de données qu'elle a elle-même produite. Cela se fera autour de trois dimensions, les fameux 3 V pour variété, vélocité et volumétrie. La vélocité s'illustre par le fait qu'on ne sait plus dans quelle application se trouve l'information recherchée. On tend à rechercher et consulter via des moteurs de recherche transverses les documents produits ailleurs. On devient "information-centrique".Polyspot offre des fonctionnalités métiers complétant des technologies open-source complexes.
Le rapprochement de données avec Taligentia et le Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche
Eric Debonne clôture cette journée en présentant un projet de sa société Taligentia[6] avec son partenaire du Ministère autour du rapprochement de données pour la construction d’un référentiel.[1] Jamespot www.jamespot.com
[2] Mondeca www.mondeca.com
[3] Antidot www.antidot.net
[4] Elastic Search www.elasticsearch.org
[5] Polyspot www.polyspot.com
[6] Taligentia www.taligentia.com