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: Maximilien Dossa

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Titre :Aide à la modélisation et au traitement de données massives : proposition d'un guide méthodologique
Affiliation :Université de Montpellier
Soutenance :18/12/2019
Directeurs :Gilles Ducharme
Professeur des Universités, Université de Montpellier

Corinne Janicot
Maître de Conférences, Université de Montpellier

Rapporteurs :Marc Bidan
Professeur des Universités, Université de Nantes

Christophe Benavent
Professeur des Universités, Université de Nanterre

Suffragants :Régis Meissonier
Professeur des Universités, Université de Montpellier



Résumé :

Le monde des entreprises a connu par le phénomène du Big Data un bouleversement extraordinaire. Véritable Big Bang technologique, le Big Data a ouvert des perspectives formidables en matière de développement par le biais du traitement et de l'analyse des données qu'il génère. Dans l'absolu, le potentiel que contient le Big Data est un élément majeur en matière de compétitivité mais il apparait cependant aujourd'hui que la maîtrise de ce potentiel est fortement compromise ou freinée par une somme de problématiques liées à l'ampleur du phénomène ; les méthodologies traditionnelles s'essoufflent et se montrent de moins en moins performantes. Cette recherche propose d'apporter une contribution susceptible de faciliter le passage entre une analyse classique et une analyse novatrice en environnement Big Data. En suivant la méthodologie de la Science du Design, nous proposons de créer un artefact, sous forme de guide méthodologique, composé d'un ensemble de solutions de machine learning empruntées aux Data Science, mis à disposition des entreprises pour aider à l'accès, à la compréhension, à l'utilisation et à l'analyse des données massives.

Mots clés : Big Data, Business Intelligence and Analytics, Data Science, Machine Learning, Artefact, Design Science Méthodologie Recherche

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