GraphDay Neo4j - Paris

nov.
14

mer. 14 novembre à 09:00

Pan Piper
2-4 Impasse Lamier
75011 Paris
France
Paris

 

 Neo4j GraphDay - Paris  La journée des graphes revient pour une nouvelle édition !  Découvrez Neo4j lors d'une journée dédiée aux graphes mêlant présentations produit et cas d'usages. Vous pourrez aussi poser toutes vos questions à nos experts. Pour cette 4ème édition, l'équipe Neo4j vous présentera la plateforme de graphes Neo4j, et les avantages clés qu'elle apporte. Avec un mélange de cas clients et de nouveautés produits, cette journée vous donnera une idée de la valeur ajoutée qui peut être dégagée grâce à Neo4j. Profitez du déjeuner pour networker, et rencontrez notamment Matt Casters , l'homme derrière le projet Kettle qui a intégré l'équipe Neo4j récemment . 

Que vous soyez curieux ou averti, cette journée est pour vous! Pour toute question sur cet évènement, merci de contacter :  emeaevents@neo4j.com

 PROGRAMME :  

09:00 - 09:30 - Accueil & Café 9:30-09:40 Introduction -  Rik Van Bruggen, VP EMEA, Neo4j 09:40-10:15 Introduction à la Plateforme de Graphes Neo4j - Cédric Fauvet, Business Dévelopment France, Neo4j 10:15-11:00 Intégrer des flux de données dans Neo4j avec l'ETL Open Source Kettle -  Matt Casters, Chief Solutions Architect, Neo4j 11:00-11:15 Pause 11:15-12:00 Découverte de l'outil de visualisation Neo4j Bloom  - Rik Van Bruggen, VP EMEA, Neo4j Démo Bloom : Détection de fraude dans des transactions financières  - Rik Van Bruggen, VP EMEA, Neo4j 12:00-12:45 Calcul scientifique, data science, analyse de dépendance et base de données graphes - Matthieu Quadrini, Product Owner - Thomas Serre, Responsable Technique & Denis Martin, Architecte Système - Michelin 12:45-14:00 Déjeuner 14:00-14:45 Détection & qualification d’événements Clientèle - Christophe Goset, Agile CRM IT Manager - Crédit Agricole CIB 14:45-15:30 CAST IMAGING - Un IRM pour les systèmes IT complexes  - Damien Charlemagne, Group Product Manager - Cast Software 15:30-15:45 Pause 15:45-16:30 façons dont la technologie des graphes changent l'IA & le Machine Learning  - Benoît Simard, Consultant Neo4j 

Suivez-nous sur Twitter : @Neo4jfr -------- MICHELIN - Calcul scientifique, data science, analyse de dépendance et base de données graphes   Matthieu Quadrini, Product Owner - Thomas Serre, Responsable Technique & Denis Martin, Architecte Système - Michelin Chez Michelin, nous accordons beaucoup d’importance à nos clients et à leurs pneus. Nous stockons ainsi toutes les informations concernant les pneumatiques dans un datalake qui fait partie d’une plateforme plus large : Tire Information Management (TIM). L'objectif est de pouvoir offrir à nos clients des services à forte valeur ajoutée, comme par exemple de la maintenance prédictive. Depuis le début du projet, il y a quatre ans, les développeurs du projet TIM ont fait face à de nombreux défis, notamment : Mettre à profit une base de connaissances, des modèles, et l’expertise centenaire de Michelin, en y intégrant les flux de données en temps réel. Réduire le délai entre l’exploration dans les équipes de R&D et l’exploitation en production. Ingérer et stocker efficacement une grande quantité d’observations issues du terrain Fournir des insights hautement disponibles et le plus à jour Économiser des ressources en minimisant la charge de calcul Lors de cette présentation, nous expliquerons comment la base de données Neo4j nous permet d’en traiter certains : En stockant une représentation en temps réel d'un graphe de dépendance pour chaque calcul scientifique En exécutant une analyse d'impact globale lorsqu'un événement se produit et en propageant l'invalidation sur le graph de dépendance En triant, planifiant et synchronisant les tâches de calcul DENIS MARTIN Architecte Système, Michelin Denis Martin est architecte système dans l’équipe Mobilité Connectée, au sein du département de recherche avancée de Michelin. Il est titulaire d’un diplôme d’ingénieur en informatique de l’INSA de Lyon. Après plusieurs années d'expérience dans le domaine de la dynamique des véhicules, de la conception des pneus de camion miniers et des systèmes de télémétrie, il est maintenant architecte principal d'une solution basée sur l'IoT pour la maintenance prédictive des pneumatiques. Depuis cinq ans, il gère les interfaces entre l’électronique, le développement de logiciels embarqués, l’IS/IT, la mécanique et la data science. Ce qui le définit: Intrapreneur, Orienté résultats, Passionné de technologie MATTHIEU QUADRINI Product Owner, Michelin Matthieu Quadrini est le Product Owner de la plateforme Tire Information Management (TIM) dans la Business Line Services & Solutions. Il est titulaire d’un diplôme en génie électrique de l’INSA de Lyon. Après huit ans chez Alstom en tant que Senior Expert en logiciels embarqués, il a rejoint Michelin il y a deux ans dans le département de recherche avancée en charge des projets IoT. Il est maintenant le Product Owner de TIM, une plate-forme mondiale pour les offres de services et l'analyse de l'utilisation des pneus. Ce qui le définit: Leadership, Méticuleux, Passionné de technologie THOMAS SERRE Tech Lead, Michelin Thomas Serre est le responsable technique des calculs scientifiques, de l’ingestion de données, et de la production d’Insigths dans l’équipe Mobilité Connectée, au sein du département de recherche avancée de Michelin. Il est titulaire d'un doctorat en physique subatomique de l'Université d'Aix-Marseille. Après avoir été consultant, il a rejoint Michelin il y a un an en tant que développeur (Java + Python) et est rapidement devenu responsable technique de trois prototypes de microservices au sein de la plateforme TIM. Il dirige maintenant certains logiciels générant de la valeur ajoutée, notamment l’analyse de la pression et de l’usure en temps réel, la maintenance prédictive ainsi que les Analytics. Ce qui le définit: Passionné de science, Team player, Ténacité et adaptabilité   -------- CREDIT AGRICOLE - Détection & qualification d’événements Clientèle  Christophe Goset, Agile CRM IT Manager - Crédit Agricole CIB Des articles de presse portant sur des entreprises sont détectés et indexés via Elastic Search puis stockés dans une base de graphes Neo4j. Des APIs ont été montées autour de cette base de données de graphes pour en permettre son exploitation sur différents supports (mur d’information anti-chronologique, vision arborescente, version mobile, etc…) et pour différents cas d’usage (Actualités, Early detection, etc…)   -------- CAST SOFTWARE - CAST IMAGING : Un IRM pour les systèmes IT complexes Damien Charlemagne, Group Product Manager - Cast Software Comment obtenir la visibilité de l’architecture d’une application informatique complexe à l’heure de la modernisation des systèmes IT ? CAST propose une solution qui permet d’apprendre et de comprendre la façon dont les applications ont été architecturées grâce à des vues générées automatiquement.

Source: http://www.eventbrite.fr/


Pan Piper
2-4 Impasse Lamier
75011 Paris
France

Science Technologie High Tech
Nous avons temporairement désactivé la possibilité de naviguer vers les tags.