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Recherche & Big data

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A propos. Rap1 : quels enjeux ? Quels bénéfices ? Célya Gruson-Daniel | Publié le , mis à jour le La recherche est aujourd’hui confrontée à un nombre croissant de données à traiter, analyser et stocker.

Rap1 : quels enjeux ? Quels bénéfices ?

Celles-ci ne proviennent pas seulement des chercheurs mais aussi d'un nombre important d'autres contributeurs non scientifiques qui ont la possibilité de participer à leur exploitation, si ces données leurs sont ouvertes (open data). Coorganisateur de la journée, Marc Lipinski, conseiller régional d'Ile-de-France et directeur de recherche au CNRS, analyse les enjeux de cette démarche de recherche coopérative qui questionne les pratiques actuelles et doit selon lui être prise en considération par les institutions. Vous organisez cette rencontre sur l'ouverture des données massives scientifiques avec Mélanie Dulong de Rosnay dans le cadre de la mission "sciences citoyennes" que vous a confiée le CNRS en 2013.

Rap1A : Ouverture des données massives scientifiques.Quels risques, quels bénéfices ? Vendredi 6 décembre 2013, 10h à 18h, ISCC. Ouverture des données massives scientifiques.

Rap1A : Ouverture des données massives scientifiques.Quels risques, quels bénéfices ? Vendredi 6 décembre 2013, 10h à 18h, ISCC

Quels risques, quels bénéfices ? Vendredi 6 décembre 2013, 10h à 18h, ISCC Contexte. Rap2 : Big data, l’illusoire exhaustivité pp. 10-11. Rap3 : Du Big Data au service de la recherche scientifique. La Maison Blanche a annoncé qu’elle allait consacrer 200 millions de dollars pour créer des outils capables d’analyses de très gros volumes de données afin ainsi d’améliorer la recherche scientifique aux Etats-Unis.

Rap3 : Du Big Data au service de la recherche scientifique

Les technologies de stockage et d’analyse de grands volumes de données sont désormais désignées par le terme de « Big Data ». L’administration américaine souhaite donc exploiter ces solutions et en concevoir de nouvelles au service de la science. Objectifs : exploiter les données et former les chercheurs « L’initiative que nous lançons aujourd’hui promet de transformer notre capacité à utiliser le Big Data pour la découverte scientifique, la recherche environnementale et biomédicale, l’éducation et la sécurité nationale » commente John Holdren, directeur du bureau des sciences et technologies à la Maison Blanche. Dans le cadre des investissements d’avenir, un appel à projets dans le Big Data a été lancé en France. Rap4 : Federation Of American Scientists. While others speak of curbing intelligence surveillance activities, the Defense Science Board argues in a new report that the U.S. government should expand and accelerate global monitoring for purposes of detecting nuclear proliferation as “a top national security objective.”

Rap4 : Federation Of American Scientists

Intelligence techniques and technologies that are used to combat terrorism should also be harnessed to address the threat of proliferation, said the new DSB report, entitled “Assessment of Nuclear Monitoring and Verification Technologies,” January 2014. Rap5 : Technologies de l'information et de la communication - T.I.C. Activités Le programme Technologies de l'information et de la communication comprend six activités : nouvelle génération de composants et systèmes : ingénierie des systèmes embarqués et de composants et systèmes à faible consommation d'énergie ;calcul de nouvelle génération : systèmes et technologies de calcul avancés, inclus l'informatique en nuage ;internet du futur : infrastructures, technologies et services ;technologies pour le contenu et gestion de l'information : TIC pour le contenu digital et la créativité,interfaces avancées et robotique ;technologies clés génériques (KET) liées à la micro et nanoélectronique et la photonique.

Rap5 : Technologies de l'information et de la communication - T.I.C.

Rap6 : Linear Probability Models (LPM) and Big Data: The Good, the Bad, and the Ugly by Suneel Chatla, Galit Shmueli. Suneel Chatla.

Rap6 : Linear Probability Models (LPM) and Big Data: The Good, the Bad, and the Ugly by Suneel Chatla, Galit Shmueli

Économie. Rec1 : Big Data - Partie 2 : Le quatrième paradigme de la science. Sciences et technologies de l'information et de la communication Big Data - Partie 2 : Le quatrième paradigme de la science La Science est probablement le domaine dans lequel le Big Data aura entraîné le plus de bouleversements.

Rec1 : Big Data - Partie 2 : Le quatrième paradigme de la science

Les projets de recherche scientifique mettent aujourd'hui en jeu des quantités gigantesques de données. L'accélérateur européen de particules LHC (Large Hadron Collider) produit chaque jour 40.000 Go de données. Rec2 : L'Allemagne intensifie la recherche dans le Big Data. TIC - spécial CeBITL'Allemagne intensifie la recherche dans le Big Data A l'occasion du lancement de l'édition 2014 du CeBIT [1], le Ministère fédéral allemand de l'enseignement et de la recherche (BMBF) a annoncé sa volonté de soutenir la recherche dans le domaine du Big Data.

Rec2 : L'Allemagne intensifie la recherche dans le Big Data

La Ministre, Johanna Wanka, a en effet annoncé la création prochaine de deux centres de recherche consacrés à l'exploitation des données massives. Le Berlin Big Data Center (BBDC), rattaché à l'Université technique de Berlin (TUB), ainsi que le Competence Center for Scalable Data Services and Solutions (ScaDS) de l'Université technique de Dresde (TUD, Saxe) devraient ainsi voir le jour cette année. Une enveloppe globale de 10 millions d'euros est prévue pour financer ces deux centres. Pour expliquer ce choix, Johanna Wanka avance que "dans nos sociétés numériques, les quantités de données disponibles augmentent rapidement. Contre. Rc1 : “big data hubris” Over the past few decades, researchers in a variety of fields have had to come to grips with analyzing massive data sets. These can be generated intentionally, through things like astronomy surveys and genome sequencing, or they can be generated incidentally—through things like cell phone records or game logs.

The developments of algorithms that successfully pull information from these masses of data has led some of the more enthusiastic proponents of big data to argue that it will completely change the way science is done (one even argued that big data made the scientific method obsolete). In today's issue of Science, however, a group of scientists throw a bit of cold water on the big-data hype, in part by noting that one of the publicly prominent examples of massive data analysis, Google Flu Trends, isn't actually very good. Rc2 : Six Provocations for Big Data. Rc3 : Data Mining Difference in the Age of Big Data. Programmes. Big data. Rbd1 : Conducting Research on the Internet and its Governance. Rbd2 : Disques optiques numériques, recherche sur la conservation des données. L'origine du GIS : un constat mitigé sur la qualité d'archivage des DON Toutes les activités humaines engendrent au quotidien un nombre croissant de documents de toute sorte : textes, documents sonores ou visuels, données.

Rbd2 : Disques optiques numériques, recherche sur la conservation des données

A cette abondante production s'ajoutent les produits de tous les efforts de rétronumérisation qui sont faits dans le monde entier, afin de rendre les documents anciens plus facilement consultables et indexables. Il y a là un patrimoine qui est le résultat d'un investissement considérable et qu'il est important de conserver pour les générations futures. Or nous nous trouvons devant un constat très alarmant : si l'utilisation du numérique est extrêmement commode pour stocker de très grandes quantités de données, ce stockage est fait sur des supports physiques et chimiques dont la durée de vie est relativement courte, car ils n'ont pas été conçus pour durer longtemps. La constitution du Pôle. Big data. Rbd3 : Economie de la ville. Smart Data >> L’Institute for Data Science and Engineering se concentrera sur les villes intelligentes, les nouveaux médias, le traitement analytique médical, le traitement analytique financier et la cybersécurité. par Reena Jana Soutenue par une subvention de 15 millions de dollars récemment accordée par la ville de New York, l’université Columbia développe l’Institute for Data Science and Engineering (IDSE) afin d’approfondir le domaine de l’analyse des Big Data, les grandes quantités de données.

Rbd3 : Economie de la ville

Annoncé cet été, ce nouvel institut est supervisé par l’école d’ingénieurs de Columbia. Il a reçu cette subvention dans le cadre de l’initiative de la ville de New York pour les sciences appliquées. Ce dernier se concentrera sur cinq domaines : les villes intelligentes, les nouveaux médias, le traitement analytique médical, le traitement analytique financier et la cybersécurité, indique la revue Columbia. Rbd4 : SAP Announces Plans for First Big Data Innovation Center and Innovation Lab With Universities. Rbd5 : Big data et recherche : un partenariat indispensable avec les entreprises. Céline Authemayou | Publié le , mis à jour le Qui dit sujet naissant dit perspectives de recherche foisonnantes. Les établissements l’ont bien compris et les laboratoires dédiés aux mathématiques appliquées et à la statistique se sont emparés du big data depuis plusieurs années.

À Télécom ParisTech, le LTCI (Laboratoire traitement et communication de l'information) travaille notamment sur le sujet, ce qui permet aux enseignants-chercheurs de nourrir et de faire évoluer constamment leurs cours. “Le big data est un sujet nouveau, note Stéphan Clémençon, enseignant-chercheur au sein du LTCI. Il est donc indispensable que la recherche soit très active. Rbd6 : Simplexité des Big Data : la simplicité au service de la complexité. (Un extrait de cet article a été publié dans la revue TELECOM parue au mois de juillet 2013 et consacrée au thème du Big Data.) Plus volumineuses, plus variées, plus rapidement produites, les « Grosses Données » sont le fruit de la numérisation croissante de notre société.

Les technologies sont déjà mures pour en tirer parti tout en simplifiant leur usage. Ainsi, le nouveau paradigme du Big Data est au cœur des nouveaux enjeux de la recherche technologique Française pour les Systèmes du futur de plus en plus complexes. Rbd7 : Portail TeraLab DataScience - Accueil d la plateforme TeraLab. Rbd8 : Data Viz Collaborative. Rbd9 : Smarter Than Us. Rbd10 : Les activités de recherche au coeur du Big Data en école d'ingénieurs. Programmes. Humanités. Rh1 : Digital Humanities. Le séminaire se penche sur l'émergence des Digital Humanities (DH), en Amérique du Nord et en Europe, à l'intersection des sciences humaines et sociales et des computer sciences. Ce terme désigne tout à la fois un ensemble de pratiques de recherche mobilisant de manière structurelle des moyens informatiques, des modèles épistémologiques relevant du concept de « e-sciences », mais aussi des modes de diffusion des résultats de la recherche qui mobilisent les nouveaux moyens de communication en réseau.

À un autre niveau, le développement des Digital Humanities a des implications en terme de politique scientifique pour les sciences humaines et sociales en faisant porter l'attention sur le besoin d'infrastructures de recherche d'un nouveau type (développement des cyberinfrastructures, grilles de calcul et plates-formes d'édition). La liste dh@cru.fr annonce les actualités du séminaire. L'abonnement est libre, Rh2 : Humanités numériques : une exploration des pratiques.

Lundi 25 mars 2013 de 9h à 18h45, à l’EHESS, journée d’étude organisée par la CUTICE dans l’amphithéâtre François-Furet. Depuis une dizaine d’années, les humanités numériques se sont développées dans les différents centres de l’EHESS, en rendant manifestes des changements assez profonds dans les rapports aux textes, aux archives, aux images, aux données, et en favorisant l'usage de nouveaux instruments, de l’émergence des outils collaboratifs en ligne jusqu’aux nouvelles formes de modélisation pour les enquêtes de sciences sociales.

Cette journée avait pour but de rendre visible l’ensemble des pratiques et des outils et d’ouvrir une discussion interdisciplinaire sur les perspectives de recherche et de développement à court et moyen terme. En guise d’ouverture, les enjeux des humanités numériques pour l’EHESS ont été exposés par Philippe Casella, directeur du développement de la recherche. Une journée sur le même thème sera organisée l’année prochaine. Rh3 : Laboratoire de cultures et humanités digitales - LADHUL UNIL. Rh4 : Social Science in the Era of Big Data. University of Pennsylvania - Annenberg School for CommunicationMarch 22, 2013 Policy & Internet, Forthcoming. Rh5 : Our Mission. Rh6 : Pour une sociologie des situations révolutionnaires. Rh7 : Taming Big Data: Using App Technology to Survey Social Media Users.

Rh8 : Patrick Manning, Big Data in History. 1Faire une histoire globale de la société humaine, sortir les sciences sociales de l’éparpillement grandissant qu’elles connaissent depuis la Seconde Guerre mondiale par la mise en place d’un dépôt unifiant l’ensemble des données historiques dont nous disposons et disposerons, voici le cœur du propos de cet ouvrage. Ce dépôt, ouvert, distribué, permettra aux chercheurs, aux « décideurs », de trouver les tendances de long terme qui touchent à la société humaine, en priorité sur un certain nombre de facteurs quantitatifs (Population, climat, santé…), puis, plus tard, sur d’autres types de données, y compris plus qualitatives.

Ce projet, impliquant un vaste effort collaboratif, appelé Collaborative for Historical Information and Analysis (CHIA), est le réel sujet de ce livre. 2Les écueils pour la mise en place d’un tel dépôt de données sont grands. Ils sont d’un côté techniques, de l’autre côté plus épistémologiques. Rh9 : Communiquer à l'ère numérique. Regards croisés sur la sociologie des usages. Dans Communiquer à l’ère numérique, Julie Denouël et Fabien Granjou réunissent les contributions de dix chercheurs qui proposent, chacun à leur façon, de mettre en discussion la manière dont les sciences sociales ont considéré la question des usages depuis trois décennies.

Compte tenu du phénomène big data que nous connaissons actuellement où la quête de la valorisation des traces numériques fait question, la « nécessaire vigilance épistémologique » (p. 34) que Julie Denouël et Fabien Granjou mettent en avant dans leur introduction (p. 1-45) apparaît des plus pertinentes. Cet ouvrage a en effet pour vocation de souligner les enjeux théoriques et méthodologiques de l’enquête sur les usages. Pour ce faire, le livre est divisé en deux grandes sections. Dans la première, Josiane Jouët, Jean-Luc Metzger, Olivier Voirol et Julien Rueff proposent de défendre une sociologie « critique » des usages. Sciences du vivant. Rsv1 : Big data ? Rsv1A : L'axe Bio-imagerie. Rsv1B : L'axe Analyse structurale et métabolomique. Rsv1C : L'axe Bio-informatique. Rsv1D : L'axe Exploration fonctionnelle. Rsv1E : L'axe Protéomique. Rsv1F : L'axe Génomique. Rsv1G : Autres réseaux.

Rsv2 : Parler aux animaux grâce aux Big Data. Et si vous parliez la même langue qu’un animal ? Le rêve pourrait bientôt devenir réalité grâce aux Big Data. Aujourd’hui, des logiciels permettent déjà de traduire des sifflements de dauphins et donnent des indices sur la communication de certains primates. Une information que nous rapportait the New Scientist dans un article publié le 26 mars dernier. Il aura fallu attendre le mois d’août 2013 pour enfin comprendre un dauphin.

Denise Herzing, directrice du Wild Dolphin Project, nageait paisiblement lorsqu'elle a reçu un message traduit des sifflements du cétacé avec lequel elle se baignait : « Sargassum », autrement dit le nom d'une algue que la chercheuse tentait de faire identifier par le dauphin dans le cadre de ses expériences. . « C’est un moment très excitant pour la science » affirme Brenda Mc Cowan, chercheuse à l'Université de Californie - Davis.

. « Il fallait recourir à l’analyse informatique de données, ce n’était pas quelque chose qu'un homme pouvait voir. » Rsv3 : Hacking génétique & Souris mangeuses de scorpions. Rsv4 : GenBank Home. Rsv4A : Home - Nucleotide - NCBI. Rsv4B : Home - GSS - NCBI. Rsv4C : Home - EST - NCBI. Santé médecine. Rs1 : Recherche & innovation. Rs2 : niche VS Big data. Rs3 : Crowdsourcing & Big data. Rs3A : Immunity Project. Rs4 : brainSCANr. Rs4A : Bibliothèque. Astrophysique. Ras2 : Sloan Digital Sky Survey. Ras1 : SKA The Square Kilometre Array. Ras1A : IBM va traiter les big data d'un radiotélescope dédié au Big Bang.

Ras3 : LSST The New Sky. Environnement. Ren1 : Bâtiments UB. Ren2 : Disaster Management. Ren3 : The Real-Time City? Big Data and Smart Urbanism by Rob Kitchin. Ren4 : services publics. Ren5 : Réseaux véhiculaires intelligents INRIA, prix Lamb 2012. Autres. Rau1 : Design science approach. Rau2 : Taxation. Rau3 : Big Thinking. Rau4 : Géographie.