Le programme détaillé est disponible ci-dessous. Le second jour, chaque plage comporte deux ateliers en parallèle, mais un seul atelier peut être choisi par chaque personne pour une plage.
Programme du jour 1 (25 juin 2018)
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timing |
activité |
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8h30 – 9h00 |
accueil des participants |
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9h00 – 9h20 |
accueil et présentation du programme de la journée |
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9h20 – 10h50 |
La vision d’IBM en data science Eric Michiels et Nikolaas Tambuyser, IBM Data Science is becoming an increasingly important discipline in multiple organisations across several industry sectors. This keynote presentation makes clear why Data Science not only allows organisations to be leaders in their market segment, but it is even a “must” for surviving in our era of spectacular digital transformation. For IBM, Data Science and its supporting set of Machine Learning and other technologies, is a key capability within a holistic architecture, which is conceived to enable for disruption. On one hand Data Science provides immediately usable deliverables itself in several business areas. On the other hand, a Data Science practice is the ideal preparation for Cognitive Computing and Artificial Intelligence initiatives. Both outcomes will be addressed during the presentation, while being illustrated with the IBM (Cloud) platform components. Participants will leave this lecture with a clear insight in the business context, benefits, and application areas of Data Science, and will be motivated to dive deeper in this extremely exciting expertise domain. |
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10h50 – 11h10 |
coffee break |
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11h10 – 12h40 |
Data science et IA : challenges Benoît Frénay, Bruno Dumas, Anthony Cleve et Vsevolod Salnikov, UNamur Les projets en data science et en intelligence artificielle doivent faire face à de nombreux challenges : bases de données hétérogènes et difficiles à concilier, reproduction de biais et discrimination, manque de garanties sur les résultats obtenus, problèmes de visualisation, préparation des données, décision en temps-réel, etc. Ce keynote aborde plusieurs de ces challenges au travers de cas où ils surgissent naturellement et propose des pistes pour les gérer. |
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12h40 – 14h00 |
lunch |
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14h00 – 14h50 |
Helping Content Providers Personalising Content Raphaël Dehousse, BDM The challenges to provide a complete solution in a fast changing data science world for a content provider to understand its content and its audience in order to remain relevant and reinvent its relationship with the people. |
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14h50 – 15h40 |
NLP Applications of Deep Learning Kevin Françoisse, Sagacify This talk focuses on the practical applications of Deep Learning techniques on text data that bring value for businesses today. We will start exploring unsupervised representation learning to more complex multi-tasks networks. |
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15h40 – 16h00 |
coffee break |
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16h00 – 16h50 |
Artificial Intelligence & Radiomics: the bridge between medical imaging and personalized medicine Sean Walsh, OncoRadiomics Artificial intelligence and Radiomics have found numerous applications for clinical decision support, potentially augmenting the detection, characterization and monitoring of diseases in clinical practice. Bringing us all closer to the goal of personalized precision medicine. This talk explores both the challenges facing clinical implementation and provides perspective on how the field can improve. |
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16h50 – 17h40 |
Collaborative customization: Don’t lose your customers, get to know them! Patrick Heymans, SkalUP SkalUP est une spin-off de l’UNamur qui propose des solutions de co-création et de personnalisation aux acteurs de l’e-commerce et de l’industrie. Sa technologie de configuration, issue de la recherche scientifique, permet à la fois une mise en avant optimale de l’offre catalogue et un réel confort pour les décisions d’achat complexes. Nos conseillers virtuels offrent également un éclairage sur les motivations d’achat des clients permettant ainsi d’augmenter la pertinence du service. |
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18h00 – 20h00 |
cocktail dînatoire |
Programme du jour 2 (26 juin 2018)
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timing |
activité |
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8h30 – 9h00 |
accueil des participants |
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9h00 – 9h20 |
présentation du programme de la journée |
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9h20 – 10h50 |
Machine learning : par où commencer et comment ? Benoît Frénay, UNamur Cet atelier présentera plusieurs outils pour analyser des données et résoudre des problèmes en data science à l’aide du machine learning. Les outils seront de différentes complexités : certains abordables sans formation spécifique, d’autres nécessitant une certaine maîtrise de Python. Les participants repartiront avec des outils libres et directement utilisables chez eux. Data science: opportunités managériales et risques juridiques. Isabelle Linden, Alexandre de Streel, Christian Colot et Thomas Tombal, UNamur Après un exposé général des principales opportunités offertes par les data sciences (I. Linden), ainsi que des principaux risques juridiques qui y sont liés (A. de Streel), un cas d’étude concret mené par des chercheurs de l’UNamur, « Can mobile data be used to identify prospects of other businesses? », sera présenté (C. Colot). Ce panel sera clôturé par une analyse juridique de certaines questions spécifiques suscitées par le cas d’étude (T. Tombal). |
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10h50 – 11h10 |
coffee break |
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11h20 – 12h50 |
Probabilistic Programming: an introduction to ProbLog Wannes Meert, KULeuven Recently, there has been a lot of attention for statistical relational learning and probabilistic programming, which provide rich representations for coping with uncertainty, with structure and for learning. In this talk I shall focus on probabilistic logic programming languages, which naturally belong to both of these paradigms as they combine the power of a programming language with a possible world semantics. In this talk, I shall introduce the concepts underlying probabilistic logic programming, their semantics, different inference and learning mechanisms and I shall then present some recent extensions towards dealing with continuous distributions and dynamics. I shall also sketch some emerging applications in bioinformatics, where it is used to analyse molecular profiling data in networks, and in robotics, where it is used for tracking relational worlds in which objects or their properties are occluded in real time, and to planning. Finally, I shall discuss some open challenges and opportunities. Visualiser vos données: quoi, pourquoi et comment Bruno Dumas, UNamur « Une image vaut mille mots », a-t-on coutume de dire. Fidèle à ce précepte, le domaine de la visualisation de l’information s’est beaucoup développé ces dernières années, en lien direct avec le big data. La promesse sous-jacente est de permettre à l’utilisateur d’explorer un ensemble de données de manière visuelle. Comparée à d’autres techniques comme le machine learning ou le data mining, la visualisation offre des avantages distincts… mais aussi des challenges bien spécifiques. Le but de ce tutorial est d’offrir une vue globale des avantages, challenges et techniques de la visualisation de l’information. |
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12h50 – 14h10 |
lunch |
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14h10 – 16h00 |
Watson Analytics workshop Peter D’Haeyer, Koenraad De Cock et Luc Goossens, IBM Watson Analytics is a cloud based analytics service for smart data discovery that opens up the benefits of advanced analytics with simplicity, to business people across the organization. Watson Analytics is unique in a way it provides business users with an unbiased approach to analytics and insights. You can ask any question in natural language and Watson Analytics will visualize the results. It constantly guides and assist you to look at other useful insights. Within minutes, you will be able to discover new insights and package those in interactive dashboard and build a compelling story. In this session you we give a brief introduction to Watson Analytics and it smart capabilities. For the remainder of the time, you will get hands on experience based a practical use case. We provide you with a dataset and you are asked to uncover some insights. IBM Cloud and Watson Services Eric Cattoir, IBM |
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16h00 – 16h20 |
mot de conclusion |
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16h20 – 17h00 |
coffee : closing, discussions and networking |