Transformation digitale, par l'intelligence artificielle et la valorisation des données
Akin Kazakçi ()
Additional contact information
Akin Kazakçi: CGS i3 - Centre de Gestion Scientifique i3 - Mines Paris - PSL (École nationale supérieure des mines de Paris) - PSL - Université Paris Sciences et Lettres - I3 - Institut interdisciplinaire de l’innovation - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Post-Print from HAL
Abstract:
La massification des données ouvre la voie pour un nouveau domaine de compétitivité qui, à la fois, menace les entreprises et offre un potentiel d'innovation important. Cependant, les entreprises dont le cœur du métier n'est pas les NTICS doivent entamer des programmes de transformations profondes pour valoriser leurs données afin d'obtenir un avantage concurrentiel. Depuis de nombreuses années, et à travers un réseau de partenaires industriels, le Centre de Gestion Scientifique mène des travaux qui cherchent, d'une part, à clarifier les clefs de réussite d'une transformation par les données et l'intelligence artificielle (obstacles récurrents, facteurs d'inertie, risques...), et d'autre part, à fournir les méthodologies de transformation par l'IA et des démarches pour intégrer et industrialiser le processus de développement des modèles prédictifs. Le papier restitue la vague des big data dans son contexte historique et fait le lien avec la transformation digitale. Ensuite, je chercherai à éclairer les raisons des difficultés rencontrées par de nombreuses entreprises. Puis, j'avancerai des hypothèses explicatives qui offrent aussi l'intérêt de pointer vers les solutions possibles.
Date: 2017-12-15
References: Add references at CitEc
Citations:
Published in 2017
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:hal:journl:hal-01791196
Access Statistics for this paper
More papers in Post-Print from HAL
Bibliographic data for series maintained by CCSD ().