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SUMMARY:Journées de l'Optimisation avec les Journées PROMÉTHÉE 2016
DESCRIPTION:Les Journées de l’Optimisation sont un événement annuel organisé en alternance par le Groupe d’Études et de Recherche en Analyse des Décisions (GERAD) et le Centre Interuniversitaire de Recherche sur les Réseaux d’Entreprise\, la Logistique et le Transport (CIRRELT). \nLes thèmes de ces Journées portent sur les théories\, les méthodes numériques et les applications de l’optimisation. Elles permettent aux chercheurs intéressés par ces domaines de se rencontrer et favorisent ainsi les échanges et la collaboration entre individus ou institutions de divers pays. \n 
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SUMMARY:Rendez-vous Marketing : Marketing et le Big Data – L’expérience-client : enjeux et risques
DESCRIPTION:L’édition 2016 du Rendez-vous marketing vous propose des conférences sur un sujet d’actualité :«Le marketing et le Big Data – l’expérience-client\, enjeux et risques». Des conférenciers inédits présenteront leur vision qui vous permettra d’en apprendre plus sur les enjeux et les risques associés à ce type de marketing. La relation de confiance et l’image de marque sont des enjeux très importants lorsque les marketeurs décident de mettre à profit leur base de données\, pour le meilleur et pour le pire. \nCONFÉRENCIÈRES \n\nCharline Simon\, directrice générale analytiques avancées Aimia\nMe Nathalie David\, associée\, spécialiste en assurance de cyber-risque et la protection des données\, Clyde & Co\n\nPour toute question\, communiquez avec Marie Eve Leclerc
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SUMMARY:Les sciences sociales affectées par le Big Data
DESCRIPTION:Conférence de Dominique Boullier (Sciences Po – Paris) organisée dans le cadre de la Chaire LexUM\nLe Big Data et les méthodes d’apprentissage automatique qui lui sont associées permettent d’amplifier le travail ordinaire des sciences sociales (notamment en volume et en variété) mais s’y ajoutent la vélocité qui permet un suivi inédit de traces numériques élémentaires à haute fréquence ainsi que leur exploration à l’aide de corrélations testées sans a priori dans une démarche inductive. Les sciences sociales sont désormais contraintes d’inventer les nouvelles conventions qui permettraient à la fois de constituer un cadre scientifique pour ces explorations et de contester l’hégémonie croissante des plates-formes souveraines sur la production\, la captation\, le traitement et l’analyse de ces traces. Des exemples précis seront présentés concernant l’étude d’événements et les traitements possibles de données Twitter et de données de géo-localisation notamment.
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SUMMARY:Big data dans le domaine de la santé
DESCRIPTION:Les opportunités et les défis du big data dans le domaine de la santé\nPour cette édition du Hacking Health Café\, nous avons réuni des professionnels de l’industrie de la santé et des chercheurs universitaires pour discuter de l’innovation dans le domaine de santé possible avec le big data\, les données ouvertes et l’intelligence artificielle. \nNe manquez pas cette opportunité d’apprendre davantage de l’expérience de plusieurs professionnels de la recherche et de l’industrie. Vous aurez également la chance de leur poser des questions durant le panel de discussion! \nComment tirer avantage des données existantes dans votre organisation? Participez au Health Hacking Cafe le 10 mai pour découvrir toutes les opportunités et les défis du big data. \nHacking Health est fier de s’associer à L’institut de valorisation des données (IVADO)\, le regroupement le plus performant en publications au monde sur la recherche opérationnelle et le deep learning. \nLes présentations du HH Café auront lieu à l’amphithéâtre Justine Lacoste du CHU Sainte-Justine. \n  \nConférenciers\nJonathan Vallée\, Directeur Données Scientifiques\, AlayaCare – www.alayacare.com \nLouis-Martin Rousseau\, Professeur\, Polytechnique Montréal \nJoseph Tcherkezian\, Chercheur Associé\, Cartagene – www.cartagene.qc.ca \nSébastien Lemieux\, chercheur\, IRIC (Institut de recherche en immunologie) – www.iric.ca   \nNicolas Chapados\, conseiller scientifique en chef\, Imagia – www.imagia.com \n 
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