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  • 27 % des projets Big data en cours sont rentables (étude Cap Gemini-Informatica)

    27% des projets Big Data en cours dans les entreprises sont rentables, 45% ont atteint leur point d’équilibre, et 12% perdent de l’argent, selon une étude publiée le 1er juin 2016 par Cap Gemini et Informatica. (Le reste des répondants est à un stade trop peu avancé pour se déclarer).

    L’enquête intitulée «The Big Data Payoff: Turning Big Data into Business Value », menée auprès de 210 entreprises en Europe et aux États-Unis, montre que les entreprises qui optimisent l’usage du Big Data sont celles qui disposent d’une gouvernance structurée, d’une approche stricte dans la mise en œuvre des projets, et d’une implication forte de leurs dirigeants.

    « La rentabilité des projets Big Data est fortement corrélée au type de poste des personnes qui en ont la charge: ainsi, les initiatives menées par des directeurs des opérations (Chief Operating Officers) ou des directeurs du digital (Chief Digital Officers) auront deux fois plus de chances d’être rentables que celles pilotées par les directeurs du système d’information (DSI) ».

    « Si 52% des participants indiquent que ces derniers sont actuellement en charge des projets Big Data, l’on observe que cette responsabilité est progressivement transférée aux directeurs des opérations (COO, 20%), de la technologie (Chief Technology Officers, 16%) et du marketing (CMO, 16%) ».

    Les autres enseignements de l’étude

    • 55% des participants mènent actuellement des projets Big Data à l’échelle de leur entreprise ou de leur service.
    • 49% des sondés ayant constaté un fort niveau d’implication de la part des dirigeants indiquent que leurs initiatives Big Data sont rentables, contre 6% seulement pour ceux qui ne bénéficient pas du soutien de l’équipe dirigeante.
    • Les trois principaux avantages cités en matière de Big Data sont l’amélioration de la prise de décisions (37%), de la collaboration et du partage des informations (34%) ainsi que de la productivité (33%).
    • Parmi les organisations dont les projets sont rentables, le premier avantage cité (51%) est l’amélioration de la rétention et de la satisfaction client.
    • De manière générale, les contraintes budgétaires (44%) et l’intégration (35%) sont vues comme des défis majeurs par les entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel des données.
    • Si 27% seulement des initiatives Big Data sont rentables, 45% des interrogés indiquent avoir atteint le seuil de rentabilité, tandis que 12% déclarent perdre de l’argent (et 12% estiment qu’il est encore trop tôt pour se prononcer).
    • La responsabilité des projets est fortement contrastée d’un continent à l’autre, avec 39% des initiatives pilotées par les directeurs de l’information aux Etats-Unis, contre 64% en Europe.
    • L’exécution des stratégies est en général assurée par des experts de la donnée (30%), des responsables de gestion informatique (28%) ou des architectes et administrateurs de bases de données (21%).

  • Big data : Microsoft analyse les requêtes dans Bing pour dépister les cancers du pancréas (étude)

    Détecter les risques de cancer du pancréas par l’analyse des recherches des internautes dans le moteur Bing, tel est l’objet de l’étude menée par des chercheurs de Microsoft, publiée le 7 juin 2016 dans le Journal of oncology practice.

    Les chercheurs ont montré que l’analyse de larges échantillons de requêtes dans le moteur de recherche leur permettait d’identifier, dans certains cas, les utilisateurs souffrant de cancer du pancréas, avant même que la maladie soit diagnostiquée.

    La méthode est basée sur l’étude statistique de 7,2 millions de requêtes anonymisées effectuées dans Bing, le moteur de recherche de Microsoft. Les chercheurs se sont d’abord concentrés sur les recherches indiquant que les personnes avaient été diagnostiquées comme souffrant d’un cancer du pancréas. A partir de ce premier constat, ils sont remontés dans le temps, à la recherche de requêtes antérieures (avant le diagnostic) de la part de ces mêmes utilisateurs, susceptibles de mentionner des symptômes liés à la pathologie. Pour les chercheurs, ces recherches constituent autant de signaux d’alerte.

    Entre 5% et 15% des cas de cancer du pancréas ont ainsi pu être identifiés selon les chercheurs, le taux de faux positif se situant autour de 1 pour 100 000. L’étude indique que cette méthode de dépistage précoce pourrait augmenter le taux de survie, actuellement de 5 ans.

  • Essais cliniques virtuels : alliance entre l’Inserm et Dassault Systèmes

    Réaliser des essais cliniques virtuels, c’est l’objectif de la plateforme commune Inserm/Dassault Systèmes dont la création a été annoncée le 23 juin 2016.

    Cette plateforme sera dédiée à la recherche sur le vieillissement, la lutte contre le cancer et la génomique.

    Analyser les données de l’Inserm

    Dans le cadre du partenariat conclu entre les deux structures, l’Inserm va utiliser une version adaptée de la plateforme 3DExperience de Dassault Systèmes, regroupant des outils de gestion de travaux scientifiques, de suivi de projets, et de collaboration entre chercheurs.

    Un des premiers résultats attendus est l’analyse de la masse de données colossale produite par l’Inserm, grâce aux capacités de calcul intensif de l’outil de Dassault Systèmes sur des bases de données structurées.

    Outils de simulation

    La plateforme commune aux deux organismes comprend aussi des outils de simulation permettant d’effectuer des tests virtuels, par exemple dans l’étude de cellules ou le traitement de patients. Ces modélisations serviront de base sur lesquelles travailler, avec la possibilité de changer des paramètres, d’observer l’effet de certaines manipulations ou de molécules, de repérer d’éventuels effets secondaires, etc. 

    A terme, le but est de pouvoir « assurer l’efficacité et la sécurité des essais cliniques de façon plus précoce et potentiellement d’éviter de nouveaux essais cliniques« .

  • Diabète : un partenariat entre IBM Watson Health et l’ADA (American Diabetes Association)

    Créer le premier « conseiller personnalisé » sur le diabète pour les patients et les aidants, tel est l’objet du partenariat annoncé entre IBM Watson Health et l’ADA le 12 juin 2016.

    Ce partenariat vise à allier les capacités cognitive et d’analyse de données de Watson et les bases de données cliniques et de recherches que l’association collecte depuis sa création en 1940. Les deux entités souhaitent ainsi créer le premier « conseiller » à destination des patients et des aidants sur le diabète.

    Le projet prévoit aussi plusieurs offres de services dont une base de données cognitive sur le diabète pour les professionnels de santé ainsi qu’un service de données et de conseils basé sur le cloud pour les chercheurs.

    Les deux organisations ont également lancé un appel à projet auprès de développeurs pour la création d’applications cognitive susceptibles d’influer sur la prévention et la gestion du diabète.

    L’intelligence artificielle d’IBM sera entrainée à comprendre les données sur le diabète dans l’objectif d’identifier les facteurs de risque et d’édicter des recommandations pour une série de décisions de santé. Watson va être alimenté par 66 années de données collectées par l’ADA.

    Une offre pour les professionnels de santé

    L’équipe prévoit de créer une base de données cognitive pour aider à la prise de décision thérapeutique et faciliter la gestion des soins. Les professionnels de santé pourront puiser dans les informations contenues dans Watson afin d’adapter leurs approches thérapeutiques aux besoins de chaque patient. Ils pourront également identifier des facteurs de risque en comparant un cas individuel à différents échantillons de population ou à des patients présentant les mêmes caractéristiques.

    Une offre pour les chercheurs

    L’ADA et IBM souhaitent créer service de données et de conseils basé sur le cloud permettant aux scientifiques de mieux identifier certaines tendances et accélérer les découvertes thérapeutiques.

    Une offre pour les patients

    Pour les patients et les aidants, des outils cognitifs pourront être créés pour fournir aux personnes diabétiques une information et des conseils sur mesure, en fonction de facteurs individuels comme l’âge, l’avancement de la maladie, régimes alimentaires et comportements, etc.

  • Conseil médical : Google intègre des informations de santé dans son moteur de recherche

    Répondre aux questions médicales des internautes directement dans son moteur de recherche, c’est le service que proposera bientôt Google à ses utilisateurs (Aux Etats-Unis dans un premier temps). Google en a fait l’annonce sur son blog officiel le 21 juin 2016.

    Google a créé une liste de symptômes en se basant sur les recherches effectuées par les internautes. Ces symptômes ont ensuite été comparés à la base de données « knowledge graph » (base de connaissance utilisée par Google pour compiler les résultats de son moteur de recherche avec des informations sémantiques issues par ailleurs de sources diverses). Finalement, les résultats obtenus ont été présentés à des équipes de médecins et des experts de l’école de médecine de Harvard qui les ont analysée pour affiner la liste présentée par Google.

    Les recherches de symptômes représentent 1% des recherches (12 milliards) effectuées sur le moteur de recherche (sur environ 1200 milliards de requêtes annuelles), selon Google. « Les contenus relatifs à la santé sont parfois difficiles à trier et ont tendance à transformer les maux bénins des gens en symptômes effrayants et en maladies improbables, causes d’anxiété et de stress », déclare Veronica Pinchin, Product Manager chez Google dans le billet de blog.

    Google rappelle cependant que « cet outil de recherche de symptômes (au même titre que toute information médicale trouvée sur Google) est à visée purement informative » et qu’il faut « toujours consulter un docteur pour du conseil médical ».

    Afin de répondre à cette demande croissante, d’autres sociétés et start-up proposent des services de conseil médical du même ordre, utilisant les algorithmes ou les robots conversationnels basés sur l’intelligence artificielle et le deep learning. C’est le cas de l’Américain Healthtap qui a lancé son service sur la messagerie de Facebook le 12 avril 2016 ou du Français AskLucie dont l’intelligence artificielle répond aux questions des patients par SMS à partir des bases de données du NHS depuis le 13 avril 2016.

  • Pfizer choisit Oracle pour la gestion des essais cliniques

    Oracle Health Sciences InForm Cloud et Oracle Siebel Clinical Trial Management et Monitoring Cloud, telles sont les solutions d’Oracle retenues par Pfizer le 20 juin 2016 pour la gestion de ses quelques 300 essais cliniques annuels.

    « [Ces solutions] simplifient notre façon de gérer les données d’études et les données opérationnelles internes et externes. Nos équipes cliniques vont pouvoir accéder aux données via la plateforme de cloud unique d’Oracle, évitant les aller-retours de données avec les CRO, et nous faisant ainsi gagner du temps et de l’argent », déclare Rob Goodwin, vice-président du développement de produit de Pfizer monde.

    • Oracle Health Sciences InForm Cloud est un outil de collecte et de gestion de données de bout-en-bout pour les études menées en internes et les études extérieures. Il inclut Health Data Management Workbench qui permet de collecter, nettoyer, transformer et standardiser les données.

    • Oracle Siebel Clinical Trial Management et Monitoring Cloud est une solution d’analyse des données collectées dans le cadre d’études cliniques. Elle fournit également une sécurisation des données au sein du cloud.

    Pfizer travaille depuis 2014 avec Oracle à la création d’une base de données cliniques dans le cloud nommée « clinical cloud ». Cette dernière est hébergée par Oracle et repose sur son hub Life Sciences.

  • Sécurité de l’information : 10 technologies indispensables en 2016 (Etude Gartner)

    • Courtier de sécurité d’accès au cloud (CASB),
    • Détection et réponse aux incidents pour les terminaux (EDR)
    • Approches sans signature pour la protection des terminaux,
    • Analyses du comportement des utilisateurs (UBA) et des entités (UEBA),
    • Micro-segmentation et visibilité applicative,
    • Tests de sécurité pour le devOps (DevSecOps),
    • Centre opérationnel de sécurité,
    • Navigateur distant,
    • Leurres,
    • Prestataires de services de confiance pervasifs,

    telles sont les 10 technologies pour la sécurité des systèmes d’informations à surveiller en 2016. Elles ont été présentées par les analystes du cabinet Gartner à l’occasion du sommet Gartner Security & Risk Management, du 13 au 16 juin 2016 à Washington.

    « La sécurité de l’information et les infrastructures doivent continuellement s’adapter aux nouvelles exigences du digital tout en devant gérer les menaces croissantes et de plus en plus perfectionnées. Les responsables de la sécurité ont besoin de connaître au mieux les dernières avancées technologiques s’ils veulent assurer un niveau de sécurité élevé et maintenir les opportunités de business », a déclaré Neil MacDonald, vice-président et analyste chez Gartner.

  • M-santé : Association de Pegasystem et Philips

    Améliorer et personnaliser les soins du patient en utilisant objets connectés et données de santé, c’est l’objectif de la coopération annoncée le 10 juin 2016 par Philips healthcare et Pegasystem, fournisseur d’applications métier. Cette coopération consiste à connecter Pega Care Management à la plateforme cloud Philips Health Suite afin de faciliter le traitement à distance des patients par l’ensemble du personnel soignant ainsi que la coordination des soins.

    De ce fait, les professionnels de santé obtiennent un panorama synthétique en temps réel de l’état de santé de leur patient, optimisant la prévention de l’apparition de pathologies.

    La commercialisation de cette solution sera réalisée par Pegasystem au deuxième semestre 2016.

  • Intelligence artificielle : Google installe son premier groupe de recherche européen à Zurich

    Un groupe de recherche sur l’intelligence artificielle et le machine-learning va s’installer dans les bureaux européens de Google à Zurich, apprend-on le 16 juin 2016 sur le blog officiel de Google.

    Baptisé « Google Research Europe », ce groupe de chercheurs et d’ingénieurs se concentrera sur 3 domaines :

    • Intelligence artificielle
    • Traitement du langage naturel & compréhension
    • Machine Perception

    Ce centre de recherche sera rattaché au Google Research Center de Zurich, qui est le plus grand laboratoire de Google en dehors des Etats-Unis et compte près de 1800 employés. Zurich développe notamment les moteurs qui propulsent Knowledge Graph et l’assistant Google Allo.

  • Intelligence artificielle : 3 mois gagnés pour anticiper les épidémies

    Détecter l’ampleur d’une épidémie trois mois avant qu’elle se déclenche, c’est ce que permet l’intelligence artificielle présentée en mai 2016 par la start-up californienne AIME et qui a été testée au Brésil et en Malaisie.

    Grâce à un algorithme, ce système repère le lieu de démarrage d’une épidémie du virus Zika ou de la dengue et la probabilité que ces maladies s’étendent sur des points donnés.

    Le seul moyen de se prémunir contre ces épidémies était jusque-là la surveillance des insectes qui en sont les vecteurs.

    Un algorithme qui utilise onze variables différentes

    Plutôt que tenter de stopper une épidémie, pourquoi pas éviter sa progression en repérant les zones où elle peut prendre naissance ? C’est à partir de cette approche que la start-up AIME Inc a développé un système d’intelligence artificielle qui permet de localiser le point de départ potentiel d’une épidémie et d’indiquer la probabilité de son extension.

    Cette intelligence artificielle repose sur un algorithme qui utilise onze variables différentes, comme les données météorologiques, les données sur les zones de construction, les données sur la mortalité due à des épidémies comme la dengue ou le virus Zika. Le traitement de ces données permet de localiser sur une carte avec 90% de précision dans un rayon de 400 mètres l’endroit d’où peut se, déclencher l’épidémie. Il permet aussi de prédire la probabilité d’extension géographique de la maladie.

    Développer la prévention et l’information

    Cette capacité de prédiction de maladies contre lesquelles il n’existe ni traitement ni vaccin permet aux responsables de territoires menacés par les épidémies de développer des stratégies de prévention et d’information des populations, selon les co-fondateurs d’AIME Inc.