tous les documents
  • tous les documents
  • Images
  • Films
  • Rushes
  • Publications
  • Audio
Recherche avancée
Ensemble de recherche :
tous les documents
  • tous les documents
  • Images
  • Films
  • Rushes
  • Publications
  • Audio
Recherche par couleur
Ensemble de recherche :
tous les documents
  • tous les documents
  • Images
  • Films
  • Rushes
  • Publications
  • Audio
Code HTML Copiez-collez le code ci-dessous pour l'intégrer dans une page Web.
Titre :
Patrick Valduriez : Prix de l'innovation Inria - Académie des sciences - Dassault Systèmes 2014
Légende - Résumé :
Spécialiste mondial des bases de données distribuées, Patrick Valduriez a dirigé trois grands projets de recherche Inria, et tenté passionnément d’imaginer des débouchés à ses découvertes. Sa grande réussite : le site comparateur de prix Kelkoo, dont le code source est né chez Inria et chez Bull. Les solutions de Patrick Valduriez sont aujourd’hui utilisées par les plus grands logiciels de base de données. Et son manuel universitaire sert de référence aux étudiants du monde entier.
Nom de fichier :
Inria-880_PrixInnovation2014_VALDURIEZ-fr.mp4
Titre :
Patrick Valduriez : Prix de l'innovation Inria - Académie des sciences - Dassault Systèmes 2014
Année :
2014
Durée (min) :
00:04:12
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/880
Autres versions :
Master VF : 880
Master VEN :
Autre : Lien externe :
Lien Equipe-projet :
Lien Centre de Recherche :
Mots clés :
N° master :
880
Durée :
04 min 12 sec
IsyTag :
aujourd' - big - c' - collègue - contexte - donnée - Données - j' - l' - logiciel - partenaire - problème - société - transfert - Y'
Transcription automatiqu :
Mon domaine de recherche donc il y a trente ans c'était un peu plus difficile à expliquer on appelait ça les très grandes bases de données Y'a même une conférence qui s'appelle very large databases mais aujourd'hui c'est plus simple parce que je peux utiliser le buzz word big data Donc ça veut dire en fait à partir de très grandes quantités de données produites par toutes sortes d'appareils et de programmes qui peuvent être distribuées sur le réseau comment les intégrer les analyser pour produire de l'information de qualité et donc de la valeur Dans les années 80 quand je travaillais au au MCC au Texas donc j'ai développé une technologie de parallélisation de requêtes qui a été transférée à la société NCR qui travaillait avec la société Terra Data Terra Data qui est devenu un leader dans le big data Donc dans les années 90 j'ai développé le prototype Disco un prototype d'intégration de données du web que nous avons transféré avec des collègues de Bull à la société Kelkoo qui est devenue un leader mondial des comparateur de prix Ensuite dans les années 2000 donc avec une nouvelle équipe que j'avais monté à Nantes on expérimentait le transfert en logiciel libre Donc avec deux logiciels majeurs ATL un logiciel de transformation de données qui est devenu un plugin standard dans la plate forme Eclipse et aussi Peerunit qui est un système de test de systèmes de gestion de données pair à pair Enfin donc depuis les années 2010 avec ma nouvelle équipes Zenith à Montpellier donc nous travaillons dans le big data avec des partenaires scientifiques dans le domaine de la biologie l'astronomie l'agronomie où ces partenaires viennent avec des données complexes et volumineuses Donc un premier exemple concerne les données astronomiques notamment des données qui concernent une carte en 3D de l'univers où on se retrouve avec des tables à très très grande dimension des milliers de colonnes et nous avons développé des techniques de partitionnement de données et des algorithmes parallèles pour traiter ces données Donc un second exemple concerne les données botaniques où là il s'agit de capturer et partager des données sur les plantes pour pouvoir par exemple identifier une plante à partir d'une photo dans une très grande base de données donc là encore on utilise des techniques parallèles pour faire la correspondance entre la photo et les données dans la base Concernant les enjeux du big data aujourd'hui donc il y a beaucoup de technologies qui essaient de répondre au problème mais y'a quand même beaucoup de problèmes ouverts pour pouvoir obtenir des réponses fiables lorsqu'on accède au big data Donc le problème principal est que les données sont en général produites dans un contexte particulier Elles sortent de ce contexte ensuite elles doivent être analysées dans un contexte qui est peut-être changé En fait toute la maintenance de ce contexte fait la différence Ce qui pose une question fondamentale que veut dire une donnée comment peut-elle se présenter s'expliquer se protéger Donc aujourd'hui on commence à parler de science des données Enfin il y a l'enjeu majeur du cycle de vie de la donnée avec sa sécurité sa protection Donc c'est tout un problème de société très médiatisé qui est finalement beaucoup plus complexe que ce qu'on a pu faire avec logiciel libre jusqu'à maintenant Je trouve que le transfert est très important parce que c'est l'aboutissement de nos recherches donc ça permet de valider en vraie grandeur nos résultats Y'a différentes formes de transferts comme j'en ai parlé tout à l'heure donc transfert vers l'industrie les logiciels libres ou directement avec des partenaires scientifiques Le transfert est aussi humain Donc j'ai eu la chance d'avoir des collègues des doctorants des ingénieurs qui travaillent avec nous qui étaient très brillants et motivés donc c'est grâce à eux que ce transfert a pu se réaliser et je leur en suis très reconnaissant
Inria-880_PrixInnovation_HD.mp4

Format : .mp4
154,4 Mo
1024 x 576 pixels
Moyenne définition - équivalent DVD
Encodage PAL MP4 H264
5 Mbits/s
Sélection
Voir Selection
Déposer ici pour retirer de la sélection