Le Big Data en pratique, par Gaël Chareyron et Jérôme Da Rugna, enseignants-chercheurs en école d’ingénieurs

Le replay de la conférence donnée le 15 mars à l’ESILV, dans le cadre du cycle Person of Interest des écoles du Pôle Léonard de Vinci.

Donner la parole à des enseignants-chercheurs ou des alumnis sur des thématiques d’expertises, tel est l’objectif des conférences #poi2016.

Cette conférence « Le Big Data en pratique » a pour objectif de présenter les travaux de recherche de l’équipe Informatique, Big Data et Objets Connectés de l’ESILV sur l’analyse des traces numériques laissées en ligne.

Il s’agit de démontrer comment le Big Data et les sites communautaires ou réseaux sociaux sont susceptibles d’apporter un éclairage nouveau sur les pratiques touristiques.

Grâce aux grands volumes de données mises en ligne par les touristes sur le Web, il est désormais possible de suivre, comprendre et même prédire leur comportement de manière très fine.

Ce gisement d’informations Big Data constamment renouvelé est un atout stratégique pour les professionnels du secteur du tourisme, et encore malheureusement peu exploité.

Les conférenciers :

Gaël Chareyron est enseignant-chercheur au département d’informatique de l’École Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci (ESILV) et membre de l’Équipe interdisciplinaire de recherches sur le tourisme (EIREST) de l’Université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Il est docteur de l’Université de Jean Monnet de Saint-Étienne en informatique et traitement d’images (2005). Depuis 2011, il travaille sur les liens entre réseaux sociaux, big data et tourisme en développant des outils d’analyse et de data mining.

Jérôme Da-Rugna est directeur de la Formation de l’ESILV. Diplômé en informatique de l’École Normale Supérieure de Lyon (1997), il est Docteur de l’Université de Saint-Étienne (2004). Il a été maître de conférences pendant quatre ans à Telecom Saint-Étienne avant de rejoindre l’École Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci (ESILV) en 2008. Ses thèmes de recherche sont centrés sur les big data et le traitement d’images en partenariat avec l’Équipe interdisciplinaire de recherches sur le tourisme (EIREST) de l’Université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne.