A lire sur: http://www.zdnet.fr/actualites/big-data-des-projets-encore-emergents-39783335.htm#xtor=EPR-100
Application
- Chef Jérôme, Imascap, BIME, PathoQuest… des startups françaises
imaginent des projets de Big Data dans des secteurs aussi divers que la
chirurgie augmentée ou la publicité sur Internet. Et pour faire émerger
ces projets, ces entreprises mettent à contribution HANA, la base de
données In-Memory de SAP.
Une intense rumeur marketing entoure le concept de Big Data. Néanmoins, comme l’illustre le programme destiné aux startups ouvert par SAP autour de sa technologie de base de données In-Memory, HANA, sous le vernis commercial se cachent de réels projets.
Des projets, encore souvent au stade de la R&D, qui pour émerger ont besoin de technologies capables de traiter d’importants volumes de données, et ce dans des délais relativement courts, parfois même en temps réel. Début septembre, SAP, qui espère bien positionner HANA comme une brique majeure du Big Data, avait convié une vingtaine d’entreprises françaises à présenter leurs projets sur sa plate-forme. Sélection.
Chef Jérôme : croiser recettes et panier d’achats en temps réel
Parmi ces participants du programme SAP, la startup Chef Jérôme qui se positionne au carrefour de « l’alimentaire et du datamining », et propose dans ce cadre des moteurs de recherche, des moteurs de recommandation et de l’analyse de données pour le compte d’entreprise de l’alimentaire, dont des distributeurs.
Chef Jérôme planche sur un format publicitaire (une interface d’achat) intégré sur des sites de cuisine dont Marmiton. Ce format associe des produits (des ingrédients) et des recettes. « Ce que nous sommes en train de construire, c’est un moteur de recommandation qui soit temps réel et surtout bâti sur une compréhension ontologique des données. Pour cela on accumule un certain nombre d’éléments : une ontologie, des données produits, des données utilisateurs et le contexte temps réel » détaille Antoine Durieux, fondateur et dirigeant de Chef Jérôme.
La difficulté pour la startup étant justement de croiser en temps réel toutes ces données, en grands volumes, ce qui interdit notamment de faire du cache.
PathoQuest : gagner du temps sur les diagnostics
Startup du secteur biomédical, PathoQuest se focalise sur le diagnostic de pathogènes (bactéries et virus) chez l’homme. Son ambition : se positionner comme la première e-compagnie du diagnostic médical exploitant les dernières techniques de séquençage à très haut débit en mode SaaS.
« Pour tester la présence d’un virus ou d’une bactérie on itère jusqu’à trouver. Cela peut durer plusieurs heures et jusqu’à plusieurs semaines » définit Charles Hébert. L’objectif de PathoQuest est de raccourcir ces délais (moins de 24 heures), sachant que l’analyse de chaque échantillon génère plusieurs To de données.
« Aujourd’hui nous avons à cross-référencer un grand nombre de bases de données qui existent dans le public ou dans le privé. Et ces bases sont de différents types : de type documents, des entrepôts de clés de valeurs qui peuvent dépasser le milliard d’entrées et enfin des bases plus classiques de type relationnelles où on peut dépasser les 130 à 140 milliards de données » ajoute le PDG de PathoQuest.
Avec HANA et les technologies existantes comme Hadoop, l’entreprise souhaite ainsi par exemple pouvoir comparer plusieurs échantillons et patients afin de constituer une base documentaire, réaliser du datamining sur les données, introduire de l’intelligence… la finalité, toujours la même, raccourcir le temps nécessaire à l’analyse et à l’établissement du diagnostic.
Data Publica : gérer et proposer des jeux de données
Data Publica développe des jeux de données, notamment sur-mesure, qu’elle livre ensuite par API sous forme d’abonnement. Données et sources sont diverses et peuvent provenir du Web, de l’Open Data ou de clients de Data Public. Les indicateurs et données extraits ne sont pas statiques et donc actualisés.
« Nous manipulons un très gros volume d’indicateurs. Et aujourd’hui nous atteignons plusieurs To de données. Et comme ces indicateurs nous devons les recombiner, faire des agrégations, nous sommes confrontés à des limites pour les présenter en temps réel par le biais de nos API. Cela fait donc du sens de pouvoir stocker ces informations en mémoire » décrit Christian Frisch, directeur technique de Data Publica.
Imascap : chirurgie augmentée
Imascap est un acteur de niche, la chirurgie de l’épaule assistée par ordinateur, dont les besoins technologiques sont néanmoins de pointe. Cette société basée à Brest travaille en collaboration clinique avec le CHU de Nice et l’hôpital Jean Mermoz de Lyon.
Chirurgie complexe (17% de taux d’échec), l’arthroplastie de l’épaule est en plein développement. Pour améliorer le taux de réussite de ces interventions, Imascap propose une solution de planification chirurgicale 3D et un système de navigation chirurgicale destiné à guider le chirurgien durant l’opération.
« Le chirurgien insère le CD d’un examen scanner du patient et le logiciel fait la reconstruction 3D de l’os, prend automatiquement des mesures 3D […] Pendant l’opération, un système de navigation composé de deux caméras infrarouge et de marqueurs fixés sur l’os du patient et sur les instruments guide le chirurgien. L’os sera ainsi repéré en temps réel et en 3D, comme les instruments » décrit le dirigeant d’Imascap, Jean Chaoui.
« Aucun registre anatomique 3D n’existe aujourd’hui malgré la forte demande des chirurgiens, des établissements de santé et surtout des fabricants d’implants. Une des solutions possibles est que ces données anatomiques puissent être connectées, filtrées, contrôlées et analysées très rapidement avec SAP HANA » propose-t-il. Les bénéfices attendus : l’amélioration des prothèses, mais aussi de la technique chirurgicale en évitant les erreurs communes.
BIME : BI en mode Cloud
BIME, ex-We are Cloud, est un acteur (fondé en 2009) plus traditionnel que les autres startups participant au programme HANA de SAP puisqu’il propose du décisionnel en mode SaaS. « L’innovation, elle est à la fois en termes d’interface, de capacités de calcul, mais surtout de rapidité » assure la co-fondatrice, Rachel Delacour.
L’objectif pour BIME, avec HANA, est donc de s’appuyer sur la technologie de l’éditeur allemand pour permettre à ses clients (et futurs clients) de faire de la BI en mode Cloud sur des volumes importants de données, le tout en affichant rapidement des résultats et tableaux de bord.
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- Chef Jérôme, Imascap, BIME, PathoQuest… des startups françaises
imaginent des projets de Big Data dans des secteurs aussi divers que la
chirurgie augmentée ou la publicité sur Internet. Et pour faire émerger
ces projets, ces entreprises mettent à contribution HANA, la base de
données In-Memory de SAP.Une intense rumeur marketing entoure le concept de Big Data. Néanmoins, comme l’illustre le programme destiné aux startups ouvert par SAP autour de sa technologie de base de données In-Memory, HANA, sous le vernis commercial se cachent de réels projets.
Des projets, encore souvent au stade de la R&D, qui pour émerger ont besoin de technologies capables de traiter d’importants volumes de données, et ce dans des délais relativement courts, parfois même en temps réel. Début septembre, SAP, qui espère bien positionner HANA comme une brique majeure du Big Data, avait convié une vingtaine d’entreprises françaises à présenter leurs projets sur sa plate-forme. Sélection.
Chef Jérôme : croiser recettes et panier d’achats en temps réel
Parmi ces participants du programme SAP, la startup Chef Jérôme qui se positionne au carrefour de « l’alimentaire et du datamining », et propose dans ce cadre des moteurs de recherche, des moteurs de recommandation et de l’analyse de données pour le compte d’entreprise de l’alimentaire, dont des distributeurs.
Chef Jérôme planche sur un format publicitaire (une interface d’achat) intégré sur des sites de cuisine dont Marmiton. Ce format associe des produits (des ingrédients) et des recettes. « Ce que nous sommes en train de construire, c’est un moteur de recommandation qui soit temps réel et surtout bâti sur une compréhension ontologique des données. Pour cela on accumule un certain nombre d’éléments : une ontologie, des données produits, des données utilisateurs et le contexte temps réel » détaille Antoine Durieux, fondateur et dirigeant de Chef Jérôme.
La difficulté pour la startup étant justement de croiser en temps réel toutes ces données, en grands volumes, ce qui interdit notamment de faire du cache.
PathoQuest : gagner du temps sur les diagnostics
Startup du secteur biomédical, PathoQuest se focalise sur le diagnostic de pathogènes (bactéries et virus) chez l’homme. Son ambition : se positionner comme la première e-compagnie du diagnostic médical exploitant les dernières techniques de séquençage à très haut débit en mode SaaS.
« Pour tester la présence d’un virus ou d’une bactérie on itère jusqu’à trouver. Cela peut durer plusieurs heures et jusqu’à plusieurs semaines » définit Charles Hébert. L’objectif de PathoQuest est de raccourcir ces délais (moins de 24 heures), sachant que l’analyse de chaque échantillon génère plusieurs To de données.
« Aujourd’hui nous avons à cross-référencer un grand nombre de bases de données qui existent dans le public ou dans le privé. Et ces bases sont de différents types : de type documents, des entrepôts de clés de valeurs qui peuvent dépasser le milliard d’entrées et enfin des bases plus classiques de type relationnelles où on peut dépasser les 130 à 140 milliards de données » ajoute le PDG de PathoQuest.
Avec HANA et les technologies existantes comme Hadoop, l’entreprise souhaite ainsi par exemple pouvoir comparer plusieurs échantillons et patients afin de constituer une base documentaire, réaliser du datamining sur les données, introduire de l’intelligence… la finalité, toujours la même, raccourcir le temps nécessaire à l’analyse et à l’établissement du diagnostic.
Data Publica : gérer et proposer des jeux de données
Data Publica développe des jeux de données, notamment sur-mesure, qu’elle livre ensuite par API sous forme d’abonnement. Données et sources sont diverses et peuvent provenir du Web, de l’Open Data ou de clients de Data Public. Les indicateurs et données extraits ne sont pas statiques et donc actualisés.
« Nous manipulons un très gros volume d’indicateurs. Et aujourd’hui nous atteignons plusieurs To de données. Et comme ces indicateurs nous devons les recombiner, faire des agrégations, nous sommes confrontés à des limites pour les présenter en temps réel par le biais de nos API. Cela fait donc du sens de pouvoir stocker ces informations en mémoire » décrit Christian Frisch, directeur technique de Data Publica.
Imascap : chirurgie augmentée
Imascap est un acteur de niche, la chirurgie de l’épaule assistée par ordinateur, dont les besoins technologiques sont néanmoins de pointe. Cette société basée à Brest travaille en collaboration clinique avec le CHU de Nice et l’hôpital Jean Mermoz de Lyon.
Chirurgie complexe (17% de taux d’échec), l’arthroplastie de l’épaule est en plein développement. Pour améliorer le taux de réussite de ces interventions, Imascap propose une solution de planification chirurgicale 3D et un système de navigation chirurgicale destiné à guider le chirurgien durant l’opération.
« Le chirurgien insère le CD d’un examen scanner du patient et le logiciel fait la reconstruction 3D de l’os, prend automatiquement des mesures 3D […] Pendant l’opération, un système de navigation composé de deux caméras infrarouge et de marqueurs fixés sur l’os du patient et sur les instruments guide le chirurgien. L’os sera ainsi repéré en temps réel et en 3D, comme les instruments » décrit le dirigeant d’Imascap, Jean Chaoui.
« Aucun registre anatomique 3D n’existe aujourd’hui malgré la forte demande des chirurgiens, des établissements de santé et surtout des fabricants d’implants. Une des solutions possibles est que ces données anatomiques puissent être connectées, filtrées, contrôlées et analysées très rapidement avec SAP HANA » propose-t-il. Les bénéfices attendus : l’amélioration des prothèses, mais aussi de la technique chirurgicale en évitant les erreurs communes.
BIME : BI en mode Cloud
BIME, ex-We are Cloud, est un acteur (fondé en 2009) plus traditionnel que les autres startups participant au programme HANA de SAP puisqu’il propose du décisionnel en mode SaaS. « L’innovation, elle est à la fois en termes d’interface, de capacités de calcul, mais surtout de rapidité » assure la co-fondatrice, Rachel Delacour.
L’objectif pour BIME, avec HANA, est donc de s’appuyer sur la technologie de l’éditeur allemand pour permettre à ses clients (et futurs clients) de faire de la BI en mode Cloud sur des volumes importants de données, le tout en affichant rapidement des résultats et tableaux de bord.
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