Réussir une POC en data science L’innovation en data science passe souvent par des Proofs of Concept (POC ou preuves de concept en français). De quoi tester l’efficience d’une solution via une réalisation expérimentale, tant du point de vue technique que fonctionnel. Mais de l’innovation à son implémentation concrète, les attentes et le niveau de maturité visés varient.[...] Partager
Faut-il un datalab pour innover dans la data ? La création de labs, structures dédiées à l’innovation, est à la mode depuis quelques années. La data science, en ce qu’elle porte de disruptif, d’interdisciplinaire et de véloce, est un domaine d’innovation où ces nouvelles façons de travailler semblent particulièrement adaptées. À condition que le datalab s’inscrive dans une réelle[...] Partager
Les hackathons font désormais partie de la stratégie d’innovation Ces compétitions de codage en équipe, organisées en général sur quelques jours, sont devenues un outil d’innovation et d’aide à la transformation digitale de la plupart des grandes entreprises. Chacune cherche son modèle et son format idéal selon ses objectifs. Dans tous les cas, avec pour ambition de booster l’innovation et de faire entrer la[...] Partager
Comment valoriser les innovations en data science ? Deux mondes coexistent dans la valorisation des algorithmes et des données : l’open source et la propriété intellectuelle via le droit d’auteur, la licence de savoir-faire, d’utilisation, parfois le brevet, bien souvent le secret. Un choix difficile à faire, où tout dépend de l’objectif visé.
Commençons par la propriété intellectuelle[...] Partager
