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Du jeudi 11 au vendredi 12 mai 2017

Le sujet de ce colloque porte sur les méthodes et stratégies de gestion de l'information par les organisations dans un contexte de production de données massives (big data). Nombreuses sont les organisations qui cherchent des méthodes, stratégies afin de « faire parler » ces données et ainsi orienter leurs stratégies, leurs prise de décision, etc. Les big data fascinent du fait des potentialités qu’elles laissent entrevoir en terme de performance organisationnelle. Cependant, cela soulève des enjeux techniques, méthodologiques, organisationnels, communicationnels et éthiques auxquels il faut réfléchir. Face à l’accumulation de données massives en milieu organisationnel, l’approche privilégiée pour en tirer un sens est celle de l’analyse quantitative en vue de s’en servir pour la prise de décision. Ceci conduit à l’idée dangereuse que des données statistiques seraient plus utiles et objectives et contribueraient à rendre les organisations plus efficaces et rentables. Toutefois, cette accumulation de données chiffrées analysées statistiquement est limitée par l’absence d’un contexte significatif riche, qui pour sa part est généré par une accumulation d’éléments non chiffrés, non quantifiables, non structurés et donc difficilement mesurables, de type socio-culturel (thick data), qui doivent être étudiés par une analyse qualitative. Cette rencontre entre les big data et les thick data peut générer l’information actionnable et compléter la perspective qu’une organisation doit avoir de son environnement et l’aider à mieux orienter ses voies d’action. La gestion des données massives n’est pas uniquement une question d’outils mais de stratégies et cela nécessite qu’une réflexion soit menée sur les stratégies et méthodes mises en œuvre par les organisations pour traiter, visualiser et « faire sens » de leurs données afin de pouvoir agir. 

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Colloque

Section 400 - Sciences sociales

Responsables

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Avant-midi

09 h 00 à 10 h 00
Communication orale
Communications orales
Conférence d’ouverture
Présidence/Animation : Dominique Maurel (UdeM - Université de Montréal)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 60
09 h 00
Mot de bienvenue et introduction du colloque
Sylvie Grosjean (Université d’Ottawa), Monica MALLOWAN (Université de Moncton)
09 h 15
Bibliothèque et Archives Canada à l’heure des données massives (big data)
Kathryn Lagrandeur (Bibliothèque et Archives Canada), Émilie Létourneau (Bibliothèque et Archives Canada ), Renaud Séguin (Bibliothèque et Archives Canada )
Résumé
10 h 00
Pause
10 h 30 à 12 h 00
Communication orale
Communications orales
Session 1 – Donner sens et saisir l’épaisseur des données à l’heure des données massives (big data)
Présidence/Animation : Christian Marcon (IAE - Université de Poitiers)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 60
10 h 30
Faire parler ses données : de la masse à la substance, le sens en question
Francis BEAU (Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC))
Résumé
11 h 00
Le bricolage des données ou la question des données massives (big data) manuelles
Anne Mayère(Université de Toulouse), Anja Martin-Scholz, Pierre Maurel (UMR TETIS – Irstea)
Résumé
11 h 30
Gestion des données de recherche et « thick data » : le cas d’une recherche-action sur la médiation numérique du patrimoine
Karel Soumagnac (Université de Bordeaux - ESPE d'Aquitaine)
Résumé

Dîner

12 h 00 à 14 h 00
Diner
Dîner
Lunch libre

Après-midi

14 h 00 à 15 h 00
Communication orale
Communications orales
Session 2 – Les organisations face aux données massives (big data) : retours d’expériences
Présidence/Animation : Sylvie Grosjean (Université d’Ottawa)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 60
14 h 00
Les Nations Unies face aux données massives (big data) : comment utiliser les nouvelles sources de données pour optimiser les programmes de développement des organisations internationales
Christelle Cazabat (Programme des Nations Unies pour le Developpement)
Résumé
14 h 30
De la RMA à la guerre infocentrée : retours d’expérience sur les promesses inaccomplies de la numérisation et des données massives (big data)
Lucile Desmoulins (Université Paris-Est), Patrick Cansell (UPEM-IFIS)
Résumé
15 h 00
Pause
15 h 30 à 16 h 30
Communication orale
Communications orales
Session 3 – Les données ouvertes : entre ambivalences et possibilités pour les organisations publiques
Présidence/Animation : Vincent LIQUETE (Université de Bordeaux )
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 60
15 h 30
Analyse des stratégies autour de l’usage des données massives (big data) par les services publics au Sénégal
Sokhna fatou Seck(Université de Grenoble)
Résumé
16 h 00
FRBRisation et perspectives d’épaississement sémantique des catalogues des bibliothèques par les données ouvertes : de réels avantages pour les usagers et les collections des bibliothèques?
Antoine Henry (Aix-Marseille Université), Fabrice Papy (IRSIC (EA 4262) / Université de Lorraine), Edwige Pierot (IRSIC (EA 4262) / Aix Marseille Université)
Résumé

Soir

16 h 30 à 18 h 30
Cocktail
Cocktail
Célébration du GRICODD
Présidence/Animation : Monica MALLOWAN (Université de Moncton)
Discutant : Christian Marcon (IAE - Université de Poitiers)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) cafétéria zone cocktail
16 h 30
Plénière
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Avant-midi

09 h 15 à 10 h 45
Communication orale
Communications orales
Panel de chercheurs – Les données ouvertes en recherche
Présidence/Animation : Dominique Maurel (UdeM - Université de Montréal)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 2100
09 h 15
L’horizon d’une culture de la donnée ouverte : de l’utopie aux pratiques de gouvernance des données
anne lehmans (Université de Bordeaux)
Résumé
09 h 35
Epistémologie de la donnée au risque de la connaissance : approches croisées
Vincent LIQUETE (Université de Bordeaux ), Armelle Gilliard (Entrepreneure salariée chez Coop Alpha et salariée de la FING France.)
Résumé
09 h 55
Usages de données dans l’éducation : quels scénarios pédagogiques?
Camille Capelle (Université de Bordeaux), Marthe-Aline Jutand (PRAG mathématiques-statistique, Laboratoire CeDS, ISPED, Université de Bordeaux), Franc Morandi (Professeur des Universités en Sciences de l'Éducation, Laboratoire IMS-RUDII, UMR 5218 CNRS, Université de Bordeaux.)
Résumé
10 h 15
Discussion
10 h 45
Pause
11 h 00 à 12 h 00
Communication orale
Communications orales
Session 4 – Les organisations de recherche face à l’essor des données : analyser les données issues des médias sociaux
Présidence/Animation : Sylvie Grosjean (Université d’Ottawa)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 2100
11 h 00
Rendre l’activité des médias sociaux intelligible pour autrui et pour soi : une équipe interdisciplinaire, des méthodes standardisées et un objet frontière
François Lambotte (UCL - Université catholique de Louvain)
Résumé
11 h 30
Une approche méthodologique croisée du traitement des données de la recherche : le cas d’un corpus d’échanges issus de médias sociaux dans le domaine de la santé
Celine Paganelli (Université Paul Valery Montpellier 3), Viviane Clavier (Université Grenoble-Alpes)
Résumé

Dîner

12 h 00 à 14 h 00
Diner
Dîner
Lunch libre

Après-midi

14 h 00 à 15 h 00
Communication orale
Communications orales
Session 5 – Les données massives (big data) en entreprise : entre transformations organisationnelles et culturelles
Présidence/Animation : Monica MALLOWAN (Université de Moncton)
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 2100
14 h 00
Les PME croient-elles aux données massives (big data)?
Christian Marcon (IAE - Université de Poitiers)
Résumé
14 h 30
« Big Thick Data » pour l’intelligence collective : une nouvelle voie pour les organisations de type industriel, le cas de GRDF
Antoine Henry (Aix-Marseille Université)
Résumé
15 h 00
Pause
15 h 30 à 16 h 30
Communication orale
Communications orales
Session 6 – Les organisations face aux données massives (big data) : des organisations intelligentes?
Présidence/Animation : Vincent LIQUETE (Université de Bordeaux )
Batiment : (T) TROTTIER
Local : (T) 60
15 h 30
Les « thick data » comme pilier fondamental de la gestion efficace de territoires intelligents appréhendant la complexité par le biais d’une créativité et d’une innovation sociales ouvertes
Thomas Bonnecarrere(IAE de Poitiers)
Résumé
16 h 00
Des machines pour prédire ou pour comprendre? En quoi l’apprentissage profond ne favorise pas la rencontre entre les données massives (big data) et les « thick data »
Jean-Sébastien Vayre(Université Toulouse Jean Jaurès (CERTOP UMR - 5044))
Résumé
16 h 30
Mot de clôture