Événement | Retrouvez nos experts Technologies, Data & IA au Salon Big Data & AI World les 16 et 17 novembre à Paris

Les 16 et 17 novembre 2022 | Nos experts Technologies, Data & IA seront présents au Salon Big Data & AI World les 16 et 17 novembre à Paris. Retrouvez Mazars lors de deux temps forts : un cas d'usage Data & Retail sur l'utilisation de la vision par ordinateur pour analyser le parcours d'achat client en magasin et une participation à la table ronde "L'IA permet-elle de maîtriser la transformation du secteur financier ?"

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Mercredi 16 novembre, de 14h10 à 14h35

Lieu : Théâtre BDAIW1 

Sylvain Freon, Associé Conseil en technologies et digital, présentera un cas d'usage Data & Retail sur l'analyse comportemental du client en magasin et comment obtenir de nouvelles informations via la vision par ordinateur pour améliorer la satisfaction client, l'efficacité et la rentabilité des magasins.

Mercredi 16 novembre, de 15h20 à 16h05 

Lieu : Keynote Big Data & AI World

Laurent Inard, Associé Mazars, participera à la table ronde "L'IA permet-elle de maîtriser la transformation du secteur financier ?" aux côtés de Patrice Cougé, Directeur Data et Expérience Clients - Groupe Crédit du Nord et Clémence Panet, Chief Data Scientist en charge de la Data Factory chez La Banque Postale

Laurent Inard est également Chief R&D Officer de Mazars France et accompagne le développement de services exploitant les nouvelles technologies et plus particulièrement la data. Ses domaines d'expertise sont

  • l'évaluation financière de groupes, sociétés, branches d'activités, d'actifs, ou encore d’options et management packages, dans des contextes transactionnels, réglementaires, fiscaux, patrimoniaux ou encore comptables ; 
  • la modélisation financière, plans d’affaires, modèles d’allocations et théories de partages de coûts, modèles tarifaires, modèles économiques en environnements régulés, analyse de décisions d’investissements et de portefeuille de projets, scénarisations et optimisations ; 
  • la data et l'intelligence artificielle (IA), accès à la data, datalakes et ELT, data preparation & quality, analyse et algorithmes de détection, profilage, prédiction, prescription, optimisation, industrialisation, déploiements in-house, sur le cloud ou on-premise.