Clermont'ech API Hour #14

C’est avec un grand plaisir que nous vous annonçons l’API Hour 14 !

Concept

Quatre conférences courtes (10 minutes + 5 minutes de questions) pour introduire une technologie, un concept ou un outil et en débattre ensuite autour d’un verre.

Les API Hours, comme l’ensemble de nos manifestations, se veulent être des lieux où tout le monde est le bienvenu.

Informations pratiques

Cet événement aura lieu le Mercredi jeudi 16 avril 2015 à 19h, au Centre Jean Richepin (Salle numero 7). L’adresse exacte est : 21 Rue J. Richepin, 63000 Clermont-Ferrand.

[![](http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?size=600x400&sensor=false&markers=color:red

45.7814504,3.0853451)](https://goo.gl/maps/MFBp4)

Inscription

Cet événement est exceptionnellement limité à 50 personnes. Pour y assister, vous devez vous inscrire sur la page Eventbrite de cette session : http://clermontech-apihour-14.eventbrite.fr. (Ouverture le jeudi 02 avril 2015 à 14h30)

Programme

Cédric Klein • Web Sémantique

Après un rapide constat des limitations du Web 2.0 (publier plus pour comprendre moins), nous verrons, à travers une définition fonctionnelle et technique, en quoi les technologies sémantiques apportent des réponses clés aux problématiques d’interopérabilité, d’indexation et de recherche dans les corpus modernes soumis au big data. Donner du sens aux données, un changement de paradigme en marche.

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Frédéric Gaudet • OpenStack

OpenStack est un framework principalement écrit en python offrant des services d’IaaS. Il a pour objectif d’être un orchestrateur de ressources (calcul, stockage, réseau), facilement accessible via un navigateur web ou par API.

Suite à l’installation d’un cloud privé, je vous propose un retour d’expérience sur une architecture offrant des services de type compute et object storage.

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Denis Fondras • AuvernIX, Je Suis Ton Peer

Georges Lucas vous explique ce qu’est un GIX et à quoi ça sert…

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Tony Pinville : Le Machine Learning En Entreprise : Retour d’Expérience

Le Big data, c’est bien, le smart data, c’est mieux. Grâce aux technologies du machine learning, il est possible de tirer profit de la masse grandissante d’informations issues des données non structurées - logs web, historique de transactions,… - pour comprendre, prédire, anticiper les attentes des internautes.

A partir d’un retour d’expérience au sein du groupe La Poste, nous présenterons une architecture basée sur les éléments suivants : Spark, Scala, Cassandra, Salt et … du machine learning.

L’objectif : s’adapter en temps réel et permettre à l’internaute de disposer d’une navigation ultra personnalisée en temps réel.

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