MOD 2.1 — Défis Informatique du Big Data
Stockage, Exploitation et Valorisation des Données Massives
Responsable du module : Stéphane Derrode, Département Mathématiques et Informatique, Centrale Lyon
Objectifs¶
Ce module propose une vue d’ensemble des enjeux scientifiques, sociétaux et économiques du Big Data, à travers :
- 8 interventions de 2h (lundis 8h–10h) par des conférenciers issus du monde académique et professionnel
- 3 TPs de 4h (mercredis après-midi) pour acquérir des compétences pratiques en analyse, traitement et visualisation de données
- Un dossier de synthèse (travail de groupe) pour approfondir un sujet au choix
Tous les rendus (dossier de synthèse et comptes-rendus de TP) se font sur la plateforme Pedagogie3.
Évaluation¶
| Épreuve | Modalité | Coefficient | Échéance |
|---|---|---|---|
| Comptes-rendus de TP | Individuel, déposé sur Pedagogie3 | 25 % | Après chaque TP |
| Dossier de synthèse | Groupe de 4–6, rapport ~10 pages | 25 % | Vendredi 19 décembre 2025 (23h55) |
| Examen final | QCM sur table, 1h30, sans document ni calculatrice — points négatifs | 50 % | Lundi 15 décembre 2025 à 14h |
Présence obligatoire en cours et en TP (contrôle de présence).
Annales : pas d’annales disponibles.
Interventions¶
| Date | Intervenant | Sujet | Supports |
|---|---|---|---|
| 09/09 | Stéphane Derrode (Centrale Lyon) | Introduction : Big Data, données personnelles et éthique | Slides (EN) · Slides (FR) |
| 06/10 | Stéphane Derrode (Centrale Lyon) | Open Data et Linked Open Data | Slides (EN) · Slides (FR) |
| 13/10 | À définir | — | — |
| 20/10 | Yann Fornier (Expert) | Cloud Computing — Acteurs et stratégies | Slides |
| 03/11 | Aurélien Faravelon (Expert) | Plateformes d’intermédiation numérique | Slides |
| 10/11 | Guillaume Lavoué (Centrale Lyon ENISE) | Impacts environnementaux du numérique et du Big Data | Slides |
| 17/11 | Emmanuel Dellandréa (Centrale Lyon) | Big Data Analytics | Slides |
| 24/11 | Emmanuel Dellandréa (Centrale Lyon) | Large Language Models & ChatGPT | Slides |
Vidéos associées au cours d’introduction (09/09) :
📺 = à regarder chez soi
- 📺 Big Data et la protection des océans
- 📺 Geopolitis : Big Data
- 📺 Interview Kenny Polcari, Bourse de New York
- 📺 Data punk !
- 📺 La course à l’exploitation des données clients
Vidéos associées au cours Open Data (06/10) :
🎬 = projetée en cours · 📺 = à regarder chez soi
- 🎬 Open Data à la loupe
- 📺 Charles Ruelle : Quel est l’impact de l’Open Data ?
- 🎬 Tim Berners-Lee : The next Web of open linked data
Travaux pratiques¶
Chaque étudiant participe à 3 TPs de 4h (mercredis après-midi, entre octobre et décembre) :
| TP | Encadrant | Sujet | Ressources |
|---|---|---|---|
| TP 1 | Lamia Derrode | Linked Open Data et SPARQL | Énoncé — Mini-cours (EN) · Mini-cours (FR) |
| TP 2 | Stéphane Derrode | Map-Reduce en Python | Énoncé — Mini-cours (EN) · Mini-cours (FR) |
| TP 3 | René Chalon | Visualisation de données publiques avec QGIS | Plateforme Pedagogie3 |
Dossier de synthèse¶
Par groupe de 4 à 6, vous rédigez un rapport d’une dizaine de pages (max) sur un sujet en lien avec le Big Data.
- Choix du sujet et constitution des groupes : au plus tard le lundi 6 octobre 2025 (soir), via ce fichier partagé
- Rendu final : vendredi 19 décembre 2025 à 23h55, sur Pedagogie3
- L’originalité de la présentation (forme et fond) sera prise en compte dans la note
- L’usage de ChatGPT ou équivalent doit rester limité à la recherche d’information — il ne doit pas servir de générateur de rapport
Exemples de sujets possibles : Big Data et journalisme · Big Data et jeux · Internet des objets · GAFAM · start-up · data-centers · médecine personnalisée · politique · écologie · libertés individuelles · …
Exemples de rapports rédigés (promotions 2019) : - Big Data et Environnement — P. Lemeille et al. - Big Data et médecine personnalisée — R. Dewez et al. - Big Data et sport — Y. Basso-Bert et al. - Big Data et énergie — J. Alleon et al.
Dernière mise à jour : avril 2026