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L'apprentissage statistique est une branche des mathématiques et de l'informatique qui permet d'extraire des modèles prédictifs de données avec des signaux faibles. Ces techniques sont derrière les succès de Google ou les progrès en diagnostiques médicaux assistés. Combinées avec une connaissance métier du domaine d'application elles permettent de faire des décisions optimales. Tinyclues est une jeune entreprise innovante qui applique l'apprentissage statistique au e-commerce, adaptant les pratiques du marketing à partir de base de données clients. Parietal est un groupe de recherche INRIA qui développe l'apprentissage statistique pour les neurosciences et est le moteur derrière l'outil logiciel de "scikit-learn", une référence en apprentissage statistique.

Le but de cette proposition de laboratoire commun est de transférer l'expertise de Parietal sur les données volumineuses et de faire progresser les techniques d'apprentissage et leur implémentation en calcul distribué pour pouvoir analyser plus vite de plus grosses données. En effet, traiter plus de données implique détecter des effets plus faibles dans les signaux. Tinyclues utilise déjà les outils développés par Parietal sur le "cloud" et donc en environnement distribué. L'expertise pratique acquise par Parietal nous permet d'esquisser des améliorations importantes tant sur l'efficacité computationnelle que sur la quantité d'information extraite sur de grosses données.

D'un point de vue stratégique pour tinyclues, ces avancées sont importantes pour diversifier le nombre de scénarios métiers qu'elle adresse, en recoupant plus de données plus variés, et pour automatiser complètement la plateforme d'analyse de données qu'elle propose à ses clients, en remplaçant des tâches difficiles faites manuellement par des experts. Ceci est d'autant plus important que tinyclues connaît une très forte croissance et est amené à traiter un nombre grandissant de données et de problèmes différents.