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AAC – Données et mégadonnées ouvertes en SHS : de nouveaux enjeux pour l’état et l’organisation des connaissances ?

12ème Colloque international d’ISKO – Université Paul-Valéry Montpellier III, 9-11 octobre 2019

Données et mégadonnées ouvertes en SHS : de nouveaux enjeux pour l’état et l’organisation des connaissances ?

Organisé conjointement par le Chapitre Français de l’ISKO et l’équipe de recherche Lerass-Ceric de l’Université Paul-Valéry, Montpellier 3.

Lieu du Colloque : Université Paul-Valéry, Montpellier 3

Dates : 9-11 octobre 2019

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Site : http://www.isko-france.asso.fr/colloque2019/

Le chapitre français de l’ISKO a comme préoccupation majeure depuis sa création en 1996 la question de l’organisation des connaissances. Cette thématique a été traitée sous l’angle des structures d’organisation, des outils techniques de médiation mais aussi des formes et processus de partage des connaissances. Le douzième colloque d’ISKO-France abordera l’organisation, la classification et la gestion des connaissances en choisissant, comme point d’entrée, les données massives.

L’explosion des données a provoqué ce que certains considèrent comme de véritables mines d’or. Les données, lorsqu’elles sont traitées et organisées, permettent effectivement d’évaluer des ensembles d’activités humaines présentes sur le web. Depuis l’avènement du web social, les traces numériques “forment [en effet] une ‘matière première’ particulièrement profitable […]”(Boullier, 2015).

Les réflexions liées à l’ouverture, la communication, l’appropriation et la ré-exploitation de ces données sont des questionnements transversaux pour l’ensemble des acteurs socio-économiques concernés. Par ailleurs, aucun secteur d’activité n’échappe à cette effervescence. Les mégadonnées sont ainsi considérées comme des vecteurs d’une nouvelle révolution numérique qui impacte le développement socio-économique et politique de la société actuelle : la santé, le transport, l’énergie, l’innovation et le marketing, ou encore les politiques publiques par exemple. De nouvelles méthodes d’analyse et outils sont mobilisés pour exploiter ces données, l’équilibre entre “entre innovation et précaution” (Zolynski, 2015) étant fragile, entrainant avec eux un certain nombre d’interrogations et d’enjeux, notamment éthiques.

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Colloque “Patrimoines et design d’expérience à l’ère numérique”, le 13-15 mai 2018 à l’université Constantine 3

Informations pratiques

Dates importantes

Soumission des résumés : 30 décembre, 2017
– Réponse aux auteurs : 30 janvier, 2018
– Soumission des contributions : 15 février, 2018
– Réponse aux auteurs : 30 mars, 2018

Langues officielles du colloque

Rédaction des propositions : Anglais et Français
Présentation : Anglais et Français

Procédure de sélection

Toutes les soumissions seront examinées en double aveugle. Soumission : https://easychair.org/conferences/?conf=his5

L’appel à communications

Le colloque Patrimoines et design d’expérience à l’ère numérique interroge les connexions et les complémentarités opérationnelles dont témoigne le numérique dans le but de conceptualiser et designer une expérience de médiation du patrimoine.

En effet, si les élaborations théoriques sur la création, la préservation et la dissolution des registres de mémoires et des biens patrimoniaux sont nombreux, rares sont les travaux empiriques qui traitent des expériences planifiées ou progressives, et l’intégration du numérique.

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Production des données, « Production de la société ». Les Big Data et algorithmes au regard des Sciences de l’information et de la communication

Appel à articles pour la revue Les Enjeux de l’information et de la communication. Ce dossier thématique est coordonné par :

  • Vincent Bullich (Gresec, Université Grenoble Alpes)
  • Viviane Clavier (Gresec, Université Grenoble Alpes)

Informations pratiques

Les propositions (4000 signes espaces non compris) indiquant problématique et méthodologie sont à adresser à Vincent Bullich et Viviane Clavier pour le 18 septembre 2017.

Adresses : vincent.bullich@univ-grenoble-alpes.fr et viviane.clavier@univ-grenoble-alpes.fr

Après sélection par le comité de lecture (réponse le 16 octobre 2017), les premières versions complètes des textes (de 25 000 signes espaces non compris et rédigés selon les normes éditoriales des articles de la revue disponibles à cette adresse : https://lesenjeux.univ-grenoble-alpes.fr/pageshtml/soumettre.html) sont à remettre pour le 01 mars 2018, elles seront soumises alors à une évaluation en double aveugle.

A la suite de cette phase, la version définitive du texte (prenant en compte les éventuelles remarques et retours des évaluateurs), incluant les corrections mineures ou majeures demandées, sera soumise au comité éditorial de la revue qui est souverain pour l’accord définitif de publication en juin 2018.

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Appel à contributions “Les données massives: nouvel enjeu stratégique ?”

A propos de la revue

La revue Management & Data Science est une revue pluridisciplinaire en sciences de gestion qui s’adresse également aux chercheurs et praticiens en informatique, mathématiques, économie, sociologie, sciences de l’information.

L’objectif est de faire le lien entre professionnels et scientifiques autour des problématiques liées à l’impact des données massives sur le management.

3 numéros annuels permettent de sensibiliser les décideurs aux enjeux des données massives à la fois sous l’angle technique (collecte, intégration, modélisation, visualisation) et sur les aspects managériaux.

La revue Management & Data Science  a plusieurs objectifs.

  • Produire des nouveaux concepts, méthodes, techniques et applications relatifs à la data science et à son impact sur le management;
  • Contribuer à l’avancée des connaissances liées à la gestion des données massives et centraliser ces recherches;
  • Diffuser des travaux originaux qui orientent la prise de décision en gestion

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Colloque COSSI 2017 – Méthodes et stratégies de gestion de l’information par les organisations : des “big data” aux “thick data”

Co-organisateurs du colloque : Sylvie Grosjean (Université d’Ottawa, Canada), Monica Mallowan (Université de Moncton, Canada), Christian Marcon (IAE-Université de Poitiers, France)

85e congrès de l’ACFAS – Université McGill, Montréal

Dates envisagées : 11 au 12 mai 2017 (en attente de la décision finale de l’ACFAS en décembre 2016)

Dates importantes

  • Soumission des propositions : 13 janvier 2017
  • Retour aux auteurs : février/mars 2017
  • Envoi des articles : mai 2017
  • Dates envisagées du colloque : 11 au 12 mai 2017
  • Publication : décembre 2017

Appel à communications

La problématique de la gestion des données par les organisations n’est pas récente, mais l’accès à des données massives produites par le monde digital (e-commerce, requête internet, capteurs e-santé, objets connectés, etc.) conduit indéniablement les organisation à gérer, traiter, utiliser et réutiliser leurs données différemment voire à exploiter celles d’autres organisations.

Confrontées à la pression concurrentielle, les organisations comptent sur la performance des technologies de l’information pour soutenir leurs processus organisationnels et pour les aider à maîtriser la masse d’information en circulation dans leur environnement interne et externe. Face à l’accumulation de données massives (big data) en milieu organisationnel (Bollier, 2010; Rudder, 2014), l’approche privilégiée pour en tirer un sens est celle de l’analyse quantitative menant à des démarches d’intelligence d’affaires (business intelligence), en vue de s’en servir pour la prise de décision et le passage à l’action (Cohen, 2013; Fernandez, 2013). 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 (Bollier, 2010).

Toutefois, cette accumulation de données chiffrées analysées statistiquement est limitée par l’absence d’un contexte significatif riche (Alles et Vasarhelyi, 2014), 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, et qui mènent à des démarches d’intelligence stratégique (competitive and strategic intelligence).

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