Graphes de connaissances avec Neo4j

Le souhait de tout responsable métier est de créer de la valeur et des connaissances à partir des données existantes. Cela suppose d’agréger des sources de données internes et externes, souvent volumineuses.

Or collecter et connecter ne sont pas équivalents. Dans un cas je collecte des données et je n’en fais rien, dans l’autre, je relie mes données pour créer de l’information pertinente : c’est ce qu’on appelle un graphe de connaissances.

Dans ce webinaire, nous montrerons comment Neo4j permet de créer des graphes de connaissances et de les exploiter pour faire de nouvelles découvertes à travers de multiples cas d’usage :

• Explorer les interactions médicamenteuses dans un contexte communautaire chez PRA Health Sciences,
• Faciliter le transfert d’information et économiser 2 ans de travail à la NASA,
• Faire de la maintenance prédictive des équipements dans l’armée américaine,
• Augmenter la robustesse de la chaîne d’approvisionnement chez Boston Scientific, ou encore,
• Réaliser des calculs de prix dynamiques pour les compagnies aériennes avec ATPCO.

Nous montrerons également un exemple de graphes de connaissances, le covid-graph, réalisé pendant la crise du Covid-19 par une équipe de scientifiques, développeurs et data scientists désirant mettre à disposition de la communauté scientifique des connaissances issues des connections entre diverses sources de données (NCBI gene, gene ontology, ensemble genome, covid-19 open research dataset, etc.).

Et si nous explorions ensemble l’état des connaissances sur le variant indien ?