La transformation numérique des filières industrielles, un facteur-clef de leur compétitivité et de leur survie. La nécessité de disposer de standards d’échange et de plateformes collaboratives numériques
Bibliographic record
Abstract
La transformation numérique des filières industrielles est devenue vitale, en tant que levier essentiel non seulement de leur compétitivité, mais aussi de leur survie. C’est pourquoi plusieurs d’entre elles ont engagé avec l’Association AFNeT des projets stratégiques de transformation numérique reposant sur des standards internationaux et sur des plateformes collaboratives numériques, suivant en cela l’exemple de l’aéronautique et de son hub BoostAeroSpace qu’utilisent des milliers d’entreprises. L’ambition est de « jouer collectif » pour gagner ensemble et d’entraîner l’ensemble des entreprises de ces « communautés de destin » (notamment les PME) dans la révolution numérique. Ces projets permettent aux filières industrielles de renforcer leur compétitivité, car le numérique offre de formidables opportunités et des « business models » de rupture à ceux qui savent les exploiter et est, au contraire, source de graves dangers pour ceux qui en seraient incapables. Ces projets permettent aussi de mieux résister aux nouveaux acteurs disruptifs qui « ubérisent » l’économie, qui prennent le pouvoir grâce au numérique au travers de la relation client et qui, progressivement, remettent en question l’amont de la chaîne de la valeur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".