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ArgumentaireAccor, Barack Obama ou Netflix, sont autant d&#8217;acteurs de la sph&#232;re marchande ou non qui ont d&#233;ploy&#233; des investissements colossaux pour s&#8217;inscrire dans une d&#233;marche big data dont les enjeux strat&#233;giques sont forts.L&#8217;explosion des donn&#233;es affecte de fa&#231;on profonde des secteurs vari&#233;s : la sant&#233;, la grande distribution, l&#8217;&#233;nergie, les transports, la banque. Capt&#233;es par de nombreux outils de collecte (web, objets connect&#233;s, vid&#233;os, etc.), les donn&#233;es sont massives et de nature multiple (transactionnelle, navigation en ligne, comportementale, de g&#233;olocalisation, etc.). Au-del&#224; du volume, ces donn&#233;es se caract&#233;risent &#233;galement par leur vari&#233;t&#233;, leur v&#233;locit&#233;, leur v&#233;racit&#233; ou leur valeur.Ces nouvelles ressources induisent de nouveaux paradigmes. L&#8217;av&#232;nement des donn&#233;es massives rend par exemple accessible l&#8217;analyse exhaustive d&#8217;une population en &#233;vitant les erreurs d&#8217;&#233;chantillonnage. Les donn&#233;es massives interrogent et sugg&#232;rent une adaptation des business model tant d&#8217;un point de vue &#233;conomique, organisationnel ou technique.Pour faire face &#224; la digitalisation, la data science (ou sciences des donn&#233;es) propose de nouvelles d&#233;marches qui s&#8217;appuient sur des outils statistiques, math&#233;matiques, informatiques ou de visualisation de donn&#233;es afin de faciliter l&#8217;acquisition, l&#8217;exploitation et la diffusion des donn&#233;es massives. La Business Data Science (BDS) vise plus particuli&#232;rement &#224; analyser et mod&#233;liser des donn&#233;es pour am&#233;liorer les performances manag&#233;riales et produire des d&#233;cisions efficientes (data-driven decision making).Les axes th&#233;matiquesLa revue Management &#38; Data Science accueille des contributions dont le contenu scientifique pourra faire &#233;cho aux axes th&#233;matiques propos&#233;s ci-dessous. Ces suggestions ne constituant pas une liste exhaustive, l&#8217;appel &#224; contributions reste ouvert aux propositions des auteurs.Axe 1 :&#160;Applications et usages de la data scienceAnalytique des donn&#233;es d&#8217;affaires (Business analytics), intelligence d&#8217;affaires (business intelligence), marketing personnalis&#233;, segmentation de clients et ciblage, analyse comportementale du consommateur en ligne (r&#233;seaux sociaux), &#160;gestion de la relation client (GRC), pr&#233;diction du comportement des consommateurs, pr&#233;vision des routines ou du parcours num&#233;rique, physique et/ou cognitif des consommateurs, satisfaction client, attrition (churn), trading &#224; haute fr&#233;quence, d&#233;tection de signaux faibles, anticipation des fraudes et des risques, r&#233;gulation et optimisation des flux logistiques, etc.Axe 2 :&#160;Perspective critique &#38; impact soci&#233;tal de la data scienceChangement organisationnel, qualification et nouveaux m&#233;tiers, formation&#160; de&#160;data scientists et nouveaux contenus p&#233;dagogiques, &#171;&#160;extimit&#233;&#160;&#187;, transparence et responsabilit&#233; sociale des entreprises, strat&#233;gie d&#8217;innovation, capacit&#233; d&#8217;absorption (ACAP), gouvernance des donn&#233;es, red&#233;finition des r&#233;seaux d&#8217;affaires, nouvelle conception des processus de gestion, &#233;thique et technique de sollicitation des donn&#233;es, droit des individus et du consommateur, rupture technologique, s&#233;curit&#233;, protection et contr&#244;le des donn&#233;es, vie priv&#233;e, etcAxe 3 :&#160;Gestion &#38; analyse des donn&#233;es massivesFormat pivot de donn&#233;es, nouvelles sources de donn&#233;es (objets connect&#233;s, r&#233;seaux sociaux, web, mobile, open data et self data), outils de tracking (utilisation des capteurs, GPS, puces RFID, cartes de fid&#233;lit&#233;, etc.), stockage de donn&#233;es (datamart, data warehouse,&#160; datalake), base de donn&#233;es ( SQL &#8211;NoSQL), technologies big data (Hadoop, architecture MapReduce, etc.), cloud computing, traitement des donn&#233;es (analyse des r&#233;seaux sociaux, analyses des interfaces mobiles, de la visualisation et des interactions Homme Machine), techniques d&#8217;apprentissage automatique pour le management, etc.A propos de la revueLa revue Management &#38; Data Science est une revue pluridisciplinaire en sciences de gestion qui s&#8217;adresse &#233;galement aux chercheurs et praticiens en informatique, math&#233;matiques, &#233;conomie, sociologie, sciences de l&#8217;information. L&#8217;objectif est de faire le lien entre professionnels et scientifiques autour des probl&#233;matiques li&#233;es &#224; l&#8217;impact des donn&#233;es massives sur le management.3 num&#233;ros annuels permettent de sensibiliser les d&#233;cideurs aux enjeux des donn&#233;es massives &#224; la fois sous l&#8217;angle technique (collecte, int&#233;gration, mod&#233;lisation, visualisation) et sur les aspects manag&#233;riaux.La revue Management &#38; Data Science &#160;a plusieurs objectifs.Produire des nouveaux concepts, m&#233;thodes, techniques et applications relatifs &#224; la data science et &#224; son impact sur le management;Contribuer &#224; l&#8217;avanc&#233;e des connaissances li&#233;es &#224; la gestion des donn&#233;es massives et centraliser ces recherches;Diffuser des travaux originaux qui orientent la prise de d&#233;cision en gestionLa revue est organis&#233;e autour de 3 entit&#233;s qui participent &#224; la d&#233;finition et &#224; la mise en &#339;uvre de la politique &#233;ditoriale.Le comit&#233; scientifique&#160;:&#160;Talel ABDESSALEM (Telecom ParisTech), Christine BALAGU&#201; (Institut Mines-Telecom), Isabelle BARTH (Universit&#233; de Strasbourg), Christophe BENAVENT (Universit&#233; Paris Ouest), Samuel FOSSO WAMBA, (Toulouse Business School), Jean-Gabriel GANASCIA (Sorbonne Universit&#233;s), Rony GERMON (Paris School of Business), Fabrice GUILLET (Ecole Polytechnique de l&#8217;Universit&#233; de Nantes), Julien JACQUES (Universit&#233; Lumi&#232;re Lyon 2), Caroline LANCELOT MILTGEN (Audencia Business School), Christian MARCON (IAE&#160;de Poitiers), Olivier MEIER (Universit&#233; Paris-Est-Cr&#233;teil), Nicolas MOINET (IAE de Poitiers), Philippe NASZALYI, (La Revue des Sciences de Gestion), Jean-Max NOYER (Universit&#233; de Toulon), Gilles PACH&#201; (Aix-Marseille Universit&#233;), Fabrice ROTH (IAE de Lyon).Le comit&#233; professionnel&#160;:&#160;Samir AMELLAL (Publicis France), Jean-David BENASSOULI (Accenture Digital), Louis-David BENYAYER (Without Model), Emmanuel BLOCH (Thales), St&#233;phane CHAUVIN (Mydataball), Henri LAUDE (BlueSoft), Pierre MORGAT (Customer Delight), Fr&#233;d&#233;rick VAUTRAIN (VISEO).Le comit&#233; de r&#233;daction :&#160;Romain ZERBIB (Groupe IGS) &#8211; directeur de la publication, Olivier MAMAVI (Groupe IGS) &#8211; r&#233;dacteur en chef, Caroline RICH&#201; (IAE d&#8217;Amiens) &#8211; r&#233;dactrice en chef adjoint.Instructions aux auteurs1er f&#233;vrier 2017:&#160;Proposition d&#8217;un article de 4000 mots15 f&#233;vrier 2017:&#160;Notification aux auteurs31 mars 2017:&#160;Proposition de la version finaleavril 2017:&#160;Num&#233;ro &#224; para&#238;treLes propositions d&#8217;articles sont &#224; envoyer &#224; :&#160;redaction@management-datascience.org