Le data challenge a réuni de nombreux étudiants sur des sujets sur l’aéronautique, le sport, le vin, l’archivage de données, la sécurité et la santé.
Les projets proposés
Capgemini et Safran Helicopter Engines : détection d’anomalies moteurs
Problématique et objectifs : à partir des paramètres fournis dans les données, détection d’anomalie non supervisée, en créant des features pertinents et adaptés aux modèles de machine learning utilisés.
Descriptif du jeu de données fourni : un historique des vols de 24 hélicoptères sur l’année 2017.
Elan Béarnais Pau-Orthez (Pau) : assistant pour recruter les meilleurs joueurs
Problématique et objectifs : identifier le profil des joueurs performants pour savoir lesquels sont disposés à avoir un bon impact dans le championnat ; rechercher des similitudes entre les joueurs afin de pouvoir « prédire » le futur d’un joueur à partir de ses saisons passées.
Descriptif du jeu de données fourni : l’historique en carrière de l’ensemble des joueurs ayant évolué en première division entre 2005 et 2018.
IPREM (Pau, Université) : détection de contrefaçon d’un vin
Problématique et objectifs : pouvoir différencier des vins provenant de pays différents; pouvoir identifier l’origine (continent, pays, région) d’un vin inconnu (contrefaçon); identifier des critères discriminants (par exemple en fonction de certains Pays / Régions / Continents).
Descriptif du jeu de données fourni : les concentrations élémentaires en ppb (ug /L) et les rapports isotopiques de vins provenant de continents, pays et régions différentes.
Comm.Agglo. Pau (Pau) : outil de recherche intelligente pour les archives communautaires
Problématique et objectifs : découpage et regroupement lexical de toutes les données archivées; étude d’un outil de navigation et recherche intelligent des délibérations.
Descriptif du jeu de données fourni : une liste codifié de délibérations.
Faster Horses (Pau) : possibilités et risques liés à l’exploitation des donnée pour les élèves
Problématique et objectifs : concevoir une activité qui pourra servir l’exploitation des données des élèves, tout en leur montrant la richesse des informations qui peuvent être obtenues par l’analyse de données qui peuvent paraître très limitées et fragmentées. Par exemple, créer un algorithme qui permette de reconnaître des communautés de personnes, à partir de données de localisation d’un groupe de collégiens.
Descriptif du jeu de données fourni : positions GPS de 36 collégiens sur une période.
Universal Software (Douala, Cameroun) : IA pour aide au diagnostic médical
Problématique et objectifs : concevoir un outil informatique d’assistance au diagnostic médical, qui va permettre de réduire les erreurs de diagnostic et prendre en compte tous les traitements antérieurs et actes médicaux du patient.
Descriptif du jeu de données fourni : plusieurs listes de datas : maladies, antécédents, motifs de consultation (les symptômes), liste des examens, dossiers patients.
Les résultats
Le data challenge 2018 a été remporté par une équipe composée d’élèves ingénieurs de l’ENSAI-RENNES qui ont travaillé pendant 2 jours (et une nuit!) sur le projet d’assistance au diagnostic médical soumis par la société Universal Software (Cameroun). Félicitations !