Les sujets abordés concernent le sport, l’énergie et le traitement de la langue. Des prix ont été décernés aux trois premiers (10 000€ au premier, 3 000€ au second, 2 000€ au troisième) ainsi qu’un prix « Numérique responsable » (5 000€).
Merci aux nombreux étudiants participants, aux mentors et aux jurys.
Les projets proposés
Elan Béarnais Pau Lacq Orthez (Pau) : team performance prediction with machine learning
Problématique et objectifs : construire un algorithme capable de suggérer à l’utilisateur à tout moment durant un match, une ou plusieurs solutions de coaching en fonction de l’évolution du score, du temps restant à jouer, et des joueurs présents sur le terrain.
Descriptif du jeu de données fourni : un historique de plus de 28 000 évènements observés durant plusieurs matchs.
Voir la vidéo de présentation du projet
Voir la vidéo de soutenance du projet
Lo Congres (Pau) : analyse morpho-syntaxique en occitan
Problématique et objectifs : réaliser un PoS-tagger pour des textes de corpus, à partir de lexiques très complets et de corpus non annotés : à partir d’une phrase, l’algorithme doit être capable de la découper en unités et d’attribuer une étiquette morpho-syntaxique (verbe, nom propre masculin singulier,…) pour chaque unité.
Descriptif du jeu de données fourni : plusieurs structures de données dont une bibliothèques des catégories grammaticales, un lexique de 1 400 000 formes fléchies en occitan gascon (verbes conjugués, noms et adjectifs déclinés, etc.), des corpus annotés et non annotés .
Voir la vidéo de présentation du projet
Voir la vidéo de soutenance du projet
Téréga (Pau) : prévisions des demandes clients
Problématique et objectifs : construire un algorithme capable de prévoir les demandes de capacités de transport de gaz des clients dans les points de stockage et les points d’interfaces entre deux réseaux.
Descriptif du jeu de données fourni : un historique des demandes réelles des clients depuis 2016 et un historique des variables pouvant influencer ces demandes depuis 2016.
Voir la vidéo de présentation du projet
Voir la vidéo de soutenance du projet
Total (Pau) : image duplication detector
Problématique et objectifs : élaborer des algorithmes pour déterminer rapidement si le contenu visuel d’une image est identique ou similaire à d’autres images (near duplicates) et pour trouver si une image appartient à une autre image (template matching).
Descriptif du jeu de données fourni : une bibliothèque d’images dont certaines sont identiques ou très proches (near duplicates), une bibliothèque d’images contenant d’une part les images originales et d’autre part les sous-images (templates).
Voir la vidéo de présentation du projet
Voir la vidéo de soutenance du projet
Les résultats
De nombreuses équipes ont travaillé intensément durant 2 jours et une nuit et ont apporté des solutions de très grande qualité aux 4 projets proposés.
Toutes nos félicitations aux vainqueurs, une équipe d’étudiants de l’ENSAE-PARIS qui a remporté le premier prix de 10 000€ sur le projet de TOTAL de recherche d’images similaires.
Une équipe d’étudiants de l’université de Nantes a remporté le second prix (3 000€) sur le projet Lo Congres (analyse morpho-syntaxique en occitan), une équipe complémentaire d’étudiants de Lyon a remporté le troisième prix (2 000€) sur le projet Elan Bearnais (proposition de solutions de coaching).
Le prix « Numérique responsable » (transition énergétique) de 5 000€ a été attribué à l’équipe d’étudiants de l’université de Nantes qui a également remporté le second prix.
Voir la vidéo de présentation des soutenances
