Une data battle est un défi IA en ligne avec un corpus de données : l’objectif est de résoudre ce problème avec des techniques de sciences des données. Les participants sont des étudiants qui doivent constituer des équipes de 3 à 6 personnes et développer pendant 3 à 4 semaines une solution qu’ils présenteront devant un jury. Les 3 meilleures équipes sont sélectionnées par un jury d’experts et se départagent lors d’une finale diffusée en live sur Linkedin et Youtube. Avec à la clé 3 000 € pour l’équipe gagnante, 2 000 € pour la seconde place, 1 000 € pour la troisième place.

Le défi 2026 : prévoir la fin d’un orage !

L’entreprise METEORAGE est la porteuse de projet. Depuis 40 ans, METEORAGE a déployé un réseau de capteurs sur toute l’Europe capables de détecter un éclair à des centaines de kilomètres. Cette connaissance permet à METEORAGE d’aider ses clients à atténuer les effets néfastes des orages et de la foudre sur leur activité.

L’objectif de la data battle est de prévoir l’évolution d’un orage, plus précisément d’estimer une probabilité de la fin de l’orage. En particulier, certaines zones sensibles, comme les aéroports, doivent surveiller de près la fin des orages afin de reprendre leur activité et chaque minute compte. Aujourd’hui les alertes restent actives pendant une durée fixe, typiquement 30 à 60 minutes après l’occurrence du dernier éclair dans la zone de surveillance. Le projet est de développer un modèle probabiliste capable d’estimer la fin réelle d’un orage, en analysant la dynamique spatio-temporelle des éclairs dans un rayon de 50 km autour de plusieurs aéroports européens.
Les données se composent de la distribution de 230K points d’impacts éclairs (localisation, et date) dans un rayon de 50 km autour de 6 aéroports sur une période de 10 années. Cela représente des centaines de cas d’orage. Ces données tabulaires sont relativement légères, évitant ainsi la lourdeur des applications de Deep Learning, tout en conservant des défis très intéressants avec une caractérisation de corrélations spatio-temporelles, et un résultat à atteindre qui est non pas une classification, mais la construction d’une probabilité de risque.

Le déroulement de la data battle

La data battle s’est déroulée en distanciel durant un mois, du 5 mars 2026 au 27 mars 2026.
Plus de 250 étudiants se sont inscrits pour y participer, en provenance de plusieurs écoles et universités : Albertschool, CESI, Cesi Bordeaux, CESI Grenoble, CESI Orléans, CY Tech, ECE Paris, EFREI, ENSAE, ENSAI, ENSC, ENSEEIHT, Enseirb-Matmeca Bordeaux INP, ENSIMAG – Grenoble INP, ESTIA, EURIA, INSA Toulouse, ISIMA, Université d’Avignon, Université de Bordeaux, Université de Pau et des Pays de l’Adour (UPPA), Université Grenoble Alpes, Université Lille, Université Rennes II, Université Verone (Italie). Plus de 80 équipes ont été constituées au départ.

Le déroulement a été le suivant :

• Le 5 mars 2026 : présentation par visioconférence du contenu et de l’organisation; mise à disposition des données, lancement officiel de la data battle
• Entre le 5 mars et le 27 mars 2026 :
  • envoi d’un questionnaire hebdomadaire aux équipes pour évaluer l’avancée de leur travail,
  • réunion hebdomadaire en visioconférence avec des experts de METEORAGE et d’IA PAU pour une période d’échanges et de questions – réponses
  • réalisation par IA PAU d’un séminaire en visioconférence sur l’impact environnemental du numérique (intervient dans les critères d’évaluations du projet)
  • réalisation par METEORAGE et IA PAU d’un séminaire en visioconférence dans l’entreprise METEORAGE pour un échange avec différents experts de l’entreprise
• Le 27 mars 2026 : la recherche de solution est terminée, chaque équipe qui présente son projet a dû remettre avant 12h00 un dépôt de ses sources et solutions, une maquette éventuelle de démonstration et un support de présentation.

Sélection des 3 meilleures équipes

Plusieurs équipes n’ont pas souhaité présenter leur solution qu’elles ont jugé non abouties : elles ont témoigné à l’équipe IA PAU leur plaisir d’avoir participé à un tel évènement.

Un jury composé d’experts METEORAGE et IA PAU a sélectionné les 3 meilleurs projets parmi les 21 équipes qui ont présenté leurs solutions.

Voici la liste des équipes et le commentaire du jury sur leur présentation :

• MYP-MYP (CY Tech) : Une interface intéressante, une bonne prise en compte des impacts et effets rebonds
• the ROC’s (EURIA) : Étude de données pertinente
• StormsAIHunters (EFREI) : Bonne analyse de données, il aura manqué une interface !
• AI4NODE (ESTIA) : Approche originale par utilisation de modèle TFT, bonne analyse de données
• Dataverse (ENSAI-ISIMA) : Analyse claire, avec distinction par aéroport, UX efficace, bonne prise en compte du benchmark de validation
• Verone 1 : Une belle présentation avec une belle interface
• Verone 2 : Analyse de données et prise en compte des effets environnementaux et rebonds très solides
• EasyOrage (Cesi Orléans) : Présentation de qualité et solution pertinente, vous êtes classés deuxièmes du groupe (2).
• Fitst LBN (ENSAI-ESTIA-ESI) : Analyse solide mettant en évidence des résultats intéressants.
• Offbeats (ENSIMAG) : Analyse claire et pertinente.
• The predictors (UPPA) : Bonne maîtrise des données avec une approche méthodologique cohérente.
• All Clear (ENSEIRB MATMECA) : Analyse sérieuse avec une bonne justification des choix.
• Les marins d’eau douce (ENSIMAG) : Très bonne présentation, avec une interface réussie et un regard critique pertinent sur les mesures d’évaluation.
• IABU (CY Tech) : Bonne exploitation des données avec une interprétation claire des résultats.
• LZ10_team (ensimag-cesi-ensai) : Démarche intéressante se basant sur un article scientifique.
• L2ay2ay (ENSIMAG) : Hybridation intéressante de deux modèles
• FLYKData (Univ. Avignon) : Belle architecture en pipeline et réelle analyse énergétique
• Mjolnir (CY Tech) : Choix original d’une technologie de transformers
• Les Vieux Briscards (Univ. Rennes) : Maitrise complète de l’analyse des données et des modèles couplée à une interface utilisateur très bien pensée
• Pied Piper Jr (ENSIMAG) : Après une analyse précise, utilisation de modèles légers dans des VM
• Les Fantastiques (ENSAI) : Utilisation originale de 4 modèles imbriqués

L’entreprise METEORAGE a été impressionnée par la qualité des projets et félicite tous les participants qui ont présenté leur solution. La sélection des 3 équipes pour la finale a été très difficile ; les équipes sélectionnées par le jury sont :

• Solvet (équipe de l’université de Vérone, Italie),
• Les Vieux Briscards (Univ. Rennes),
• Les marins d’eau douce (ENSIMAG)

Une mention spéciale à l’équipe Dataverse (ENSAI-ISIMA) dont la présentation a également été très remarquée par le jury.

La finale

La finale s’est déroulée en live sur Linkedin et Youtube le 3 avril 2026, avec les intervenants et animateurs positionnés dans les studios de notre partenaire diffuseur Ouverture TV et le jury positionné dans les locaux de METEORAGE.

Chaque équipe a présenté sa solution pendant 10 minutes et a été questionnée par le jury :

• Voir la présentation de Solvet (équipe de l’université de Vérone, Italie)
  
• Voir la présentation des Vieux Briscards (Univ. Rennes)
  
• Voir la présentation des marins d’eau douce (ENSIMAG, Grenoble)
  

Le classement final est le suivant :

1. Les Vieux Briscards (Univ. Rennes), qui remporte 3 000 €
2. Les marins d’eau douce (ENSIMAG, Grenoble), qui remporte 2 000 €
3. Solvet (équipe de l’université de Vérone, Italie, qui remporte 1 000 €

L’équipe IA PAU remercie tous les participants, l’entreprise METEOREAGE, les partenaires de cet évènement : Hélioparc, la Communauté d’Agglomération Pau Béarn Pyrénées, l’Université de Pau et des Pays de l’Adour et Verdinum.