Challenge Data

💡 Nous avons présenté ici à plusieurs reprises les challenges de la saison 2024, mais saviez-vous que tous les challenges des saisons précédentes sont encore en ligne ? 💻 Près de 70 challenges des saisons précédentes vous attendent, comme par exemple : 📽 Prédiction du ressenti (positif/négatif) de critiques de films : https://lnkd.in/gMAssWyd 🌡 Forecasting d'anomalies de températures : https://lnkd.in/ggR3yKmv 🏥 Détection de la présence d'une mutation dans le cancer du sein : https://lnkd.in/gvqtf6Yi 🚒 Prédiction du temps d'intervention des pompiers de Paris : https://lnkd.in/gxq29MF3 🔌 Anticipation de l'usage des bornes de rechargement de voitures électriques : https://lnkd.in/gM7qK3cw 🧠 A vous de jouer ! Kili Technology CNRS - Centre national de la recherche scientifique Owkin PLANETE OUI Brigade de sapeurs-pompiers de Paris (BSPP) École normale supérieure Collège de France Louis Boulanger Institut Louis Bachelier Rémy Dubois Benjamin Berhault

⛱ L'été est enfin là, mais les challenges continuent sur https://lnkd.in/eimb2fhq ! 📢 Rappel des sujets de la saison 2024 : 💼 Prédiction de l'évolution d'une carrière professionnelle par HrFlow.ai (ex: Riminder.net) 🏥 Segmentation d'images médicales (radiologiques et oncologiques) par Raidium 🚆 Anticipation de l'affluence au sein des gares Transilien SNCF Voyageurs 📈 Identification d'actions à partir de données de marché haute-fréquence par Capital Fund Management (CFM) 🔎 Détection de corrosion dans les conduites en acier par SLB ⚽ Prédiction de résultats de matchs de football par Qube Research & Technologies ⚡ Anticipation du prix de l'électricité par elmy 💻 A vous de jouer pour tenter d'accéder aux podiums des différents challenges proposés cette saison ! École normale supérieure Collège de France Institut Louis Bachelier Louis Boulanger Anthony Galtier Corentin Dancette Rémi Coulaud

📬 L'appel à projets pour la saison 2025 est officiellement lancé ! 📝 Nous recherchons dès maintenant de nouveaux problèmes à soumettre à notre communauté d'étudiants, chercheurs et experts de la data science. 🌱 Cette année, nous encourageons vivement la soumission de projets en lien avec l'environnement, la santé et le social, mais toutes les autres problématiques sont les bienvenues. 📆 Attention : les projets devront être envoyés avant le 6 octobre. ℹ Pour recevoir l'appel à projet complet, vous pouvez nous contacter à [email protected] , nous nous ferons un plaisir de vous accompagner ! Institut Louis Bachelier Akim Viennet Romaric Guth Tony Bonnaire École normale supérieure Collège de France Franck Zibi

🏅 Les classements de la mi-saison on été publiés ! Il vous reste donc 6 mois pour tenter de détrôner les meilleurs participants sur chaque challenge : 💼 Kevin Jeff Fogang Fokoa est actuellement premier du challenge de prédiction d'évolution de carrière pour HrFlow.ai (ex: Riminder.net) 🏥 Matthieu Dinot et Yvann Le Fay dominent le challenge de segmentation d'images médicales, proposé par Raidium 🚆 Esteban Christiann est pour le moment le meilleur sur la prédiction d'affluence au sein des gares Transilien SNCF Voyageurs 📈 Emile Clastres est numéro 1 sur le challenge d'identification d'actions à partir de données de marché haute fréquence, conçu par Capital Fund Management (CFM) ⛽ Andrej Perković est au sommet du classement sur la détection de corrosion dans les conduites en acier de SLB ⚽ Youness BAHOUS domine le challenge le plus prisé cette saison : les prédictions de résultats de matchs de football, par Qube Research & Technologies 🔌 𝐤𝐚𝐰𝐚𝐤 est pour l'instant celui qui prédit le mieux les prix de l'électricité, sur le challenge proposé par elmy 👏 Un grand bravo à vous ainsi qu'à tous les autres participants, mais attention : la saison est encore longue, et tous les scores obtenus risquent bien d'être améliorés !

💡 Le saviez-vous ? 💻 La plateforme Challenge Data fait partie d'une initiative plus large, conjointement menée par l'École normale supérieure, le Collège de France et l'Institut Louis Bachelier : MathAData ! ❓ MathAData ce sont principalement deux axes : - 🎓 L'axe Université (avec le Challenge Data) - 🎒 L'axe Lycées : développer des supports pédagogiques et numériques à destination des élèves de lycée afin de rendre possible l’apprentissage des mathématiques à travers l'expérimentation et la manipulation de données, autour de challenges adaptés 🔎 Pour aller plus loin : - 🖥 Le site flambant neuf de MathAData : https://mathadata.fr/fr - 📰 Un article publié dans Le Monde : https://lnkd.in/eN3bX92r

🆕 Nouveauté sur la plateforme Challenge Data ! 🖥 Un dashboard personnel est maintenant disponible, vous permettant de suivre toutes vos performances sur les différents challenges au même endroit. De plus, la soumission d'une solution est directe depuis cette interface ! 🔎 Voici un aperçu de cet espace, accessible via le bouton "Dashboard" en haut à droite :

🔵 Challenge N°7 - SLB | Détection de corrosion dans les conduites en acier 👉 L'objectif de ce challenge est de construire un modèle qui détecte des défauts dans les rainures des conduites en acier. 🔬 Les données utilisées sont des images topographiques des conduites en acier, obtenues via des outils d'imagerie ultrasonique. ➡ Vidéo de présentation : https://lnkd.in/eKhZQ8Ke ➡ Lien pour accéder au challenge : https://lnkd.in/e4pRBmEH SLB Ana Julia Escobar Anne-Maëlle Barnèche Institut Louis Bachelier École normale supérieure Collège de France Université PSL

🔵 Challenge N°6 - QRT | Football : qui va gagner ? 👉 L'objectif de ce challenge est de construire un modèle prédictif de résultats de matchs de football qui fonctionnera pour n'importe quelle ligue, niveau et situation géographique. ⚽ Les données disponibles sont riches : données historiques réelles extraites de nombreuses ligues, à l'échelle des matchs mais également des joueurs. ➡ Vidéo de présentation : https://lnkd.in/eB234pZY ➡ Lien pour accéder au challenge : https://lnkd.in/efHZSVca Qube Research & Technologies Institut Louis Bachelier Eduardo Peynetti École normale supérieure Collège de France Université PSL

🔵 Challenge N°5 - Elmy | Prédiction de prix de l'électricité 👉 L'objectif de ce challenge est de prédire en amont si le prix de l'électricité sur le marché Spot (achat la veille pour le lendemain) sera plus ou moins élevé que le prix sur le marché Intraday (achat le jour même), le tout à partir de prévisions de consommation, de production ou encore de prix de marché. ➡ Vidéo de présentation : https://lnkd.in/eNVWFvj8 ➡ Lien pour accéder au challenge : https://lnkd.in/eCnbNq4K elmy Anthony Galtier Institut Louis Bachelier École normale supérieure Collège de France Université PSL

🔵 Challenge N°4 - Transilien SNCF | Anticipez l'affluence au sein des gares SNCF-Transilien 👉 Le but de ce challenge est de prédire à moyen-long terme le nombre de validations par jour et par gare. Il s’agit donc là d’un problème de prévision de séries temporelles, avec une complexité provenant de la multiplicité des séries. 🚆 Ce challenge permettra à l’entreprise de proposer des services plus adaptés et à améliorer la performance de leur exploitation. ➡ Vidéo de présentation : https://lnkd.in/ew-Sjpu9 ➡ Lien pour accéder au challenge : https://lnkd.in/eyRRUPZv SNCF Transilien Rémi Coulaud Institut Louis Bachelier École normale supérieure Collège de France Université PSL