Challenges 2018
Lors de cette deuxième session, 7 challenges du site web Challenge data ont été présentés :
- « Prédiction de maladie à partir du génome » présenté par Gilles Wainrib de la société Owkinen collaboration avec l’Inserm. L’objectif est de prédire si un individu développera une certaine maladie à partir de données spécifiques à son génome.
- « Prédiction de la production d’énergie éolienne » présenté par Paul Poncet de la société Engie. L’objectif est de prédire la production d’énergie éolienne de quatre éoliennes à partir de leurs différents paramètres de fonctionnement.
- « Prédiction de la dynamique de liquides surfondus » présenté par François Landes de l’équipe de Giulio Biroli, IPhT CEA & ENS Paris. L’objectif est de prédire la mobilité des différentes particules au sein d’un système à partir de leurs positions et vitesses initiales.
- « Classification de stade de sommeil » présenté par Valentin Thorey de la société Rythm. L'objectif est de prédire le stade de sommeil d’un individu à partir de 30 secondes de signaux EEG, accéléromètre et oxymètre de pouls.
- « Prédiction de la saturation d'huile résiduelle » présenté par Jean-François Lecomte de l’IFPEN. L'objectif est de déterminer à partir de la structure poreuse 3D d’une roche son type ainsi que prédire la quantité d'huile (pétrole brut) résiduelle piégée et la distribution en taille des clusters d'huile résiduelle.
- « Prédiction de l'équipe vainqueur d'un match de NBA » présenté par Sébastien Loustau de la société LumenAI. L’objectif est de prédire l'équipe remportant un match de NBA à partir d'indicateurs clés (score, fautes, etc.) du déroulement de la première mi-temps relevés à chaque seconde.
- « Prédiction d’approbation de publication » présenté par Nies Lubbers de la société Dassault Systèmes. L’objectif est de prédire pour chaque utilisateur d’une application sociale et collaborative les 5 publications qu’il est le plus susceptible d’aimer, à partir d’un historique d’approbation des publications par un ensemble d’utilisateurs.
