Résumé
Pour les étudiants et participants au cours, le site Web challengedata.ens.fr met à disposition des nouveaux challenges de traitement de données par apprentissage supervisé pour la saison 2025. Ces challenges sont proposés par des entreprises ou des scientifiques, et sont issus de problématiques concrètes qu'ils rencontrent dans leur activité. Ils s'inscrivent dans un esprit d'échange scientifique, avec un partage de données et d’algorithmes.
Chaque challenge fournit des données labélisées, ainsi que des données de test. Les participants soumettent sur le site Web leurs prédictions calculées sur les données de test. Le site calcule un score avec une métrique d’erreur qui est spécifiée. Il fournit un classement aux participants, ce qui permet d’évaluer leurs résultats dans une large communauté. Les challenges commencent le 8 janvier 2025. Une clôture intermédiaire a lieu en mars par une évaluation des prédictions sur de nouvelles données de test. La clôture finale sera en décembre 2026.
Cette année, les challenges ont été organisés et supervisés à l'ENS et à l’Institut Louis Bachelier par, Enzo Dalby avec la participation de Mohamed Fahmaoui, Martin Recroix, Tiphanie Motel, Nathanael Cuvelle-Magar, Etienne Lempereur L’organisation de ces challenges de données est soutenue par la Chaire CFM de l’École normale supérieure. Les 11 challenges suivant ont été organisés et présentés lors des deux premières séances des séminaires :
- Apprentissage de l’anatomie radiologique et oncologique grâce au few-shots learning (Raidium) ;
- Identification de gaz toxiques (Bertin Technologies) ;
- AssurPrime : saurez-vous prédire la prime d’assurance ? (Crédit Agricole Assurances) ;
- Prédisez les infractions de stationnement ! (Egis) ;
- Recommandation d’emploi basée sur le comportement avec apprentissage machine en ligne et filtrage collaboratif (HrFlow.ai) ;
- Maladie de Parkinson : prédire et corriger les biais dans l’évaluation du score moteur (Institut du Cerveau) ;
- Prédiction de survie globale de patients atteints de leucémie myéloide (QRT) ;
- Segmentation médicale de structures anatomique avec des labels manquants (Raidium) ;
- EchoCem : évaluation de la qualité du ciment par segmentation d’images ultrasoniques (SLB) ;
- Prévision en temps réel du temps d’attente à quai (SNCF-Transilien) ;
- Amélioration du contrôle qualité industriel grâce à la vision par ordinateur (Valeo).