Présentation des challenges 2018

Les challenges sont présentés dans la rubrique Challenges de données des pages de Stéphane Mallat.

Les challenges ont été organisés et supervisés à l'Ecole normale supérieure par Mathieu Andreux, Tomas Anglès, Georgios Exarcharkis, Louis Thiry, John Zarka et Sixin Zhang. L’organisation de ces challenges de données est soutenue par la Chaire Capital Fund Management de l’ENS, et par la Fondation des Sciences Mathématiques de Paris.

Lors de cette première session, les six challenges suivant ont été présentés :

« Prédiction de la volatilité sur des marchés financiers » présenté par Éric Lebigot de la société Capital Fund Management. L’objectif du challenge est de prédire la volatilité de fin de journée d’actions américaines à partir de leur historique de rendements de début de journée.

« Identification de célébrités » présenté par Antoine Chassang de la société Reminiz. L’objectif est d’identifier les visages apparaissant dans des vidéos à partir d’un dictionnaire de référence de visages de célébrités.

« Prédiction de la production électrique horaire par unité de production en France » présenté par Alexi Bergès de la société Wattstrat. L’objectif est de prédire la production électrique horaire de chaque unité de production en France, à partir des courbes de demandes et de productions renouvelables régionales ainsi que de la disponibilité horaire des unités de production.

« Prédiction de réclamations lors de transactions e-commerce » présenté par Vincent Michel de la société Rakuten France. L'objectif est de prédire si une transaction e-commerce donnera lieu à une réclamation ou non, et si oui, de quel type, à partir des caractéristiques de la transaction.

« Prédiction de la réponse attendue à des questions de pharmaceutique » présenté par Emmanuel Bilbault de la société Posos. L’objectif est de catégoriser des questions de pharmaceutique selon le type de réponse attendu.

“Prédiction des performances énergétiques de bâtiments » présenté par Sylvain Le Corff de la société Oze-Energies. L’objectif est de prédire les consommations énergétiques ainsi que les températures intérieures de bâtiments à partir des températures extérieures et d’un nombre réduit de paramètres décrivant la structure et les réglages des bâtiments.