Data Challenge 2021

Algorithme, Big Data, calculs numériques, sciences des données, machine learning, coder, modéliser, accélérer, innover, Data Challenge

Pourquoi ce challenge Data ?

Sébastien Gourvenec (Data Science & Artificial Intelligence R&D manager – Total Energies _ Saclay-France)
Ce Data challenge était l'occasion d'échanger sur nos pratiques en machine learning et data science.

Athanasios Kontopoulos (Computational & Data Science Scientific Director, Data & Decision Sciences Lab (d2-Lab) founder – Air Liquide R&D, Fellow)
Nous l'avons fait pour rapprocher les équipes TotalEnergies et Air Liquide et aussi pour prendre du plaisir.

Sébastien Gourvenec
Le potentiel de l'IA est incroyable.

Athanasios Kontopoulos
Il va être un outil majeur dans les années à venir.

Qui peut participer ?

Athanasios Kontopoulos
Ce type de challenge est destiné à toutes et à tous dans nos sociétés, à tous les enthousiastes de la data.

Lucie Chen (Air Liquide – Canada)
Je trouve les données fascinantes car elles sont l'élément clé qui nous permet de découvrir un monde inconnu.

Athanasios Kontopoulos
Les participants venaient de tous les continents,

Sébastien Gourvenec
et certains étaient novices et ça permet à chacun de faire son premier voyage Data.

Quel est le sujet ?

Athanasios Kontopoulos
Le sujet, c'est l'éolien.

Sébastien Gourvenec
Parce que par nature, les énergies renouvelables sont intermittentes, donc, il y a un fort enjeu à prédire le productible.

Paul Martin (TotalEnergies Intern – France)
Ce challenge était très intéressant, car c'était un problème ouvert qui pouvait, selon moi, être abordé de plein de manières.

Sébastien Gourvenec
Durant la phase 1, le problème était assez simple : il fallait prédire le productible éolien sur une seule ferme.

Yen Sun (TotalEnergies – United States)
Ça m'a permis de jouer avec les données de l'éolien et aussi de comprendre l’importance de la prédiction du productible éolien.

Athanasios Kontopoulos
On a eu une excellente participation.

Sébastien Gourvenec
Nous avons eu 210 participants pour plus de 2700 contributions, ce qui est très élevé.

Athanasios Kontopoulos
En phase 2, nous avons constitué 10 binômes qui ont généré 376 solutions.

Sébastien Gourvenec
Nous avons eu des binômes très diversifiés, avec des profils complètement différents et des niveaux complètement différents, et ça a été super impressionnant de les voir travailler ensemble.

Quels ont été les résultats ?

Athanasios Kontopoulos
Quand on associe des data scientists et qu’ils travaillent ensemble, ça génère encore plus de créativité dans leurs solutions.

Sergei Parshin (Air Liquide – Russia)
Dans une équipe, la meilleure solution est d'avoir plusieurs solutions.

Sébastien Gourvenec
Les gagnants de la phase 2 ont proposé des solutions très ingénieuses et très brillantes.

Athanasios Kontopoulos
Nous avons été vraiment épatés.

Sébastien Gourvenec
Les premiers mots qui nous sont venus sont créativité et application.

Athanasios Kontopoulos
Ça nous a montré que la data science, c'est quelque chose de plus qu'une science. Il y a un côté artistique dedans.

Quelle est la prochaine étape ?

Sébastien Gourvenec
On peut clairement capitaliser sur ces solutions,

Athanasios Kontopoulos
pour mieux modéliser le mix énergétique, qui comporte de plus en plus d'énergies renouvelables. C'était une aventure humaine extraordinaire

Sébastien Gourvenec
entre TotalEnergies et Air Liquide, avec de superbes rencontres et de très bons échanges.

Athanasios Kontopoulos
Il y a plein de choses à venir.

Sébastien Gourvenec
Nous allons créer d’autres data challenges, sur d’autres sujets, et élargir le panel des entreprises.