Des hackathons pour booster les “data sciences”

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Par · 29/10/2019

Deux hackathons orientés data science ont récemment été annoncés. D’une part, celui organisé par l’UCLouvain, dans le cadre de son master en data science, avec le soutien de NRB et de la start-up Opinum (Mont-Saint-Guibert), spécialisée dans la collecte, la centralisation et l’hébergement de données de consommation énergétique à des fins d’analyses décisionnelles et opérationnelles.

Thème imposé aux étudiants: “créer le meilleur algorithme pour prédire la production d’énergie à partir de panneaux solaires installés en Wallonie”. Les données sur lesquelles ils pourront fourrager sont fournies par Opinum. Elles portent sur le fonctionnement et la production, pendant trois ans, de quelque 102 panneaux solaires résidentiels en Wallonie. Sur base de ces données historiques, les étudiants sont donc chargés de concevoir un algorithme qui prévoie la production de ces panneaux pour l’année suivante.

La plate-forme qui turbinera en coulisses est Watson (IBM).

Inauguré voici deux ans, le master en data science de l’UCLouvain bénéficie du soutien de NRB. Le master est ouvert à la fois aux bacheliers ingénieurs civils et “à tout étudiant pouvant prouver le bagage mathématique et informatique nécessaire”.

Les dates du hackathon: du 25 octobre au 9 novembre. Seize équipes d’étudiants s’y sont inscrites.

Ecoute personnalisée

Autre hackathon, celui organisé fin de semaine dernière par la Wild Code School à Bruxelles, en collaboration avec la station de radio privée NRJ. Un hackathon en mode speed coding puisqu’il a duré en tout et pour tout 24 heures. Il visait à attirer des participants aux profils divers et variés “ayant des affinités avec la science des données: data analysts, spécialistes marketing, développeurs Web, architectes IT, ingénieurs données, etc.”

Une vingtaine de personnes y ont pris part.

Sujet sur lequel elles étaient appelées à plancher: “mieux comprendre les habitudes des auditeurs/audinautes de NRJ et améliorer ainsi leur expérience, indépendamment de leur support d’écoute.” Pour ce faire, ils devaient créer un algorithme “permettant d’identifier les différents auditeurs en fonction de leur plate-forme d’écoute (Web, appli, podcast,…)”. Sur base des profils et caractéristiques identifiés, NRJ pourra potentiellement procéder à de la recommandation et personnalisation de contenu, selon les préférences et habitudes des auditeurs/audionautes. L’événement était par ailleurs l’occasion pour cette école de codage d’attirer l’attention sur le lancement, en mars prochain, d’un nouveau programme de formation de data analysts. Durée: cinq mois.