le 10 février 2023
Publié le 9 février 2023 Mis à jour le 13 avril 2023

Un tekien 2e au classement du Smarter Mobility Data Challenge

Arthur SATOUF, étudiant-apprenti en 3e année de la filière ingénieur option Intelligence artificielle, classé deuxième au classement de la compétition étudiante de Data / IA.

L'apprenti de CY TECH et du CFA  AFi24 remporte la seconde place du Smarter Mobility Data Challenge, une compétition étudiante Data/IA organisée par 11 grandes entreprises françaises membres du Manifeste IA. 


Qu'est-ce qui vous a donné envie de participer à ce challenge ?

Ce qui m'a donné envie de participer à ce challenge est ma passion pour le monde de l'IA. Ce challenge m'a semblé très intéressant et complexe en même temps, car il s'agissait d'un Multi-task Hierarchical Time Series for multi-steps forecasting. C'était une compétition originale et j'adore les challenges. C'était également une occasion pour moi d'apprendre. et je ne cache pas qu'une compétition organisée par 11 grandes entreprises françaises a bien attiré mon attention. 

Pouvez-vous nous expliquer votre projet ?

Smarter Mobility Data Challenge
Smarter Mobility Data Challenge


Le sujet de la compétition était de prédire la disponibilité des bornes de recharge pour véhicules électriques (VE) à Paris en utilisant des modèles statistiques et d'apprentissage automatique. Les données pour le défi sont divisées en quatre zones à Paris et les prévisions doivent être faites à des niveaux de stations individuelles, de zone et de niveau global. Il y a 91 stations de recharge au total, et chaque station a trois prises. 

Le transport représente près d'un quart des émissions de gaz à effet de serre en Europe. Le développement de la mobilité électrique associé à un mix énergétique à faible teneur en carbone peut aider à réduire ces émissions et le développement de la mobilité électrique entraîne de nouveaux besoins pour les fournisseurs d'énergie et les consommateurs. Le but final de ce challenge est de mieux comprendre les comportements des utilisateurs des VE pour éviter de perturber leurs habitudes de recharge et mieux définir les horaires de production des centrales électriques. 


Qu'est-ce que vous avez préféré réaliser dans votre projet et quelles ont été les tâches/moments les plus difficiles ?

J'ai préféré commencer le plus simplement possible pour bien visualiser le problème en me déplaçant pour voir les stations et observer les comportements des utilisateurs. 
Le point le plus difficile a été de trouver la stratégie la plus efficace et performante pour préparer et modéliser les données, car dans ce genre de compétition il peut y avoir un nombre infini de stratégies mais pas suffisamment de temps pour toutes les essayer.

Que retenez-vous de cette expérience et qu'est-ce que le challenge vous a apporté ?

J'ai appris et découvert beaucoup de techniques et j'ai gagné de l'expérience comme si j'avais fait un stage de 3 mois. Une chose que j'ai apprise, c'est qu'avant de résoudre un problème, il est important de vraiment essayer de le comprendre, d'explorer et d'analyser pour ne pas sauter trop rapidement à une conclusion. Je remercie Thomas, mon collègue à l'école, qui a accepté de faire un brainstorming avec moi, ce qui m'a permis de voir les choses sous un autre angle en parlant du problème.

Quel conseil donneriez-vous aux étudiants qui souhaiteraient se lancer dans ce type de challenge ?

N'ayez jamais peur de participer ! Au début, j'avoue avoir un peu peur de la complexité du challenge et je n'aurais jamais pensé être classé premier mais c'est normal, c'est toujours difficile au début ,et même si je ne gagne pas, je suis ravi de participer, d'apprendre et de rencontrer des ingénieurs et scientifiques. Nous sommes tous gagnants dans ce genre de compétition.




A propos du Smarter Mobility Data Challenge 

Organisée par le Manifeste IA, un réseau de 16 industriels français, et TAILOR, un projet européen qui vise à fournir les bases scientifiques d'une IA digne de confiance, Smarter Mobility Data Challenge est une compétition ouverte aux étudiants d'université ou d'école européenne. Elle a été lancée à la suite du plan du gouvernement français de 2019 « AI for Humanity ».Entreprises organisatrices du challenge :
  • AirLiquide
  • AIRBUS 
  • EDF 
  • Michelin
  • Naval
  • Renault 
  • Schlumberger (SLB)
  • Thales
  • Total energy 
  • Valeo
  • Veolia
Pour en savoir plus : codalab/SmarterMobilityDataChallenge