En mai dernier, l’enseigne française de grande distribution Intermarché lançait son challenge dédié à la data : concevoir un modèle prédictif permettant d’estimer les volumes de vente journaliers de plusieurs points de vente pour plusieurs produits. À la fin du mois de juin, le groupe a annoncé ses vainqueurs qui auront le privilège d’être les invités d’un meet-up du Paris Machine Learning sur les challenges data. Ils présenteront leurs modèles et feront un retour d’expérience sur les méthodes qu’ils ont exploitées pour élaborer leurs solutions.
Un meet-up pour connaître les clés afin de remporter un challenge data
Après avoir remporté ce défi de longue haleine, Romain Ayres (premier du concours), Pierre Nowak (deuxième) et Jacques Peeters (troisième) participeront le 6 juillet prochain, à partir de 12 heures 30, à un meet-up intitulé “Comment gagner une compétition data ?”. Ils présenteront leurs modèles, les méthodes et techniques qu’ils ont utilisées pour parvenir à construire un outil performant et feront part de leur retour d’expérience. Il est possible de s’inscrire en suivant ce lien.
Romain Ayres, Pierre Nowak et Jacques Peeters sont donc les trois grands vainqueurs du challenge lancé par Intermarché et ont réussi à produire des modèles plus performants que les 654 autres participants du concours. Ils ont respectivement proposé 82, 78 et 33 contributions chacun, tandis que le record de contribution revient à Changyi Song, sixième du concours avec 102 modifications.
Un challenge innovant proposé par Intermarché à destination des passionnés de la data
Avec 2 665 contributions au total et 657 participants, pour une moyenne de 4 tentatives pour chaque candidat, le challenge data a mis à contribution de nombreux spécialistes de la data, en témoigne le podium du concours :
- Romain Ayres, grand vainqueur, est Data principal au sein de ManoMano, une entreprise spécialisée dans le bricolage, la maison et le jardin. Sa solution est disponible ici.
- Le dauphin du challenge, Pierre Nowak, est data scientist et co-fondateur de Prevision.io, une plateforme d’IA qui permet aux data scientist et aux développeurs de livrer leurs projets d’IA avec un meilleur retour sur investissement.
- Le troisième du concours, Jacques Peeters, est Lead Data Scientist pour la même entreprise. Son modèle final est à consulter ici, tout comme le notebook facilitant sa compréhension.
Raphael Sourty, PhD Student pour le groupe Renault et quatrième du concours avec 97 contributions, a également proposé sa solution qui est consultable ici.
Tous les concurrents ont proposé de nombreux codes pour estimer les volumes de ventes quotidien réalisé par différents points de vente Intermarché, et ce, pour divers produits de grande consommation hors denrées à poids variable ou produits frais. Les trois premiers ont respectivement remporté des chèques d’une valeur de 3 000, 1 500 et 500 euros chacun.
