Intermarché propose à la communauté des data scientists et aux experts de l’IA de participer à un challenge. Les participants devront élaborer et proposer un modèle prédictif permettant d’estimer les volumes de ventes journaliers réalisés par les différents points de vente de l’enseigne pour divers produits de grande consommation. Le vainqueur de ce concours pourra repartir avec un chèque de 3 000 euros.
L’élaboration d’un modèle prédictif
Pour mener à bien cette mission, les candidats disposeront une base d’apprentissage contenant les ventes journalières sur une sélection de produits. Le modèle doit pouvoir prédire les prévisions de vente sur un horizon de trois mois. À partir de ces informations, le participant doit élaborer un code sous forme d’un script Python ou d’un Notebook Jupyter, lui permettant de générer dans un fichier de type CSV, les prédications de vente.
Les algorithmes seront ensuite testés en les comparant aux volumes réalisés sur le premier trimestre 2019, sur la base de l’erreur Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE) :
n est le nombre de prédictions attendues, c’est-à-dire pour lesquelles une vente réelle du produit a bien été constatée le jour même ou dans les six jours précédents. yi correspond à la prédiction du volume de vente entre les premières parenthèses et au volume réel de vente entre les secondes parenthèses. Le calcul correspond à la racine carrée de sommes logarithmiques multipliées par l’inverse du nombre de prédications attendues. Plus la valeur est basse, plus le modèle est jugé efficace.
Un challenge innovant en France
Les candidats ont jusqu’au 18 juin pour proposer leurs modèles prédictifs et ont la possibilité de réaliser autant de contributions que nécessaire pour essayer de grimper dans le classement. Le 30 juin prochain, des dotations d’un montant total de 5 700 euros seront remises aux meilleurs compétiteurs.
L’équipe Data Factory d’Intermarché, à l’origine du challenge explique :
“Encore trop peu démocratisé, nous croyons que ce type d’initiative permettra aux différents acteurs d’aiguiser leurs compétences tout en nous permettant d’emmener de nouvelles propositions d’approches et de méthodes sur nos problématiques métiers et ainsi contribuer à pousser toujours plus loin l’excellence de la communauté Data Science en France.”
Populaire outre atlantique, ce type de challenge est encore assez peu répandu en France, mais peut se révéler extrêmement intéressant pour les entreprises qui les lancent, que ce soit dans une optique de réponse ponctuelle à un problème ou comme outil de pré-sélection au service du recrutement.
