La mi-octobre a été le moment où la première édition du Datathon SNCF, communément désigné comme le hackathon de la data, a eu lieu dans les locaux de SNCF Réseau en Île-de-France. Les élèves de l’ESILV ont remporté le grand prix lors de ce défi qui comprenait 6 cas d’usage et impliquait 12 équipes.
Des étudiants de la majeure Data & Intelligence Artificielle ont participé à cet événement éducatif visant à relever le défi de l’exploitation des données ferroviaires en 48 heures.
Pendant ces deux jours de défi, des experts métier et des étudiants ont collaboré pour utiliser les données mises à disposition en vue d’atteindre les objectifs stratégiques du Groupe SNCF.
Plus qu’un regard neuf, les compétences en science des données des étudiants de l’ESILV
Les participants, issus du Groupe SNCF ainsi que de l’ESILV, ont travaillé sur des problèmes concrets rencontrés sur le terrain et ont développé des solutions basées sur l’utilisation des données sous diverses formes lors de la réalisation des cas d’usage.
En prime, cette victoire leur a offert des opportunités de réseautage et de recrutement. Les étudiants dont la participation a été retenue se sont vu affecter des problématiques réelles proposées par la SNCF.
Ils ont travaillé en groupe avec cinq membres du Groupe SNCF sur des questions spécifiques tout au long des deux journées du Datathon.
Les six défis numériques du Datathon du Groupe SNCF
Les participants du datathon ont dû répondre en seulement deux jours aux 6 défis proposés par le Groupe SNCF. Les élèves ont été encadrés par des coachs et ont eu accès à du matériel ainsi qu’à une méthodologie de travail.
- Valoriser l’attractivité de SNCF Voyageurs auprès des élus et des citoyens : Concevoir une maquette fonctionnelle d’un tableau de bord de performance pour une ligne ou une gare, en se mettant dans la peau d’un usager.
- Augmenter la part modale du ferroviaire par le vélo : Développer un outil d’analyse et d’aide à la décision pour visualiser la cyclabilité des gares et identifier les projets qui amélioreraient la part modale du ferroviaire grâce à l’utilisation du vélo pour arriver en gare.
- Prédire les phénomènes d’enrayage/patinage : Proposer un modèle prédisant si un enrayage va avoir lieu à une date donnée.
- Impact de la météo sur le système ferroviaire : Rechercher des corrélations entre des événements climatiques extrêmes et des incidents d’exploitation et de maintenance ferroviaires, et identifier les paramètres météo les plus influents ainsi que les composants ou sous-systèmes les plus sensibles.
- Prévision de la qualité de l’air : Prédire la concentration en particules fines dans une gare souterraine à différents moments de la journée.
- Comparateur d’emprise foncière multimodal : Établir un indicateur général de l’emprise foncière par habitant par an (mètres carrés par voyageur-kilomètre par an) pour l’ensemble des modes de transport, et produire une visualisation comparative des mobilités selon les origines/destinations (graphique ou géographique).
Un datathon certifié Hussar Academy
À la fin de l’événement, les élèves ingénieurs ont présenté leur projet devant un jury qui a ensuite sélectionné l’équipe gagnante. Les résultats ont été annoncés lors de la cérémonie de clôture, accompagnée d’une certification Hussar Academy.
De plus, pour les étudiants à la recherche d’un stage, d’une alternance ou d’un emploi, des offres d’emploi au sein du Groupe SNCF leur ont été présentées, leur permettant de soumettre leur candidature en transmettant leur CV.
La remise des prix s’est faite le soir : un trophée pour chacune des six thématiques, et un grand prix pour le coup de cœur du jury, attribué au modèle de prédiction des phénomènes d’enrayage et de patinage réalisé par les étudiants de l’ESILV.
Cet évènement a été l’occasion d’organiser une table-ronde autour de trois thématiques structurantes pour le Groupe : l’équilibre à trouver entre protection du savoir-faire et partage des données pour maximiser leur valeur, les bénéfices d’une segmentation par domaine pour une meilleure maîtrise du patrimoine et la data au service du business, un levier de performance.
Pour en savoir plus sur la majeure data & intelligence artificielle
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