Ouvert à tous les élèves des Écoles de l’IMT, du 2 octobre au 22 décembre, cette compétition en Science des Données, organisée par notre École en partenariat avec Total, s’inscrit dans une démarche pédagogique et s’appuie sur une problématique rencontrée par les métiers de l’entreprise. Le Challenge 2017 propose un défi autour de la « Prédiction de la performance d’un puits ».
« La Data Science dans son ensemble s’appuie sur des méthodes statistiques et algorithmiques relevant de domaines bien identifiés : apprentissage statistique, machine learning, data mining »
L’objectif de ce challenge est de prédire deux indicateurs de performance : les quantités de gaz et de condensat extraits d’un puits, un an après sa mise en service, c’est-à-dire une fois que le système de production est stabilisé.
Tous les élèves ingénieurs de notre École intéressés sont invités à s’inscrire le challenge se poursuit jusqu’au 22 décembre.
Les compétiteurs doivent fournir les meilleures prévisions de production d’un puits de pétrole à partir d’un jeu de données, afin d’en optimiser le fonctionnement.
Sur un plan pédagogique, l’objectif est de favoriser l’appropriation des techniques génériques d’apprentissage statistique et de machine learning, en suscitant des aller-retours entre théorie et pratique à travers ce cas réel.
« Développez vos modèles et trouvez des solutions »
Déjà 91 participants et 210 contributions, il reste deux mois pour s’inscrire et pour participer !
Pour une description plus complète du problème, types de fichiers à transmettre, accès au règlement et autres informations pratiques, rendez-vous ici sur le site du challenge.
Les gagnants seront sélectionnés à la fois sur la qualité prédictive de leur modèle, et sur l’évaluation d’un rapport par un jury composé d’enseignants de l’IMT et de représentants de Total. Les trois meilleurs étudiants recevront une proposition de stage en Science des Données à Total.
Contact Mines Saint-Étienne pour l’équipe organisatrice : Olivier Roustant, Institut Fayol