Lancement du Data Challenge : Kaggle : Défi IA 2023 : 1001 Nights !

Data Scientist, votre défi, si vous pouvez le relever 🙂
►La « DGCCRF » (la « répression des fraudes ») d’un pays imaginaire vient de recevoir des plaintes au sujet d’une agence de voyage en ligne.
✔️Saurez-vous décortiquer les prix de l’agence ? Et comprendre ce qui les fait varier ?
✔️ Serez-vous capable de prévoir les prix ?
Fin du défi : lundi 9 janvier 2023
Relevez le défi !

►Description

✔️La « DGCCRF » (la « répression des fraudes ») d’un pays imaginaire vient de recevoir des plaintes au sujet d’une agence de voyage en ligne.
✔️L’agence pratiquerait des prix à la tête du client et de nature à tromper les consommateurs.
✔️Une enquête approfondie est nécessaire avant de poursuivre l’agence en justice.
✔️Votre réputation de Data Scientist talentueux vous a fait obtenir un stage dans l’équipe en charge de la pré-enquête.
✔️On vous fournit de puissants moyens de calcul ainsi qu’un outil de scraping.
✔️On vous demande d’effectuer des tests, en interrogeant l’algorithme en ligne de l’agence de voyage.
✔️Afin que l’agence ne se doute de rien, votre budget en nombre de requêtes est toutefois limité.

►Règlement

✔️Fin du défi : lundi 9 janvier 2023
✔️Taille max d’une équipe : 3 personnes
✔️Jusqu’à 5 soumissions/jour
✔️Vous aurez le droit de sélectionner 2 soumissions qui seront les seules prises en compte pour le classement final

►Pour être éligible à la victoire, il faudra envoyer :

✔️Un petit rapport (3-4 pages) décrivant votre méthodo
✔️Le code utilisé pour générer vos 2 soumissions finales
✔️Le jeu de données d’entraînement brut utilisé, c-à-d avant que vous ne l’ayez transformé
✔️ Informations demandées pour s’assurer qu’aucune équipe n’a triché en partageant des données.

Saurez-vous décortiquer les prix de l’agence ?
Et comprendre ce qui les fait varier ?
Serez-vous capable de prévoir les prix ?
L’équipe compte sur vous pour soulever le capot de l’algorithme et identifier les biais qu’il comporte.
S’il y en a.

►Évaluation

Ce défi est un problème classique de régression :

✔️ll s’agit de prédire le prix d’un hôtel selon le contexte de la réservation
✔️Métrique d’évaluation : RMSE (root-mean-square error)

► Chaque soumission sera évaluée en deux parties :

✔️1^ère partie : score qui sera affiché sur le leaderboard durant la compétition. C’est le score public

✔️2^ème partie : score final qui servira à déterminer le classement final C’est le score privé

Vous ne pouvez pas savoir à quelle partie correspond une ligne dans le jeu de données à soumettre

►Parmi les Formations participantes

✔️Université Paul Sabatier Toulouse III, Toulouse INP-ENSIACET, Toulouse School of Economics, INSA Toulouse
✔️Insa Rennes, ENSEEIHT, ENAC – Ecole Nationale de l’Aviation Civile, Université Paris Cité, Université Gaston Berger
✔️Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD), INP Félix Félix Houphouët-Boigny (INP-HB)
✔️ENS Yaoundé (ENSPY), OpenClassrooms

✔️ Liste complète

► Avec le soutien de :

✔️ANITI Toulouse, Inria, Madics.fr (CNRS), AMIES (Agence Maths-Entreprises)

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