La SNCF souhaite prédire la fréquentation des gares grâce à datascience.net

La SNCF lance un challenge prédictif original à la communauté des Data Scientists francophones, grâce à datascience.net, la première plateforme francophone de challenges Big Data. En effet, la SNCF souhaite utiliser des données open data, pour améliorer les modèles de prévision de fréquentation de ses gares. Plus de 3 millions de voyageurs sont transportés quotidiennement par la Sncf en Ile-de-France…. Connaître la fréquentation des gares est donc un enjeu essentiel ! Vous êtes spécialistes de l’analyse des données complexes à grande échelle ? Vous avez jusqu’au 30 septembre pour élaborer : « un modèle prédictif du nombre de voyageurs montant par gare pour un jour de semaine, dans les gares SNCF du réseau Ile-de-France, à partir de données open data caractérisant la gare d’un point de vue SNCF (nombre de lignes, nombre de trains par jour, services en gare, etc.), mais également de données externes (caractéristiques socio-démographiques de la ville, présence de transports urbains, etc.) ». A la clef, 1800 euros de voyages à gagner !

A propos : Datascience.net est la première plateforme francophone de challenges Big Data. Elle a été créé en 2013 par Bluestone, société de conseil spécialisée dans le traitement du Big Data et le GENES (Groupe des Écoles Nationales d’Économie et de Statistique) qui rassemble les activités de recherche et d’enseignement de l’INSEE. D’abord réservée à un public restreint, la plateforme est désormais ouverte, depuis mars 2014, à l’ensemble des entreprises et Data Scientists francophones. « En mettant en relation entreprises et Data Scientists, datascience.net permet une approche du Big Data où l’intelligence collective apporte des solutions opérationnelles innovantes ».