Cdiscount dévoile les résultats du Challenge « Big Data »

Cdiscount et la plateforme francophone de challenges Big Data Datascience.net annoncent le palmarès du Challenge « Big Data » sur le thème de la catégorisation produit, lancé en mai 2015. A travers ce concours, Cdiscount a souhaité proposer à de jeunes scientifiques de participer à l’amélioration de l’expérience client sur le site. 

L’objectif de ce concours était de créer un système automatique de catégorisation des produits à partir de leur description et de leur image. En effet, la catégorisation des produits est un enjeu clé pour optimiser la navigation du site et permettre aux visiteurs de trouver le plus rapidement possible le produit qu’ils recherchent. Ccompte-tenu des volumes de données et des combinaisons possibles, seul un système automatique conçu à partir d’algorithmes prédictifs est à même de répondre à cette problématique.

Au total 833 scientifiques ont participé à ce concours, ce qui constitue un record en France pour ce type d’événement. Le classement final a été dévoilé au Numa, à Paris le 8 octobre 2015 au cours d’une cérémonie de remise des prix, en présence d’un jury d’exception composé de scientifiques et de représentants du monde de l’entreprise et du numérique.

Les membres du Jury :
- Pierre Alquier (Professeur de statistique à l’ENSAE),
- Matthieu Cornec (Chief Data Scientist de Cdiscount),
- Jérémie Jakubowicz (Maître de conférences, Télécom SudParis),
- Xavier Lazarus (Partner chez Elaia Partners),
- Romain Niccoli (Co-fondateur et CTO de Criteo).

Les 5 finalistes se sont partagés au total 15 000€ de récompenses :
- Romain Ayres 9 000€
- Nicolas Gaude 4 000€
- Arnaud De Myttenaere 1 000€
- Joachim Zentici 500€
- Florian Laroumagne 250€ Pierre Nowak 250€

Après un master en intelligence artificielle obtenu à l’UPMC en 2014, Romain est Data Scientist chez Octo (cabinet de conseil IT) depuis 1 an. Passionné de «machine learning », il consacre la majeure partie de son temps libre à des compétitions en ligne (kaggle, datascience.net) à approfondir ses connaissances et à tester de nouvelles approches.

Nicolas Gaudeest ingénieur physicien de formation et développeur en herbe. Il démarre sa carrière dans les médias numériques chez Canal Plus, Technicolor et Cisco. Il y a 3 ans, il se passionne pour le « machine learning » et le calcul distribué. Il dirige actuellement le lab bigdata chez Bouygues Telecom.

Arnaud de Myttenaere est diplômé de l'ENSAE ParisTech et de l'ENS Cachan en 2013 avec une spécialisation en « machine learning ». Il est en dernière année de thèse CIFRE en Mathématiques à l'université Paris 1. Dans le cadre de sa thèse, il s'intéresse aux algorithmes de recommandations et aux méthodes théoriques permettant de les évaluer. En tant que Data Scientist, il travaille également sur des sujets plus appliqués comme la mise en place d'un système de recommandations.

Joachim Zentici est diplômé de l'Ecole Centrale. Il a effectué des recherches dans le domaine de l'imagerie médicale pour Siemens, à l'université d'Oxford et à l'INRIA. Il est aujourd'hui ingénieur R&D à Dataiku ou il est impliqué dans tous les aspects du développement produit. Il est également enseignant associé à l'Ecole Centrale et étudie la sociologie en tant qu'auditeur libre à l'EHESS.

Florian Laroumagne et Pierre Nowak ont intégré l'ENSIIE après une prépa MPSI/MP. Pierre a obtenu un double diplôme en mathématiques financières avec l'Université d'Evry Val D'Essonne. Florian est le parrain de promotion de Pierre. Florian est analyste BI pour EDF commerce. Pierre vient d'obtenir une mission à EDF R&D pour y faire de la classification de texte grâce notamment à ses bons résultats sur le concours.