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Challenges terminés

Ce challenge consiste à prévoir la quantité d’énergie produite par une centrale de production sur plusieurs périodes de 48 heures

Challenge terminé

Ce challenge consiste à prévoir la quantité d’énergie éolienne produite par un seul parc sur plusieurs périodes de 48 heures

Challenge terminé

Entry Level - Phase 2
July 5 - Octobre 4


In this second phase of the competition, you will now be asked to predict the wind power of six farms in several 48 hours periods.

Challenge terminé

Entry Level - Phase 1
May 10 - June 28


In this first phase of the competition, you will be asked to predict the wind power of a single farm in several 48 hours periods.

Challenge terminé

Comment définir le moment le plus opportun pour recharger des véhicules électriques à une borne ?

C’est le défi que vous allez relever !

Des données vous seront mises à votre disposition pour les analyser et prédire ce moment le plus opportun pour recharger un véhicule électrique en fonction du coût de l’électricité, du mix énergétique sur le réseau et des attentes du client pour son véhicule. La soumission des résultats aura lieu du 18 au 24 mars pour les étudiants de Telecom Paris sur cette plateforme. Les 3 meilleures équipes, présenteront leurs résultats lors de la session de restitution le 25 mars.

Codeuses, Codeurs, à vous de jouer !

Challenge terminé

L’objectif de ce challenge est de mettre en place un système de reconnaissance de plaques au sein de l’application installateur fournie par TOTAL FLEET CONNECT pour limiter les erreurs de saisies lors des processus d’installation.

Challenge terminé

Known as "WiDS”, the Women in Data Science initiative was launched with a one-day technical conference at Stanford University in November 2015. The Women in Data Science conference provides an opportunity to hear about the latest data science-related research in a number of domains, learn how leading-edge companies are using data science for success, and connect with potential mentors and collaborators in the field.

Challenge terminé

Il s’agit de l’étape 3 du Booster Challenge : Reconnaissance d’image pour le photovoltaïque. L’objectif est de déterminer la présence d'arbres sur le parking dans l’image.

Challenge terminé

Il s’agit de l’étape 2 du Booster Challenge : Reconnaissance d’image pour le photovoltaïque. L’objectif est de tracer le contour du parking dans l’image.

Challenge terminé

Il s'agit de l'étape 1 du Booster Challenge : Reconnaissance d'image pour le photovoltaïque. L’objectif est de déterminer s'il y a un parking dans une image satellite.

Challenge terminé

The Women in Data Science is a one-day technical conference that provides an opportunity to hear about the latest data science-related research in a number of domains, learn how leading-edge companies are using data science for success, and connect with potential mentors and collaborators in the field.

Challenge terminé

L’objectif de ce challenge est de réaliser des prévisions de vente d'une sélection de catégories de produits périssables.

Challenge terminé

2 stages en entreprise


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.

Challenge terminé

L’objectif de ce Challenge est de prédire la probabilité de kick au cours des opérations de forage d’un puits.

Challenge terminé

L’objectif de ce challenge est de prédire pour chaque nouvelle barge affrétée à la raffinerie son risque de produire ou non des coûts de surestaries.

Challenge terminé

L’objectif de ce challenge est de prédire à la maille temporelle la plus fine possible la demande des clients.

Challenge terminé

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.

Challenge terminé

Data et Data Scientist chez TotalEnergies, une histoire de transformation.

Retrouvez l'interview de Michel Lutz, TotalEnergies Chief Data Officer & Digital Factory Head of Data.