POC&GO

L’objectif de ce challenge est d’identifier et évaluer la maturité d’acteurs économiques capables d’adresser la problématique suivante : "Développer un modèle physiologique à partir d’un minimum de capteurs physiologiques ainsi que les données issues des équipements oxygène développés par Air Liquide Advanced Technologies. Ce modèle permettra de définir l’état physiologique du pilote afin de moduler, si nécessaire, la quantité d’oxygène délivrée au pilote."

Phase de réalisation entre fin 2020 et début 2021

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Règlement du challenge

Il s'agit d'outiller les acteurs de l'aménagement dans leur stratégie de végétalisation du territoire, et permettre d’étudier et mettre en évidence les zones à enjeux de renaturation et les zones à enjeux de préservation.

L'objectif pour le Conseil départemental est de bénéficier d’un outil de visualisation et d’aide à la décision qui appuiera l’activité des acteurs de l’aménagement du territoire : élaboration de projets d’aménagement ou de renaturation et des documents de planification.

Phase de réalisation de novembre 2020 à mai 2021

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Présentation du challenge 

Le challenge « SYNAPSE » lancé par la Direction du Renseignement Militaire, dans le cadre du volet « connaissance et anticipation » de ses missions, s’intéressait aux évolutions de la toile mondiale. En tirant partie des dernières évolutions de l’état de l’art, le challenge consistait à démontrer la capacité des candidats à automatiser la production d’une cartographie qui rende compte du transit des paquets de données à l’échelle internationale. Il s’agissait de mettre en évidence la route logique empruntée par ces données ainsi que le cheminement physique qui en résulte.

Phase de réalisation de septembre à décembre 2019

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Présentation des attendus

Les cyberattaques constituent aujourd’hui un risque majeur pour tous les systèmes d’information du Ministère des Armées. Elles imposent de renforcer les capacités de détection et de compréhension des attaques. Les fonctionnalités de « deceptive security », fondées sur des « honeypots » permettent de leurrer un attaquant dans un environnement contrôlé et d’apprendre sur les mécanismes qu’il met en œuvre. L’objectif de ce challenge était d'évaluer un démonstrateur « honeypot » devant remplir les missions suivantes :
1. Offrir des capacités de modélisation et de personnalisation avancées de la cible.
2. Apporter des outils de simulation d’activités humaines et de flux réseau.

Phase de réalisation de mai à juillet 2019

Présentation des modalités

Ce challenge consistait à permettre à l'agence bruxelloise d’évaluer la vitalité commerciale et le fonctionnement d’une zone, ainsi que son attractivité.

Il s’agissait de collecter des données en continu sur le nombre de passants et sur la nature des comportements de ces derniers, afin d’en évaluer l’évolution. A terme, les données collectées devaient permettre d’avoir une certaine capacité à prévoir les flux. Le dispositif développé sert aujourd'hui d’outil d’aide à la décision pour les politiques publiques, pour l’implantation des commerçants sur la Région et l’étude d’impact d’actions menées.

Phase de réalisation de mars à juin 2019

L’objectif de ce challenge était double :

A la fois pédagogique : concevoir un outil pour aider les usagers à mieux comprendre les défis du territoire (logement de la population francilienne, efficacité des réseaux de transports, transition écologique…) et à s’interroger sur les choix d’aménagement possibles pour les relever.

Et prospectif : détecter les nouveaux usages, attentes ou tendances, grâce aux informations recueillies via l’outil auprès des usagers, et ainsi pouvoir améliorer les opérations d’aménagement portées par le sponsor.

Présentation du Challenge EpaMarne 

La ville d’Antony a lancé un challenge numérique réservé aux start-up et PME sur le thème de la qualité de l’air sur son territoire.

Le but était de prototyper un outil d’information et d’aide à la décision destiné aux élus et services de la ville pour leur permettre d’anticiper et de répondre aux épisodes de pollution, de mieux en comprendre l’origine et la naissance, et d’améliorer progressivement la qualité de l’air et l’information aux citoyens par des actions fondées sur ces analyses. »

Il s’agissait de combiner les données du territoire aux outils cartographiques pour permettre de les visualiser en fonction d’indicateurs clés, de les comparer avec d’autres territoires et ainsi éclairer la prise de décision politique, en se basant sur l’open data, diverses sources de données internes et toute autre source de données jugée pertinente par le candidat.

L’objectif était de constituer un observatoire économique qui regroupe et traite l’ensemble des données disponibles sur les entreprises et zones d’activité du territoire.

Phase de réalisation de janvier à mai 2019

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Présentation du challenge

Ce challenge a permis au SMITer de l’Armée de Terre de démontrer qu’une solution de réalité augmentée ou mixte pouvait aider les opérateurs dans les phases de diagnostic et de réparation de matériels roulant. Les lunettes doivent notamment assister l’opérateur en lui fournissant des indications ou des alertes, ou encore, en lui fournissant une vue éclatée ou une vue des éléments cachés.

Le Défi " Maï'zyData - Ferme connectée " était destiné à faire émerger une solution applicative implémentable chez les éleveurs.

A partir d'une localisation par parcelle, Clasel et Littoral Normand souhaitent faire naitre des propositions utiles en matière de choix variétal, de date de semis et de date de récolte.

La solution devait porter une attention particulière à son design et à sa facilité de visualisation par les éleveurs et fait aujourd'hui émerger les prévisions en matière de culture. Le cas étudié était celui du maïs fourrage.

L'objectif était de démontrer l'utilité du traitement de data à visée prévisionnelle afin d'accroitre l'adoption de solution numérique pour les éleveurs.

Phase de réalisation du 22 juin au 6 septembre 2018

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Le Défi « OptiPlan - Mirage 2000 » était destiné à faire émerger une solution expérimentable par les forces armées pour proposer des pistes d’amélioration de la planification de la maintenance des matériels militaires dans un environnement complexe. Le cas étudié était celui de la maintenance de l’avion de chasse Mirage 2000. L’objectif était de démontrer des solutions pour optimiser la planification des activités afin d'accroître la disponibilité de ces équipements en prenant en compte toutes les contraintes de planification des différentes parties prenantes.

Le Challenge « Top 100 usages culinaires » consistait en la réalisation d'un outil d'identification des usages culinaires d'un marché donné en mettant en évidence les dynamiques qui impactent ces usages : saisonnalité, semaine/weekend, événement particulier, marché, etc.

Le « RSA Data Challenge » consistait en la réalisation d'outils agiles de visualisation et d'aide à la décision pour mieux comprendre les parcours des bénéficiaires du RSA, et pour apprécier l'impact des politiques publiques d'accompagnement (retour à l'emploi, logement, formation, etc.) ciblées sur ces populations, en prenant en compte d'autres données contextuelles comme le marché de l'emploi, les indicateurs sociaux économiques locaux.

Le « Challenge Self Data », porté par la Fing et ses partenaires (Orange, Maif, EDF, Enedis, GRDF, Grand Lyon, …), avait comme objectif de faire émerger des services & applications qui permettraient aux individus de reprendre le contrôle sur leurs données et d'en tirer des usages innovants.

Les prototypes devaient répondre à au moins l’un des cas d’usages suivants :

• agenda augmenté ;
• relation client réinventée ;
• accompagnement à la réduction de l’empreinte carbone individuelle.

Ce challenge, porté par un grand industriel français, consistait en la réalisation d'algorithmes d’intelligence artificielle permettant à chaque instant de prédire le mouvement l’instant suivant, d’une orthèse de coude robotisée, en exploitant les données issues de capteurs de mouvement (couple, rotation et position). Cette orthèse faisait partie d’un programme de robotique destiné à faciliter la réalisation de taches difficiles telles que le soulèvement de charges lourdes.

Phase de réalisation du 31 juillet au 30 novembre 2017

Le Challenge Issy Mobilité consistait en la réalisation d’une ou plusieurs solution(s) de visualisation et d’aide à la décision pour mieux comprendre et optimiser les flux de déplacement sur le territoire de la ville d’Issy les Moulineaux, des automobilistes comme des usagers des transports en commun. Ces outils de visualisation eurent pour finalité d’apprécier l’impact des politiques publiques sur la gestion des flux en temps réel.

Phase de réalisation du 24 juillet au 30 novembre 2017

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Présentation du Challenge Issy Mobilité

Règlement du Challenge Issy Mobilité