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Retour sur le hackathon de la chaire de l’X « Next Gen RetAIl »

Le hackathon annuel de la Chaire de l’X « Next Gen RetAIl » pour lequel son mécène Carrefour a mis ses données à disposition des 132 étudiants en data science s’est clôturé le 8 avril 2020. Les vainqueurs ont conçu un algorithme pour identifier les produits les plus demandés et avoir un meilleur ciblage marketing à l’échelle d’un magasin.

Carrefour-Hackathon_2020

Le hackathon annuel organisé dans le cadre de la chaire de l’École polytechnique « Next Gen RetAIl » a, pour sa deuxième édition, rassemblé 132 étudiants répartis en 26 équipes. Ce challenge en data science appliqué au domaine de la grande distribution a duré du 3 février au 8 avril. Carrefour, mécène de la chaire, a mis ses données à disposition pour traiter trois sujets différents : le premier portait sur la construction de l’ADN produit (produit + prix) optimal d’un magasin, le second sur le design d’un Marketing Mix Local permettant d’améliorer les stratégies marketing à l’échelle locale, et le troisième sur l’optimisation de la fréquence et du packaging des approvisionnements en magasin.

Pour aborder ces sujets, les élèves participants ont eu accès cette année à une trentaine de jeux de données sur l’intégralité des produits, des achats par client, des investissements marketing et des ventes de cinq magasins du département de la Côte d’Or (données anonymisées).

L’évènement s’est déroulé en deux phases : pendant deux semaines, toutes les équipes ont d’abord effectué une analyse exploratoire des données, et proposé une première ébauche de solution au sujet choisi, sous la forme d’un one-pager. Ces premiers travaux ont permis de sélectionner les douze meilleures équipes, qui ont ensuite développer entièrement leur solution proposée durant le reste de l’évènement. Des semaines de travail intenses où chaque équipe a été épaulée par un mentor du DataLab de l’Enseigne, et qui s’est clôturé par une session de pitchs de qualité, face à un jury de directeurs de Carrefour.

L’équipe gagnante est constituée d’élèves de Telecom Paris de l’Institut Polytechnique de Paris et se nomme VapnickLovers en référence à Vladimir Vapnik, mathématicien et informaticien, célèbre pour être l'un des principaux contributeurs de la théorie de l'apprentissage statistique. Pour répondre au deuxième sujet, ils ont choisi de se concentrer sur la consommation des produits bio, qui devrait atteindre un chiffre d’affaire de cinq milliards d’euros en 2022. Pour rendre leurs résultats plus réalistes, ils ont complété les données fournies par Carrefour avec d’autres éléments ayant un impact sur la consommation, comme le mouvement des gilets jaunes, ou la présence du nutri-score.

MixLocal.ia, résultat de leurs travaux conçu pour optimiser les deux critères d’intérêt, est un logiciel de machine learning qui combine deux algorithmes. Le premier est très efficace pour des données impliquant beaucoup de catégories, dans le cas présent les différents produits et leurs rayons respectifs. Le second permet de mettre en avant les variables qui vont le plus affecter le modèle étudié, ici il s’agit de la présence de produits ou l’utilisation de média marketing spécifiques. Ainsi, MixLocal.ia est en principe capable de mesurer l’impact sur les ventes de la présence ou l’absence d’un produit spécifique ou de l’utilisation d’un média marketing précis à l’échelle de chaque magasin, avec comme objectif d’être le fer de lance pour « être leader » de la transition alimentaire.

 

A propos de la chaire Next-Gen RetAIl :

Portée depuis 2019 par Eric Moulines, membre de l’Académie des Sciences et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris, la chaire « Next-Gen RetAIl » a pour but d’encourager l’enseignement et la recherche en Intelligence Artificielle et en Science des Données, et de développer des algorithmes pouvant s’appliquer à la grande distribution. Soutenue par Carrefour et en interaction avec son HUB Digital, la chaire s’inscrit dans ces thématiques de par ses recherches et enseignements portant notamment sur les IA conversationnelles ainsi que des systèmes de recommandation de produits.