L’open data au service des défis environnementaux Des étudiants de l’UNamur présentent des projets innovants

Des étudiants de l’UNamur présentent des projets innovants

Ce lundi 9 décembre, des étudiants du Master en sciences informatiques, en ingénieur de gestion et en sciences mathématiques (finalité spécialisée en data science), ont présenté leurs solutions innovantes et réalistes à différents challenges environnementaux, grâce à l’exploitation de données « open data ».

Un modèle pour prédire et visualiser des feux de forêts en Corse. Un outil permettant une comparaison de la situation environnementale et formulant des conseils climatiques pour les villes et les pays. Un autre pour analyser la mobilité à Bruxelles. Une solution informatique pour améliorer la gestion de parcs à conteneurs.

Voilà quelques-uns des travaux qui ont été présentés par les étudiants de l’UNamur ce lundi 9 décembre. Des travaux élaborés sur base de milliers de données disponibles librement sur le web (Open Data) de grandes villes et d’organismes internationaux auxquelles les étudiants ont eu accès depuis le mois de septembre. Cette année, la thématique retenue était les challenges environnementaux.

Les étudiants ont mis en pratique les compétences acquises dans des cours d’apprentissage automatique (machine learning), de visualisation de l’information (infovis) et d’analyse de graphes (graph mining).  En groupe de trois, ils ont librement choisi le problème auquel ils voulaient se consacrer et mettre à profit leurs nouvelles connaissances.

Du métro londonien au secteur agricole

Les étudiants de l’UNamur ont travaillé sur des situations concrètes présentant des challenges environnementaux, tels que la mobilité ou la gestion des déchets. Après plusieurs semaines de travail, ils sont parvenus à dégager de nouvelles idées et à réaliser divers prototypes démontrant l’intérêt de la data science.

Quelques exemples :

·         Un projet met en évidence les zones où se déclarent souvent les incendies en Corse et propose un outil pour permettre aux pompiers corses de les anticiper.

 

·         Un autre permet une analyse de la répartition des installations de panneaux photovoltaïques dans la commune de Namur.

 

·         Une sensibilisation du grand public est rendue possible par un outil qui permet de comparer notre pays aux autres (consommation d’eau, émissions CO2, etc.)

 

·         Une analyse de la congestion du métro londonien au fil de la journée a été réalisée pour émettre des recommandations afin de le rendre plus fluide.

 

 

·         Un projet permet d’identifier des pays économiquement similaires au nôtre et de proposer des actions écologiques sur base de celles prises par le passé.

 

·         Un groupe a réalisé une analyse de la mobilité bruxelloise et essaie d’en tirer des recommandations à soumettre au gouvernement bruxellois.

 

 

·         Un groupe s’est intéressé à la sensibilisation des agriculteurs à la pollution du domaine agricole (émissions de gaz à effet de serre, utilisation d’engrais, etc.).

 

·         Un projet conseille toute personne désirant cultiver ses légumes, épices et fruits.

« La data science permet d’exploiter les données qui nous entourent.  C’est l’objectif qui était fixé aux étudiants. Les open data sont extrêmement utiles dans de nombreux cas de figure. Dès lors, la data science peut nous aider à résoudre des problèmes importants. Pour les jeunes, cela montre que la solution aux challenges environnementaux peut venir également, au moins en partie, de la technologie elle-même (informatique, etc.) », conclut Benoît Frenay, professeur à la Faculté d’informatique, responsable de la finalité en Data science.

La Faculté d’informatique de l’UNamur dispose d’une expertise de pointe en matière de Data Science. Depuis septembre 2017, elle organise une finalité spécialisée en Data Science proposée dans les masters en sciences mathématiques, en informatique et en ingénieur de gestion. Cette formation interdisciplinaire a pour objectif de former des analystes de données, mais également les concepteurs des solutions de demain. Les étudiants deviendront ainsi experts en big data, data warehousing, machine learning, data mining, visualisation de l'information, graph mining et business intelligence.