Hackathon Coprophet - prochaine édition 15-17 mai 2026 (tbc), puis sur Kaggle

Une intelligence artificielle collaborative et frugale de prévisionnel au service du commerce local et du tourisme

Expérimentation en vraie grandeur ouvert à toutes et tous (lycéens, étudiants, chercheurs et professionnels de l'IA). L'objectif est de prédire au mieux l'affluence ou les ventes d'un certain nombre d'acteurs locaux (commerçants, office de tourisme, musée municipal, bibliothèque) à partir de données historiques, de la météo, etc. Voir quelques photos de l'événement ici ou là

Historique des éditions sur Github,

• prochaine édition, 15-17 mai 2026 (tbc) co-organisée avec 42 Paris et Paris 1 Sorbonne (Master Tourisme);
• Hackathon IA et Commerce local, les 8 et 9 février 2025 avec une trentaine de commerçants, à Versailles au Sept Lieux (repo github).

Commerçants, acteurs du tourisme, acteurs économiques locaux : participez à la prochaine édition, où que soit localisée votre activité, en partageant vos données historiques (anonymisées par souci de confidentialité).

Coprophet en bref,

• un hackathon itinérant pour démystifier l'IA, la mettre au service d'un enjeu local;
• expérimentation d'un service de prévisionnel de la demande "forecasting" basé sur une IA collaborative (à plusieurs on prévoit mieux);
• des algorithmes open source performants (par exemple scikit-learn, FB Prophet, tslearn, TabPFN, NeuralProphet ou Nixtla Statsforecast);
• des partenariats avec 42 Paris & UNAITE, des start-up (NeuralK, IDA.ai, Eco-Counter, Probabl:, Tinyshop, Inpulse, Jabu, Minerva View, Namsor, Petitscommerce) et des organismes académiques (Paris 1 Sorbonne - Master Tourisme, INRIA, INRIA Alumni)
• un enrichissement de données avec la météo, le tourisme, le calendrier, les vacances scolaires, les événements locaux, la conjoncture ou autres;
• la confidentialité des données en valeur absolue (seule compte la variation d'un jour à l'autre);
• coopération / coopétition avec des startups spécialisées en prévisionnel ("forecasting").

Voir quelques statistiques sur les besoins des commerçants et des acteurs du tourisme en matière de prévisionnel de la demande (fichier PDF).

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