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La SNCF souhaite prédire la fréquentation des gares d’Ile-de-France

Un appel aux Data Scientists


Rédigé par La Rédaction le Jeudi 10 Juillet 2014

Pour optimiser l'aménagement des services utilisés par plus de 3 millions de voyageurs en Ile-de France, le groupe ferroviaire lance un challenge prédictif à la communauté des Data Scientists francophones. Connaître la fréquentation des gares pour améliorer ses services est un enjeu essentiel.



datascience.net, la première plateforme francophone de challenges Big Data, annonce aujourd'hui un nouveau challenge organisé par la SNCF.
datascience.net, la première plateforme francophone de challenges Big Data, annonce aujourd'hui un nouveau challenge organisé par la SNCF.
En Ile-de-France, la SNCF transporte quotidiennement plus de 3 millions de voyageurs dans ses trains Transilien.

Le groupe ferroviaire utilise datascience.net, la première plateforme francophone de challenges Big Data, pour mettre ses données Open Data à disposition des Data Scientists.

Créée en 2013 par Bluestone, société de conseil spécialisée dans le traitement du Big Data, et le GENES (Groupe des Écoles Nationales d’Économie et de Statistique), datascience.net permet aux acteurs de l’innovation de se rencontrer, de se mesurer et de créer les modèles scientifiques de traitement de la donnée aujourd’hui attendus par les entreprises.

Le but de ce projet consiste à optimiser les modèles de prévision de fréquentation des gares en Ile-de-France et proposer les aménagements, offres et services bien dimensionnés et plus adaptés.

La SNCF a donc annoncé ce challenge qui consiste à construire un modèle permettant d’estimer efficacement le nombre de voyageurs montant par gare pour un jour de semaine (sous forme d'une fourchette de valeurs).

En s'appuyant sur des données open data de la gare (nombre de lignes, nombre de trains par jour, services en gare, etc.), mais également externe (caractéristiques socio-démographiques de la ville, présence de transports urbains, etc.).

A propose du challenge SNCF


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