22 équipes, provenant des meilleurs laboratoires mondiaux en statistiques spatiales, ont participé à la 2021 KAUST Competition on Spatial Statistics for Large Datasets, compétition internationale, lancée par la KAUST (Université saoudienne des sciences et technologies).
Ce challenge proposait 4 défis dont la difficulté reposait sur la taille des bases de données : il pouvait y avoir, en effet, jusqu'à 900 000 données qu'il fallait prédire en 100 000 points.
L'objectif était de comparer une diversité d'approches pour répondre à deux questions essentielles en géostatistique (souvent appelée « statistique spatiale ») :
L'équipe des enseignants-chercheurs de MINES ParisTech, grande gagnante de cette session 2021, arrive en tête de 3 exercices et se classe 3e pour le dernier.
Enregistrée sous le sigle « RESSTE », elle se compose de :
> En découvrant les règles de cette compétition et ses résultats officiels sur le site web de la KAUST, vous remarquerez peut-être que notre équipe, a été doublement récompensée pour l'un des exercices... En effet, la possibilité était offerte de faire plusieurs réponses à chaque exercice... et comme les chercheurs ont plein d'idées qu'ils ont envie de tester, ils ont profité de cette possibilité !
Le surnom « RESSTE » qui signifie Réseau statistiques pour données spatio-temporelles, a été choisi pour cette compétition, car il évoque la longue coopération, au sein de ce réseau, entre l’équipe de recherche en Géostatistique du Centre de géosciences MINES ParisTech, dont Lucia Clarotto et Thomas Romary font partie et l’équipe en Bioinformatique de l’INRAE dont Denis Allard et Thomas Opitz sont membres.
L'approfondissement de cette coopération est déjà prévu et est l'objectif du projet de chaire Geolearning sur la thématique des statistiques spatio-temporelles et le machine learning pour la transition écologique, en cours de construction.
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