#AgriDataScienceWeek : une semaine sur la science des données pour l’agriculture (3-7 décembre 2018, Paris-Montpellier)

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Avec la forte augmentation de la quantité et de la diversité des données collectées, ainsi que les efforts de structurations de ces données au sein de large base de données, les acteurs de la recherche et développement sont à la recherche de nouvelles méthodes pour exploiter ces gisements de données. La « data science » (ou la science des données) vise à répondre à ces besoins en offrant de nombreuses méthodes issues à la fois de la statistique, de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Il s’agit également d’un changement de philosophie, dans laquelle les données guident les travaux (data driven) et la qualité de prédiction ou de classement est le principal objectif.

Cette semaine plusieurs événements sont organisés autour de ce sujet : formation, séminaire international, concours et atelier.

Une formation « Data Science pour l’agriculture » – 3, 4, 5 décembre 2018, à Paris.

L’Acta propose, dans le cadre du RMT Modélisation et Analyse de Données, une formation de 3 jours pour se familiariser avec la Data Science (ou science des données). Au programme, théorie, pratique et atelier autour des méthodes de régression (pénalisée, PLS, GAM, sélection de variable), des réseau neurone et extension multicouche, méthodes d’évaluation (qualité de prédiction), arbres et random forest et data mining.

Description de la formation http://www.modelia.org/moodle/course/view.php?id=77

De prochaines sessions sont prévus dès 2019 !

Un séminaire international sur la prévision des rendements – 6, 7 décembre 2018, à Paris.

En lien avec le Data Challenge et la formation, l’Institut de convergence CLAND organise un séminaire international sur la prévision des rendements.

Programme : https://cland.lsce.ipsl.fr/index.php/workshops/forecasting-crop-yields/28-yield-forecasting

Remise des prix du Crop Data Challenge 2018 : Prédiction des rendements agricoles – 7 décembre 2018, Paris.

Notre réseau Modélisation et Analyse de Données pour l’Agriculture (www.modelia.org) co-organise cette première édition du Crop Data Challenge à l’initiative de l’Institut de convergence CLAND.

Il s’agit d’un concours de data science visant à comparer les performances de méthodes statistiques et d’apprentissage automatique pour prédire les rendements agricoles, mais aussi à promouvoir les échanges de connaissances autour des méthodes de prédiction pour l’enseignement et les applications agricoles. Cette édition propose deux challenges : un pour le blé et un pour le maïs.

Remise des prix ce vendredi 7 décembre 2018 après midi : suspens !

Atelier #DigitAg : Quelles sont les possibilités offertes par la science des données à l’agriculture ? 7 décembre 2018, Montpellier.
Le premier atelier de l’axe 5 de #DigitAg “Fouille de données, analyse de données, extraction de connaissances” se tiendra à Montpellier le 7 Décembre 2018 de 9h à 16h30. Cette journée s’articulera autour des possibilités offertes par la science des données pour l’agriculture. Dans un premier temps, des exposés feront un tour d’horizon de différentes approches. La seconde partie de la journée sera un temps d’échange et de partage d”expériences.
Inscription obligatoire : https://www.hdigitag.fr/fr/atelier-axe-5-possibilites-offertes-par-la-science-des-donnees-a-agriculture

Bonne semaine à tous les data scientists du domaine agricole (en activité ou à venir) !

Formation « Data Science pour l’agriculture », 3-4-(5) décembre 2018, Paris

L’Acta propose, dans le cadre du RMT Modélisation et Analyse de Données, une formation pour se familiariser avec la Data Science (ou science des données).
Avec la forte augmentation de la quantité et de la diversité des données collectées, ainsi que les efforts de structurations de ces données au sein de large base de données, les acteurs de la recherche et développement sont à la recherche de nouvelles méthodes pour exploiter ces gisements de données.
La « data science » (ou la science des données) vise à répondre à ces besoins en offrant de nombreuses méthodes issues à la fois de la statistique, de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Il s’agit également d’un changement de philosophie, dans laquelle les données guident les travaux (data driven) et la qualité de prédiction ou de classement est le principal objectif. La question de l’interprétabilité de ces modèles pourra aussi être discutée.

Cette formation s’adresse à tout :
– Ingénieurs et chercheurs travaillant dans les domaines de l’agriculture et de l’environnement
– Doctorants en sciences agronomiques et écologie ayant un volet data science dans leur projet de recherche ayant une connaissance de base du logiciel R.

L’objectif de la formation est d’ :
– Acquérir les bases permettant de manipuler les principales méthodes de data science pour des objectifs de prédiction.
– Appréhender la pratique réelle de ces méthodes au travers d’exemples et de travaux pratiques avec les logiciels R et python.

(La formation comporte deux journées de théorie avec des travaux dirigés et une troisième journée optionnelle d’ateliers pour approfondir.)

Intervenants : F. Brun (Acta), D. Makowski (INRA Grignon), A. Termier (INRIA-U. Rennes I), F. Piraux (Arvalis – Institut du végétal), E. Doutart, A. Philibert, M. El Jabri (Institut de l’élevage)

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