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Prévoir l’attribution des marchés publics au sein de l'Union Européenne

Challenge terminé en juin 2018

Contexte:

Les marchés publics représentent entre 8 % et 25 % du Produit Intérieur Brut en fonction des pays. L'attribution des marchés publics - c'est-à-dire à la décision d'un donneur d'ordre (état, collectivités, organisations publiques) de sélectionner des fournisseurs - est un enjeu fondamental, tant pour les acheteurs publics que pour les entreprises. Pour sélectionner le fournisseur le plus efficace, le donneur d'ordre recours généralement à des procédures de mises en concurrences comme l'appel d'offre. L'appel d'offre est un processus d'enchère où seul le gagnant peut récupérer les frais de soumission.

Pouvoir prévoir l'attribution d'un marché public peut permettre à une entreprise de s'engager ou non (go/no go) à répondre à un appel d'offre. Cela permet également au donneur d’ordre de savoir si l'appel d'offres sera fructueux et s'il y a des irrégularités dans la procédure.

Objectifs:

L'objectif du challenge#2018 est de prévoir l'attribution des marchés publics au sein de l'Union Européenne en étant capable, pour un appel d ‘offres donné, de répondre aux 3 questions suivantes :

  • Combien de candidatures d’appel d’offres le donneur d’ordre recevra ?
  • Quel sera le montant du marché attribué ? 
  • Quel sera le profil du gagnant de l’appel d’offres (PME ou grande entreprise) ?

Candidats:

Ce challenge s'adresse à tous ceux qui sont passionnés par les données:

  • chercheurs
  • étudiants
  • datascientits
  • startuppers

Déroulement:

  1. S'inscrire gratuitement au challenge
  2. Accéder au datalab
  3. Télécharger les données
  4. Construire son modèle
  5. Tester le résultat
  6. Gagner un trophée

Calendrier:

  • 2 janvier 2018 : démarrage des inscriptions
  • 26 mai 2018 : clôture des inscriptions
  • 28 mai 2018 : démarrage de la compétition
  • 18 au 23 juin 2018 : réception des livrables
  • 28 juin 2018 : annonce des résultats

Données:

Le jeu de données utilisé pour ce challenge est issu de la commande publique de l’Union Européenne. Il s’agit des données ouvertes de l’attribution des marchés publics de 2009 à 2017 qui comprend près d’un million de transactions (nombre d’observations) et publié au Tender Electronic Daily (TED). Les données sont au format CSV et couvrent les marchés publics pour l’Espace économique européen, la Suisse et l’ancienne République yougoslave de Macédoine. Ces données incluent les champs les plus importants de l’avis d’attribution de marché. Une notice détaillée (en anglais) des données est fournie avec une description de chaque variable.

 

Plusieurs fichiers suivant sont remis aux candidats :

  • un fichier d'entrainement
  • un fichier de test avec des lignes à prédire, où les 3 colonnes de réponse ont des valeurs fausses (aléatoires)
  • un fichier de soumission où les candidats devront remplacer les valeurs fausses par leurs prédictions 
  • une notice de description des variables

Évaluation:

A la fin de la phase d’entraînement, les candidats soumettent leurs prévisions définitives sur la plateforme. Le fichier à poster est le fichier où les candidats devront remplacer les valeurs fausses par leurs prédictions. Il s’agit d’un fichier de type CSV qui contient l’identifiant de la transaction et les 3 variables à prédire.

Les soumissions sont comparées aux valeurs réelles. La métrique d'évaluation pour les 2 premières variablesà prédire est l'erreur quadratique moyenne RMSE. Celui pour la 3ème variable à prédire est la précision. Une péréquation est ensuite réalisée pour obtenir une évaluation et réaliser le classement. L’évaluation est un score global calculer à partir des 3 variables de réponse. Plus ce score est petit (de 0 à 1+), meilleure est la soumission. Le calcul pénalise les personnes qui commettent des erreurs sur les montants, mais amoindri l'impact des erreurs sur les très gros montants, ou sur les trop grands nombres de propositions.

Un jury a validé les résultats et désigné le vainqueur en fonction de la pertinence du modèle. Il était composé des membres du comité éditorial de la revue Management & Data Science, des représentants des sponsors et des partenaires.

Vainqueur:

Soufian SALIM est le vainqueur du Data Challenge#2018!

Grâce a sa victoire, il a obtenu:

  1. le "Management & Data Science Award 2018"
  2. une publication dans la revue Management & Data Science
  3. de la visibilité dans la presse

Soufian SALIM est titulaire doctorat d'informatique en 2017, au laboratoire LS2N de l'Université de Nantes. Il travaille aujourd'hui comme chercheur au sein de Bee4win, une jeune entreprise spécialisée dans la création de solutions innovantes pour l'avant-vente.

Lire l'article qui présente sa solution.

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