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GenHack : Un hackathon autour des modèles génératifs
La 3ème édition du challenge GenHack a porté sur un problème lié à la culture de maïs. / Photo : Bits and Splits - stock.adobe.com
Le GenHack Challenge est un hackathon étudiant récurrent, organisé par la Chaire « Stress-test, Risk Management and Financial Steering » de l'École polytechnique avec le soutien de BNP Paribas et de la Fondation de l’X. Cet événement met au défi les participants d'appliquer des modèles génératifs à des problématiques liées au changement climatique.
Lors de sa 2ème édition en 2022, les participants ont travaillé sur des données fournies par Mercator Ocean International pour modéliser l’évolution de la température des océans. Pour sa 3ème édition en 2024, le thème portait sur l’impact des conditions climatiques sur la culture du maïs. L'événement, qui s’est déroulé en ligne sur plusieurs semaines, a rassemblé plus de 300 participantes et participants. Parmi les déclarations des membres de équipes récompensées à l’issue de la compétition le 7 mars 2024, on retrouve différents intérêts, montrant que GenHack3 a trouvé la recette idéale : un sujet d'actualité et à fort enjeu, un défi technique stimulant, et un format de compétition innovant.
« J'ai recherché en particulier des défis d'IA concernant le changement climatique. C'est très important pour moi. » précise Mariana, doctorante en économie à Royal Holloway, University of London, et participante à GenHack3.
« J’ai participé car le sujet m’intéressait. Pendant le challenge, j’ai constaté que les outils techniques que nous avons manipulés peuvent aussi être appliqués à d’autres secteurs. » explique Matthieu, étudiant à l’École polytechnique, et participant à GenHack3.
« Mon intérêt pour cette compétition était surtout dans l’application financière ; j’ai pu utiliser mes connaissances pour résoudre un problème spécifique. » Jing, étudiante à l’École polytechnique et participante à GenHack3.
Si certains participants ont été attirés par la thématique, pour d’autres c’est le format hackathon qui a été particulièrement apprécié, et notamment la durée du challenge GenHack, qui se distingue de la plupart de ses contemporains.
« Ce que j’ai apprécié sur ce challenge, c’est qu’il se déroule sur plusieurs semaines. On travaille tous les soirs pendant deux semaines, à notre rythme, plutôt que de façon très intense sur 48h comme ça peut être le cas ailleurs. » raconte Tim, étudiant à l’École polytechnique, et participant à GenHack3.
« J’ai pris part à ce challenge pour me perfectionner et creuser la question des applications de l’intelligence artificielle. C’est intéressant car il faut fouiller, lire des publications scientifiques… Le sujet de GenHack3 était nouveau pour moi, mais j’ai déjà participé à d’autres challenges d’intelligence artificielle dans le passé via l’association étudiante X-IA de l’École. » ajoute Ivan, étudiant à l’École polytechnique, et participant à GenHack3.
« C’était l’occasion de découvrir les IA génératives, dont en entend beaucoup parler. J’ai trouvé intéressant d’en apprendre plus en sortant du format de cours, et en travaillant sur un projet. » précise François, étudiant à l’École polytechnique, et participant à GenHack3.
Bien que la compétition ne soit pas l’objectif principal, c’est le défi technique qui a permis aux équipes lauréates de se surpasser et de se retrouver autour de solutions novatrices.
“L’aspect challenge est stimulant ! » indique François.
“Au début, avec mon équipe, nous ne pensions pas à la victoire. Mais finalement, nous sommes heureux d'avoir une bonne position dans la compétition ! » conclut Jing.
GenHack reviendra prochainement. En attendant, la Chaire « Stress-test, Risk management and Financial Steering” poursuit ses activités avec une série de séminaires sur les risques climatiques qui s’est déroulée le 14 octobre 2024. C’est Peter Tankov, professeur en finance quantitative à l’ENSAE, et co-porteur du mécénat IP Paris « Décarboner l’économie », qui a inauguré cet évènement avec une présentation intitulée « Asset pricing under transition scenario uncertainty and model ambiguity ».
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