Mooveat (2018-2019) : Différence entre versions

(Planning et objectifs)
(🔍 Phase d'exploration)
 
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=====Immersion terrain=====
 
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Le projet au début était assez superflu. Le client n'arrivait pas à nous dire avec précision ce qu'il voulait vraiment. Heureusement suite à de nombreuses rencontres avec lui et l'intervention de notre mentor nous avons réussi à clarifier l'objectif du projet : prédiction du rendement surfacique de production (machine learning).  
Le projet au debut était assez superflu. Le client n'arrivait pas à nous dire avec precision ce qu'il voulait vraiment. Heureusement suite à de nombreuses rencontres avec lui avec bien l'intervention de notre mentor nous avons réussi à clarifier l'objectif du projet : prediction du rendement surfacique de production (Du Machine learning ) .  
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Par la suite nous avons commencé à chercher des données sur plusieurs sites pour obtenir des données du passé nous permettant  de prédire le rendement surfacique. Chose plus facile à dire qu'à faire ! Nous avons tout de même réussi à obtenir quelques données mais elles sont loin de nous suffire. Toutefois, nous avons décidé d'établir une première version de notre algorithme dans un premier temps et ensuite on verra si on peut étendre sa complexité si le temps nous le permet.
  Par la suite nous avons commencé à chercher des données sur plusieurs sites pour obtenir des données du passé nous permettant  de prédire le rendement surfacique . Chose facile à dire qu'à faire!. Nous avons tout de même réussi à obtenir quelques données mais elles sont loins de nous suffire . Toute fois, nous avons décidé d'établir une première version de notre Algorithme dans un premier temps et ensuite on verra si on peut étendre sa complexité si le temps nous le permet .
 
  
 
=====État de l’art et benchmark des solutions existantes=====
 
=====État de l’art et benchmark des solutions existantes=====
  
  https://www.mooveat.co/  Site mobile Mooveat: premiere version disponible en ligne.  
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* [https://www.mooveat.co/  Site mobile Mooveat : première version disponible en ligne.]
  http://www.agencebio.org/comprendre-le-consommateur-bio
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* [http://www.agencebio.org/comprendre-le-consommateur-bio]
  https://www.avnir.org/FR/Logiciels-ACV-et-Base-de-donnees-264.html
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* [https://www.avnir.org/FR/Logiciels-ACV-et-Base-de-donnees-264.html Différents logiciel AVC et bases de données.]
  https://plateforme.api-agro.fr/pages/plateforme/  Base de donnée interessante .
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* [https://plateforme.api-agro.fr/pages/plateforme/  Base de donnée intéressante.]
  https://www.data.gouv.fr/fr/  Base de donnée pour determiner les informations sur les différents paramètres.
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* [https://www.data.gouv.fr/fr/  Base de données pour déterminer les informations sur les différents paramètres.]
  
 
=====Planning et objectifs=====
 
=====Planning et objectifs=====

Version actuelle datée du 24 novembre 2018 à 21:43

Mooveat est une plateforme mobile de connexion entre producteur.trice.s et consommateur.trice.s pour favoriser une alimentation variée à travers les structures de ventes directes et les circuits courts.
Le projet proposé consiste en l'analyse des données produites par Mooveat dans l'objectif d'améliorer leur plateforme.

Le projet Tech for Good Explorers[modifier]

🔍 Phase d'exploration[modifier]

Il est demandé aux étudiant.e.s de remplir cette section une fois la scope review effectuée.

Immersion terrain[modifier]

Le projet au début était assez superflu. Le client n'arrivait pas à nous dire avec précision ce qu'il voulait vraiment. Heureusement suite à de nombreuses rencontres avec lui et l'intervention de notre mentor nous avons réussi à clarifier l'objectif du projet : prédiction du rendement surfacique de production (machine learning). Par la suite nous avons commencé à chercher des données sur plusieurs sites pour obtenir des données du passé nous permettant de prédire le rendement surfacique. Chose plus facile à dire qu'à faire ! Nous avons tout de même réussi à obtenir quelques données mais elles sont loin de nous suffire. Toutefois, nous avons décidé d'établir une première version de notre algorithme dans un premier temps et ensuite on verra si on peut étendre sa complexité si le temps nous le permet.

État de l’art et benchmark des solutions existantes[modifier]
Planning et objectifs[modifier]

Nous nous sommes donnés comme objectifs :

6-nov 2018. Définir ce qu'on fait quand le code est opérationnel; Définir les étapes d'établissement de notre algo; Explorer la data qu'on a à notre disposition.

13-nov 2018 . Avoir un modèle précis de l'algo du rendement (étapes, input/output,modèle associé)

22-nov 2018 . Mise en forme Jalon 2

27-nov 2018 . Jalon 2 Explication claire de nos objectifs; Résumé de la recherche documentaire; Explication de l'algo sur la prediction du rendement; Mise en forme de notre algorithme .

18-déc 2018 . Mi-projet : point sur ce qu'on a déjà fait

24-déc 2018 . Vacances de Noel (possibilité de travailler sur la partie Front-end ou généraliser le modèle utilisé sur les deux autres algos)

6-janv 2019 . Deadline pour rendre le rapport et le code du projet en tant que projet ML

🔧 Phase de prototypage[modifier]

Il est demandé aux étudiant.e.s de remplir cette section une fois le point de mi-projet effectué.

>> Des indication complémentaires viendront alimenter cette section.

🕊️ Phase d'envol[modifier]

Il est demandé aux étudiant.e.s de remplir cette section une fois la réunion de bilan et ouverture effectuée.

>> Des indication complémentaires viendront alimenter cette section.