Projects

Rodrigue a participé dans une équipe de 4 personnes au premier Hackathon CASSINI. Le thème de ce hackathon est la “Digitalisation des Espaces Verts”. Après 3 jours, l’équipe (nommé SANDLESS) a présenté leur projet devant les membres du jury France. SANDLESS a remporté le premier prix et accédé à la finale européenne. Pour défendre leur projet en final, SANDLESS a préparé une brève vidéo afin de présenter le projet, puis est passé à une phase de questions-réponses avec les membres du jury Europe. Après délibération, SANDLESS a remporté la 3^ème place européenne et s’est vu offrir un programme de 100 heures de mentorat avec des experts en Business et en Marketing.

Le programme de mentorat s’est déroulé en Septmbre 2021 et Février 2022. Sous la supervision de Dany Robberecht et Benoit de Vrieze, SANDLESS a suivi le programme avec les mentors suivants : Carlos Bello Marcos (INNOVA4EU), Miguel Ángel López Trujillo (Lean Sales), Jasmina Ristic (Horizer) et Marco Poliafico (GE Renewable Energy).

Nom de l’équipe : SANDLESS (Software to Analyze Natural Data to Lower Ecological Stress with Satellites).
Membres de l’équipe : Erwan Aulnette, Guillaume Couarc’h, Rodrigue Govan et Romane Scherrer.

Le projet proposé : Un logiciel d’analyse de données satellitaires, sociales, économiques et environnementales de n’importe quelle ville du monde afin d’aider les preneurs de décisison à construire une ville plus verte.
Lien vers le site du Hackathon : CASSINI.eu

Durant son cursus de Master, Rodrigue a participé en binôme à un concours inter-universitaire (de type Kaggle) organisé par l’Institut National de Sciences Appliquées (INSA) de Toulouse en collaboration avec Airbus Defence and Space. Le but était de développer une méthode de classification d’images satellitaires afin d’y déterminer l’absence (ou présence) d’éolienne. Après 4 mois de travaux, l’équipe (nommée BumBumDATAm) s’est hissée à la 7^ème place avec un score d’accuracy de 97.7% (l’équipe gagnante a obtenu un score final de 98.1%). L’équipe s’est donc rendue à l’INSA Toulouse afin de présenter leur solution devant les autres participants et les organisateurs (incluant un expert en traitement d’images d’Airbus Defence and Space). L’équipe a été notamment félicitée pour la simplicité de leur méthode, compte tenu de leur score final.

Nom de l’équipe: BumBumDATAm.
Membres de l’équipe: Rodrigue Govan et Jason Siffre.

Environnement de travail : Python (Tensorflow, Keras, sklearn), Jupyter Notebook.
Score final : 97.7% (7^ème/64 équipes)