Challenge #1 : Prévoir l’attribution d’un marché public en fonction de la réputation de l’entreprise

Management & Data Science organise des challenges numériques pour favoriser l’innovation. En s’appuyant sur le pilotage par la donnée, ces challenges permettent de proposer une solution aux problèmes décisionnels que rencontrent les entreprises ou les organisations.

L’intérêt des challenges est double.

  • Pour les candidats, il s’agit d’apporter une contribution scientifique ou technique, de valoriser une expertise et de gagner des prix.
  • Pour les entreprises, il s’agit de trouver la meilleure solution à un problème et d’identifier les meilleurs talents.

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 en fonction de la réputation permet à une entreprise de s’engager ou non (go/no go) à répondre à un appel d’offre.

Objectifs

Ce challenge numérique a pour ambition de fournir un modèle qui permettent de prévoir, avec la plus forte probabilité, l’attribution d’un marché public en fonction de la réputation de l’entreprise. La réputation d’une entreprise est déterminée par sa performance passée. Plus une entreprise a obtenue des marchés publics dans le passé, plus on considère qu’elle a bonne réputation.

Livrables attendus

  1. Un modèle économétrique qui estime la probabilité d’obtenir un marché public en fonction de sa performance passé.
  2. Un algorithme qui implémente le modèle de prévision de l’attribution des marchés publics

Datalab

Chaque candidat aura accès à un espace de travail au sein de notre datalab (laboratoire de données). Ce datalab est  un environnement cloud interactif et collaboratif dans lequel il pourra utiliser différents outils open source de son choix ( RStudio, Jupyter, Python, ….) pour exploiter ses connaissances.

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 2016 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.

Candidats

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

  • datascientits
  • chercheurs
  • étudiants
  • startuppers

Récompenses

La meilleure solution proposée recevra le « Management & Data Science Award » qui comprend:

  1. un prix avec une dotation (dont le montant sera communiqué lors du lancement officiel du challenge)
  2. une publication dans la revue Management & Data Science
  3. de la visibilité dans la presse

Jury

L’application du résultat sur un échantillon de test permettra d’obtenir un score de performance. En plus, un Jury sera en charge d’analyser la pertinence des réponses et d’effectuer un classement.

Le Jury sera présidé par le Professeur Stéphane Saussier, directeur de la Chaire Economie des Partenariats Public-Privé de l’IAE de Paris. Il sera composé notamment des membres du comité éditorial de la revue, des représentants des sponsors et des partenaires.

Procédure

  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
  • 27 avril 2018 : clôture des inscriptions
  • 30 avril 2018 : démarrage de la compétition
  • 28 mai 2018 : réception des livrables
  • juin 2018 : annonce du lauréat et remise du trophée

Contact

Pour tout renseignement, veuillez contacter : Olivier Mamavi – Rédacteur en chef – Management & Data Science – redaction@management-datascience.org

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