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--- transverse [2018/10/11 14:39]
scornet [List of available projects for 2018-2019]
+++ transverse [2019/09/24 15:20]
scornet [List of available projects for 2018-2019]
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 Presentation of transverse projects will occur on 25th September at 2pm in Alan Turing building (on Polytechnique campus) in room Sophie Germain.
+===== List of available projects for 2019-2020 =====
+**Enedis** - contact DIAS Paul <paul.dias@enedis.fr> and NAJIBE Khalid <khalid.najibe@enedis.fr>
+  * **Business model project & AI** - contact: Eric TEYSSEDRE - eric.teyssedre@enedis.fr
+http://www.lix.polytechnique.fr/Labo/Marie-Paule.Cani/MasterAI/lib/exe/fetch.php?media=business_model_project_ai_.pdf
+  * **AI for better customer relashionships** - contact: Eric TEYSSEDRE - eric.teyssedre@enedis.fr
+http://www.lix.polytechnique.fr/Labo/Marie-Paule.Cani/MasterAI/lib/exe/fetch.php?media=ai_for_better_customer_relashionships.pdf
+**Google** - contact Damien Henry <damienhenry@google.com>
+* **Google 1 : Automatic in-painting stories generation**
+Google Arts and Culture have access to a lot of Hi-resolution paintings. The goal of the project is to generate automatically a story from the painting. The story should be created as a video from features automatically detected in paintings and respect cinematographics rules.
+Input: an high resolution picture of a painting
+Output: a video
+Ref.: https://arxiv.org/pdf/1909.05483.pdf
+* **Google 2 : Augmented art-selfy**
+Could we render your own face within the art piece?
+Could we warp the art piece so that it matches better your photo?
+**Idemia** - contact LANNES Sarah <sarah.lannes@idemia.com>
+* **Idemia 1 : White rabbit to label images**
+* **Idemia 2 : Facial recognition**
+**Inria** - contact Isabelle Guyon <guyon@clopinet.com>
+* **Inria 1 : To be defined**
+**GoJob** - contact Isabelle Guyon <guyon@clopinet.com>
+Gojob est le leader français de l'intérim digital. L'ambition de Gojob est de hacker le chômage en apportant les meilleures technologies au marché de l’emploi. En 4 ans d'existence, Gojob a rassemblé plus de 70 000 intérimaires et 650 entreprises sur sa plateforme. L’équipe compte aujourd'hui plus de 50 personnes réparties entre les bureaux commerciaux à Paris et le centre de R&D à Aix-en-Provence et recrute de nouveaux talents pour accompagner le développement rapide du projet.
+* **GoJob : Scoring**
+    Objectif : à partir des données disponibles par candidat de la plateforme d'interim Gojob (diplômes, expériences, localisation, références, types d'emplois recherchés) et par opportunités d'emploi (compétences, expériences, diplômes recherchés, mots clés) proposer différents scores de correspondance entre les opportunités d'emploi et les candidats. Expliciter leur fonctionnement. Décrire les avantages et les inconvénients de chaque score pour les deux parties.
+    Contexte : Gojob dispose déjà d'un scoring simple basé sur des tags de métiers recherchés et la distance avec la ville de recherche. L'idée de ce projet est d'expérimenter des scoring plus complexes et avec des données plus difficiles à exploiter (interprétation des mots clés employés dans l'offre), données externes (par exemple sur les difficultés de recrutement dans la zone, le taux de chômage local, etc).
+    Variante 1 : classer les offres pour lesquels un candidat donné a le plus de chance d'être accepté (recommandation de candidature).
+    Variante 2 : classer les candidats pour lesquels une offre donnée a le plus de chance de donner lieu à candidature (recommandation de prospection candidat).
+    Variante 3 : recommander les données pertinentes à collecter pour améliorer ce scoring.
+* **GoJob : Onboarding**
+        Objectif : développer un bot spécialisé dans l'inscription sur la plateforme Gojob des candidats à l'intérim. Le bot échangera avec un candidat souhaitant s'inscrire sur la plateforme et devra être capable d'obtenir les informations légales (documents identité), répondre aux question des candidats, identifier les meilleurs candidats (compétences, diplômes, fiabilité).
+        Contexte : l'onboarding et la qualification des utilisateurs de Gojobs sont à ce jour réalisés par des humains, pour assurer la meilleure qualification possible. L'objectif de ce projet est de développer un bot à mesure de produire des résultats aussi proche que l'entretien avec un humain, tout en maintenant une expérience utilisateur irréprochable pour le candidat. Le bot pourra expérimenter de s'appuyer sur des données innovantes, de type réactivité du candidat, niveau de langage et orthographe, etc.
+* **GoJob : Yielding**
+    Objectif : proposer une approche pour faire évoluer les coûts administratifs de Gojob en fonction des périodes saisonnières d'emploi. L'outil pourra constituer en une aide à la décision pour nos commerciaux : en fonction de la difficulté rencontrée à trouver des candidats pour un type de poste, les coefficients de Gojob (utilisés pour faire payer nos services) pourront évoluer dans une fourchette. Le projet devra proposer une façon de savoir si une offre d'emploi sera compliquée à staffer ou non. Elle pourra s'appuyer sur des données externes.
+    Contexte : le yielding est une pratique issue du milieu de l'aérien et de l'hôtellerie, consistant à faire évoluer le prix d'une prestation en fonction de la saison. L'interim étant fortement soumis à la saisonnalité (période des fêtes notamment), Gojob souhaite expérimenter l'apport de cette pratique à son modèle économique.
+* **Ynsect : insect species identification**
+To be defined
 ===== List of available projects for 2018-2019 =====

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