La\u00a03\u00e8 \u00e9dition de l\u2019Innovation Crunch Time, initi\u00e9e par l\u2019Ecole Polytechnique de l\u2019universit\u00e9 Lom\u00e9 (EPL) a pris\u00a0fin vendredi. Pendant une semaine, les crunchistes ont tent\u00e9 de relever des d\u00e9fis, en mobilisant leur savoir-faire, savoir-\u00eatre et toutes leurs comp\u00e9tences m\u00e9tiers, pour d\u00e9montrer leur potentiel \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes. Vingt \u00e9quipes ont comp\u00e9ti. Toutes \u00e0 la hauteur de l\u2019exercice, mais la premi\u00e8re place est revenue au groupe N\u00b012, d\u00e9nomm\u00e9 \u00ab\u00a0Groupe Optimum\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019Innovation Crunch Time a \u00e9t\u00e9 une nouvelle fois un acc\u00e9l\u00e9rateur vers le m\u00e9tier du futur. C\u2019est un exercice p\u00e9dagogique qui a permis de former autrement des \u00e9tudiants en les mettant au c\u0153ur de ce qui sera leur m\u00e9tier demain.<\/p>\n\n\n\n
Environ 150 \u00e9tudiants se sont rivalis\u00e9s en \u00e9quipes soud\u00e9es, vingt au total, dans les disciplines telles que les g\u00e9nies (civil, m\u00e9canique et \u00e9lectrique), l\u2019intelligence artificielle, le Big Data, l\u2019informatique syst\u00e8me et les sp\u00e9cialit\u00e9s de la ma\u00eetrise de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 entre autres.<\/p>\n\n\n\n
Pendant cinq jours, les \u00e9tudiants ont planch\u00e9 sur des sujets d\u2019innovation, des probl\u00e9matiques r\u00e9elles d\u2019entreprises pour obtenir des r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n
Les \u00e9tudiants ont travaill\u00e9 devant un jury de professionnels et d\u2019enseignants chercheurs, qui ont appr\u00e9ci\u00e9 leur s\u00e9rieux et leur implication.<\/p>\n\n\n\n
Selon le jury, toutes les \u00e9quipes ont eu la moyenne exig\u00e9e, mais comme il faut toujours se s\u00e9parer, quelque part, la premi\u00e8re place a \u00e9t\u00e9 remport\u00e9e par l\u2019\u00e9quipe n\u00b012 qui a eu pour sujet \u00ab Etude des pistes d\u2019am\u00e9lioration de la consommation \u00e9lectrique des r\u00e9seaux sociaux \u00bb.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019\u00e9quipe propose d\u2019adapter la consommation aux besoins en cr\u00e9ant un syst\u00e8me bas\u00e9 sur l’intelligence artificielle. Ceci permet de faire des pr\u00e9dictions afin de pouvoir adapter la consommation \u00e9nerg\u00e9tique aux trafics et aux besoins de la population.<\/p>\n\n\n\n
\u00ab Notre syst\u00e8me, c’est d’abord un syst\u00e8me \u00e9lectronique associ\u00e9 \u00e0 une partie data, c’est-\u00e0-dire une partie donn\u00e9e. Nous avons cr\u00e9\u00e9 un mod\u00e8le. Et gr\u00e2ce \u00e0 ce mod\u00e8le, nous avons eu des informations que nous avons mises dans notre syst\u00e8me \u00e9lectronique. Ce syst\u00e8me, nous l’avons plac\u00e9 entre la source, l\u00e0 o\u00f9 on prend l’\u00e9nergie, et les \u00e9quipements qu’il utilise. Afin que, en fonction des informations que nous avons plac\u00e9es \u00e0 l’int\u00e9rieur de notre syst\u00e8me, ils puissent laisser passer dans les appareils de mouvement la quantit\u00e9 d’\u00e9nergie n\u00e9cessaire pour le fonctionnement des \u00e9quipements sans cr\u00e9er de gaspillage \u00bb, a pr\u00e9sent\u00e9 Freud Lavoisier Komabou, le chef d\u2019\u00e9quipe.<\/p>\n\n\n\n