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Un jury d’experts de renommée mondiale sélectionne les finalistes du concours TigerGraph parmi près de 150 projets. Économie, climat, santé… tous avaient pour but de placer l’IA et les graphes au service de grands enjeux planétaires. En jeu : une récompense de 1 million de dollars.
TigerGraph, leader des plateformes de Graph Analytics, dévoile aujourd’hui la liste des finalistes de son concours Graph for All Million Dollar Challenge, parmi lesquels des projets apportant des réponses innovantes aux grands défis climatiques, sanitaires, économiques et sociaux qui nous concernent tous. Lancée en février, cette compétition mondiale a pour but de trouver et promouvoir des moyens innovants de libérer toute la puissance de l’IA/ML appliqués aux graphes. L’objectif : apporter des réponses convaincantes à des problèmes concrets. Avec plus de 1 500 inscriptions en provenance de plus de 100 pays, ce challenge a suscité un engouement planétaire.
« Nous avons lancé un défi aux esprits les plus brillants du monde entier et ils ont répondu présent », se félicite M. Yu Xu, fondateur et CEO de TigerGraph. « Chez TigerGraph, nous avons toujours dit que les graphes pouvaient changer le monde. C’est pourquoi nous avions à cœur de mettre cet argument à l’épreuve. Le taux de participation et la qualité des candidatures ont largement dépassé nos attentes. Les graphes apparaissent clairement comme la technologie du futur. Ces projets ne font que souligner leur capacité à littéralement changer le monde. »
Le jury du Graph for All Million Dollar Challenge réunit les plus grands noms de l’univers des graphes, parmi lesquels douze titulaires d’un doctorat, trois universitaires d’établissements réputés, un lauréat de la prestigieuse bourse de recherche de la National Science Foundation (NSF), un géologue marin et un double détenteur du titre de Kaggle Grandmaster. Après avoir passé à la loupe les 150 dossiers admissibles, les jurés ont établi la shortlist des solutions les plus innovantes et les plus porteuses de changement. Les participants proviennent d’horizons les plus divers : data scientists, développeurs de tous types, chefs de produits, concepteurs, ingénieurs data, ingénieurs ML et même étudiants.
De l’observation du changement climatique et la livraison d’aides humanitaires aux réfugiés ukrainiens, en passant par la détection du crime organisé et la prévention des crises économiques, les projets finalistes s’attaquent à divers enjeux majeurs auxquels le monde est confronté. Parmi les dossiers qui ont retenu notre attention :
TigerGraph pour les données de l’ONU : Connecter ce qui ne l’a jamais été ! Le but est à la fois simple et ambitieux : collecter, nettoyer et charger des données de l’ONU dans de nombreux domaines (environnement, économie, santé, réfugiés, récoltes, etc.), puis les rassembler sous un seul et même graphe accessible à tous.
UAWelcome : En réponse à la guerre en Ukraine, une plateforme participative a été conçue sur des graphes pour mettre les réfugiés en relation avec toutes les bonnes volontés susceptibles de les aider, optimisant ainsi des ressources aussi limitées que dispersées. Ces concepteurs ont voulu créer une plateforme simple à utiliser et à gérer dans un contexte de changements rapides des workflows.
Fact-Checker : lutter contre la désinformation à grande échelle : La désinformation est aujourd’hui omniprésente à tous les échelons : Internet, réseaux sociaux et même dans les échanges en personne. Tant et si bien qu’il est devenu difficile de savoir que croire et comment démêler le vrai du faux. C’est pour mieux lutter contre ce fléau que des esprits ingénieux ont imaginé un système de fact-checking multiplateforme, multilingue et en temps réel, conçu autour de graphes et du ML.
ShockNet : Prévoir les transmissions de chocs dans l’économie mondiale pour mieux prévenir les crises. Les utilisateurs de la plateforme peuvent ajuster leurs hypothèses, analyser les enchaînements de chocs à prévoir et établir des coupe-feux aux crises économiques.
Déceler les interactions de médicaments in silico : Les effets secondaires de certaines combinaisons de médicaments sont rarement testés lors du développement de molécules en laboratoire. Les graphes et le machine learning permettent aujourd’hui de modéliser ces interactions sur ordinateur.
Plateforme analytique anti-mafia : Trafic de drogue, corruption, meurtres… le crime organisé gangrène des pans entiers de nos sociétés. La lutte contre ce mal endémique passe par une bonne compréhension des maillages complexes qui relient les incidents criminels, les flux financiers et les malfaiteurs eux-mêmes. Ce projet vise à bâtir une plateforme analytique capable de détecter les « ripoux » dans les services de police et de détecter les transactions frauduleuses.
« Pour beaucoup d’organisations, les graphes sont une nouveauté. En voyant comment les graphes résolvent des problèmes complexes et améliorent les résultats obtenus, elles peuvent imaginer des cas d’usage applicables à leur propre structure. L’interconnexion de données génère de nombreuses réponses précieuses », s’enthousiasme Dan McCreary, ingénieur spécialisé dans l’IA chez Optum, et membre du jury du Graph for All Million Dollar Challenge. « Ce que j’aime dans le Million Dollar Challenge, c’est cette incroyable créativité et cette diversité dans les projets qui nous ont été présentés. Grâce à ce concours, le monde s’éveille aux possibilités des graphes. Et je crois même que certains projets sont en train de se muer en business plans. »
Le palmarès des 15 gagnants et lauréats de prix d’une valeur totale de 1 M$ sera révélé et présenté lors du Graph + AI Summit, le seul événement ouvert à tous et consacré à l’accélération du développement de l’analytique, de l’IA et du machine learning par le biais des algorithmes de graphes. Organisé du 24 au 26 mai, ce sommet réunira un panel d’intervenants représentant les entreprises les plus innovantes de la planète, tous réunis autour d’un programme riche et varié : keynotes de visionnaires, sessions thématiques, cas d’usage, tables rondes animées par des professionnels de la data, de l’analytique et de l’IA, etc.
