Découvrez les lauréats du Dataviz Challenge 2023
19/04/2023
Le 11 avril, les grands vainqueurs du DATAVIZ Challenge 2023 ont été récompensés à l’occasion d’une conférence sur “L’importance d’être une entreprise pilotée par les données”, durant laquelle sont intervenus César ROMERO ARASA (Business Intelligence Manager de Cofidis Espagne), Emmanuel VIGNON (CEO de Sicara) et Luc GILLE (Directeur Data & Analytics chez Korian).
May-Line COLLETTE et Laurie DE BLAS
Le thème de la troisième édition de ce concours international de visualisation de données, dont Cofidis Group est partenaire, était : « Créer un outil pour piloter l’activité d’attribution des crédits à la consommation, à destination des agents de crédit ». En effet, chez Cofidis, les agents de crédit doivent pouvoir effectuer une analyse simple et rapide de leurs partenaires. Ils doivent aussi occasionnellement analyser des points plus précis, lorsque des KPIs présentent une tendance anormale, à la baisse ou à la hausse, en plus de procéder à l’analyse du profil des clients emprunteurs.
Pas moins de 81 étudiants, travaillant seul ou en binôme, ont proposé au total 48 projets à un jury composé de 3 professeurs de l’IÉSEG spécialisés en Data Science et en Banque, ainsi qu’à un panel de professionnels de la data de Cofidis Group. Les projets ont été évalués sur la pertinence des choix, la créativité, le graphisme et la lisibilité des créations, ainsi que le professionnalisme et la faisabilité de chaque proposition.
Nisrine CHAHED et Noémie SALAMEH
May-Line COLLETTE (étudiants en Master « Institutions Financières – Risk, Data et Compliance » à l’IÉSEG) et Laurie DE BLAS (étudiante en Master à Paris School of Technology and Business) remportent le DATAVIZ Challenge 2023.
Leur tableau de bord repose sur un très bon storytelling, où l’information est présentée de façon descendante, montrant une vue claire et simple pour l’utilisateur qui l’utilise. Les blocs d’informations sont bien différenciés, ce qui permet au lecteur de se concentrer sur les données qui l’intéressent le plus. Enfin, en plus de contenir des indicateurs globaux, il dispose d’une vue historique qui permet de voir les évolutions.
Nisrine CHAHED et Noémie SALAMEH (étudiantes en Master « Institutions Financières – Risk, Data et Compliance » à l’IÉSEG) se classent en seconde position.
Le jury a apprécié que les données proposées aient été travaillées afin de les nettoyer et de les adapter préalablement à la construction de l’information commerciale. Leur tableau de bord permet également une lecture de l’information à différents niveaux, fournissant des graphiques où des périodes similaires sont comparées afin d’éviter les effets saisonniers. Enfin, les principaux indicateurs retenus permettent de donner de la visibilité à l’activité commerciale en termes de fonctionnement.
Rudy ABOAB et Matteo CORDONE
Enfin, Rudy ABOAB et Matteo CORDONE (étudiants en Master « Institutions Financières – Risk, Data et Compliance » à l’IÉSEG) complètent le podium de cette troisième édition.
Dans cette proposition bien structurée, claire et synthétique, les indicateurs dans l’en-tête permettent à l’utilisateur de s’identifier rapidement. Surtout, il a été décidé d’établir des relations entre les informations à l’aide d’un petit modèle de données relationnel, ce qui a été très apprécié par le jury.
Jérémie BERTRAND, directeur académique adjoint, en charge des Masters du Programme Grande École de l’IÉSEG, conclut : « Le DATAVIZ Challenge est une belle opportunité pour les étudiants de mettre en pratiques ce qu’ils ont étudiées tout au long de l’année en travaillant sur des données réelles et sur une problématique qu’ils pourraient rencontrer demain en entreprise. A chaque édition, les participants proposent des solutions de plus en plus créatives et de plus en plus professionnelles. Les trois groupes vainqueurs ont réalisé des tableaux de bord que Cofidis Group pourrait tout à fait utiliser en l’état pour piloter l’activité de ses agents de crédit, et je les félicite tous pour avoir su répondre avec autant de qualité à cette problématique. »
