Donneur d’ordres : Inter Mutuelles Assistance (Groupe IMA⁠)

« Dans le cadre de notre troisième année de BUT Science des Données, nous avons collaboré avec le Groupe IMA, spécialiste de l’assistance aux personnes. Notre mission consistait à analyser plus de dix années d’historique d’activité afin de prévoir le nombre d’appels reçus au cours des mois à venir.

Ces prévisions sont essentielles pour l’entreprise, qui doit anticiper ses besoins en personnel, notamment lors des périodes de forte activité comme les départs en vacances. Pour répondre à cette problématique, nous avons développé des modèles statistiques de prévision à l’aide du langage R, puis conçu des tableaux de bord interactifs avec Power BI afin de restituer les résultats de manière claire et exploitable.

Ce projet nous a permis de mettre en pratique les compétences acquises au cours de la formation en statistique, programmation et visualisation de données, tout en découvrant les contraintes d’un projet mené pour une entreprise réelle. Cette expérience a également mis en évidence l’importance du travail d’équipe, de la communication avec le partenaire et de la valorisation des résultats auprès des décideurs. »

Julien, étudiant de troisième année – 2026

Sur le graphique ci-dessous : en bleu, les données historiques (depuis 10 ans) et en vert, les prédictions obtenues grâce au modèle mis en place par les étudiants.

Donneur d’ordres : Calyxis, le pôle d’expertise du risque

« En fin de première année de BUT, nous avons réalisé un projet en partenariat avec Calyxis, association spécialisée dans l’étude et la prévention des risques. Notre mission consistait à analyser des données relatives aux accidents de la vie courante afin de mieux comprendre leurs caractéristiques, d’identifier des facteurs de risque potentiels et de contribuer à la réflexion sur des actions de prévention adaptées.

Pour mener cette étude, nous avons travaillé sur deux jeux de données issus de questionnaires : le premier décrivait les caractéristiques des participants, tandis que le second recensait les accidents déclarés. Une part importante du projet a été consacrée au nettoyage, à la la préparation et à la structuration des données, étape indispensable avant toute analyse statistique.

Nous avons ensuite réalisé différentes analyses à l’aide de Python, notamment des analyses descriptives et des tests statistiques permettant d’étudier les relations entre certaines caractéristiques des individus et la survenue d’un accident. Ces travaux nous ont également permis de prendre conscience des limites liées à la représentativité des données et de l’importance de l’interprétation des résultats en statistique.

Afin de valoriser nos travaux, nous avons développé une application interactive permettant de consulter et de modifier les données, d’accéder aux résultats des analyses statistiques et de visualiser des tableaux de bord dynamiques réalisés avec Power BI. Nous avons également conçu un guide d’utilisation pour accompagner les utilisateurs de l’application.

Ce projet nous a permis de mobiliser de nombreuses compétences acquises au cours de la formation : programmation en Python, traitement et analyse statistique des données, visualisation, développement d’interfaces et gestion de projet. Il illustre parfaitement la dimension professionnalisante du BUT Science des Données, en nous confrontant à une problématique réelle proposée par un partenaire extérieur. »

Leslie, étudiante de première année – 2024

Ci-dessous, un extrait du tableau de bord réalisé sous PowerBi par les étudiants.

Donneurs d’ordres : Jérôme Clergeau, co-fondateur de l’entreprise Bee2Beep et Raphaël Sourty, alors doctorant chez Renault

« L’entreprise Bee2Beep fabrique des ruches connectées fournissant en temps réel le poids de la ruche, la température et l’humidité. L’objectif de notre projet était de créer un modèle prédictif permettant d’évaluer la quantité de miel dans une ruche à 5, 10 ou 30 jours. Nous avons utilisé pour cela le langage Python et des méthodes d’apprentissage automatique (machine learning). La vidéo ci-dessous présente le projet de façon plus détaillée. »

Théo Koessler, étudiant de deuxième année – 2021

Comparaison du poids réel de la ruche et du poids prédit par les étudiants :

Présentation en vidéo, faite durant la journée portes ouvertes :

Donneur d’ordres : le collectif  – Marche pour le climat –

Les membres du collectif Marche pour le climat sont très intéressés par la mise en place de la gratuité des bus à Niort alors que les chiffres officiels montrent une hausse modérée de la fréquentation. Ils ont donc missionné nos étudiants pour réaliser une enquête auprès des habitants de la Communauté d’Agglomération de Niort afin d’analyser les effets de cette gratuité.

Deux groupes d’étudiants se sont positionnés sur ce projet qu’ils ont mené de bout en bout :

• Compréhension des objectifs et construction du questionnaire ;
• Administration du questionnaire : collecte des réponses sur le terrain et via les réseaux sociaux ;
• Analyse des réponses : statistiques simples et analyse par strates ;
• Valorisation des résultats : rédaction d’un rapport synthétique et d’une infographie.

Lancé peu de temps avant la campagne électorale des élections municipales niortaises, l’enquête a eu un certain retentissement. De nombreux médias se sont intéressés à la démarche et ont relayé les résultats de l’enquête : le Courrier de l’Ouest, La Nouvelle République, France 3 mais aussi Le Monde !

Plus de 1500 réponses ont été collectées et chacun a pu y puiser les informations confortant ses propres positions. Certains noteront que plus des deux tiers des usagers interrogés sont satisfaits ou très satisfaits du service proposé quand d’autres préféreront mettre l’accent sur le mauvais cadencement, noté par près d’un usager interrogé sur deux.

Loin de toute préoccupation partisane, nos étudiants se sont efforcés de livrer un état des lieux objectif.

Marche pour le climat : une enquête sur la gratuité des bus à Niort

 

Donneur d’ordres : Laboratoire vétérinaire Qualyse

« Au cours de notre deuxième année de DUT Statistique et Informatique Décisionnelle, nous avons eu l’occasion de coopérer avec le Laboratoire d’Analyses Qualyse dans le cadre de nos projets informatique et statistique.

Le laboratoire Qualyse est spécialisé dans les analyses en Santé Animale, en Hydrologie-Environnement et en Sécurité et Qualité des aliments. Il tient un rôle central dans la prévention et la gestion des risques et des crises sanitaires de la Nouvelle-Aquitaine. Les vétérinaires font notamment appel à lui pour connaitre l’efficacité des antibiotiques sur des souches bactériennes pathogènes.
Cependant, sa production de données est assez peu valorisée, par manque d’outils d’aide à la décision. Qualyse a donc fait appel à nous afin de l’aider à mettre en place un outil lui permettant l’exploitation de ses données grâce à la mise en place :

• d’une base de données unique regroupant l’ensemble des résultats de ses analyses, connectée à des outils de reporting et de visualisation (projet informatique)
• d’une étude réalisée grâce à l’interprétation des données recueillies au préalable et permettant la mise en évidence de phénomènes intéressants (projet statistique)

Pour mener à bien ce projet, le Dr Mickaël TREILLES (Directeur Recherche & Développement), nous a fourni une partie des données de Qualyse représentant les résultats des antibiogrammes réalisés par plusieurs laboratoires (un antibiogramme est une méthode d’analyse permettant de tester la sensibilité d’une bactérie à plusieurs antibiotiques). Ainsi, l’objectif de notre projet était d’offrir à Qualyse un suivi de l’antibiorésistance, c’est-à-dire la capacité d’un germe à résister aux antibiotiques. Par ailleurs, l’outil décisionnel en question avait aussi pour finalité d’être mis à disposition des collaborateurs de Qualyse (principalement des laboratoires fournissant les données, mais aussi de certains vétérinaires et éleveurs).
Les enjeux du projet Qualyse nous ont donc permis de prendre conscience de la difficulté de mener à bien un projet décisionnel, tant au niveau de la gestion des délais, de la compréhension des attentes ou de la mise en œuvre de solutions pour remédier aux problèmes. Cependant, grâce à notre travail d’équipe (par groupes de 5) et à la mutualisation de nos connaissances, nous avons pu appréhender les difficultés que nous avons rencontrées et proposer des solutions adaptées au laboratoire.
Enfin, ce projet s’est révélé très enrichissant sur le plan professionnel, non seulement par son caractère concret et utile, mais aussi par les nombreux échanges que nous avons pu avoir avec les associés de Qualyse. »

Audrey DEGAUGUE et Romain DESCHAMPS, étudiant.e.s de 2ème année – 2018

Exemple de restitution réalisée avec Qlik Sense :

Donneur d’ordres : Association Benet Air Pur

Tous ceux qui ont effectué le trajet Niort – Nantes, par la nationale, ont à un moment donné été gênés par une odeur désagréable émanant de l’usine d’équarrissage installée sur la commune de Benet.

Pour convaincre l’industriel d’équiper son usine de dispositifs modérant les nuisances olfactives, l’association Benet Air Pur a créé en 2001 un observatoire des odeurs. Des riverains, bénévoles, notent plusieurs fois par jour sur une feuille « papier » l’odeur qu’ils ressentent. Ces données sont ensuite saisies sous Excel pour une analyse statistique. Les rapports d’étude issus de ces travaux alimentent les débats sur la qualité de vie et l’impact de l’industrie sur l’environnement.

La collecte des observations étant très contraignante, le président de l’association, M. Pellerin, a sollicité le département STID afin de développer des outils plus modernes de saisie. Grâce au travail de Mélanie, Alexandre, Sacha, Pierre et Laure, les riverains qui le souhaitent vont pouvoir saisir les caractéristiques de l’odeur ressentie depuis un poste informatique ou un smartphone. Une automatisation des traitements statistiques est aussi prévue afin de donner plus de réactivité aux membres de l’association lorsqu’une augmentation des nuisances a lieu.

Quentin, Charlotte, Mélanie, Matthieu, Sara, Alexia, Jimmy, Mathilde, Arthur, Jérémy

Donneur d’ordres : Ville de Niort

Conformément aux recommandations de l’agenda 21 (programme d’actions pour le 21ème siècle dans le domaine du développement durable), Niort a lancé des nombreuses initiatives, parmi lesquelles la réduction des déchets dans les 22 restaurants scolaires de la ville.

Actuellement, chaque responsable de cantine consigne sur un fichier Excel la quantité hebdomadaire de déchets produits et le transmet en fin de mois au service de la mairie pour une analyse statistique. Au bout d’une année, c’est donc près de 200 fichiers qu’il faut manipuler pour calculer le poids moyen annuel de déchets produit par une cantine ou bien visualiser l’évolution des déchets au cours de l’année. Cette organisation de la collecte des données est aujourd’hui trop gourmande en temps et présente un fort risque d’erreurs. Le projet « poubelle la vie » est né de ce constat et vise à mettre en place un processus de collecte plus efficace.

La solution choisie est de recourir à une base de données unique (en remplacement des centaines de fichiers Excel) capable de mémoriser les données de tous les restaurant.s Par cette centralisation de l’information, la production de statistiques sera évidemment bien plus aisée. Les étudiants doivent concevoir un outil Web permettant à chaque responsable de cantine de saisir chaque semaine la production de déchets de son restaurant. Ils doivent également construire des programmes qui permettront de transférer les données excel dans la base centrale. Un menu bien rempli …