Comment la Croix-Rouge peut-elle anticiper le nombre de ses bénéficiaires ?

La Croix-Rouge envisage de recourir aux technologies de Big Data pour mieux anticiper les besoins de ses centres de distribution locaux. © ENSAE
Pour anticiper les besoins de ses unités de distribution en produits de première nécessité, l'ONG s'appuie sur le retour de ses responsables locaux. Est-ce que le Big Data pourrait l'aider à affiner ses prévisions ? C'est à cette question que 70 étudiants de l'ENSAE devaient répondre, fin novembre, lors d'un hackathon de 36 heures organisé par Microsoft. A partir des données collectées depuis cinq ans et en utilisant la plateforme Azure Machine Learning, les étudiant devaient prédire à 15 jours le nombre de bénéficiaires attendus dans chaque unité puis déterminer des seuils d'alertes en tenant compte des stocks actuels. Avec succès semble-t-il puisque Microsoft, l'ENSAE et La Croix-Rouge ont décidé d'affiner les modèles de prédiction avant un éventuel déploiement.