Olympiade Nationale d'IA — Bénin (Zindi)
“Modélisation prédictive avancée, vision par ordinateur et sélection nationale.”
Entraînement de réseaux convolutionnels profonds et analyse des cartes d'activation.
Repères & Métriques Clés
Zindi Africa
Compétition ML compétitive
Sélection Nationale
Top performers béninois
Ensemble Learning
ConvNeXt + XGBoost
Récit de l'Étape
L'Olympiade Nationale d'IA a marqué un tournant dans mon approche de la data science et du Deep Learning. Confronté à des jeux de données réels et bruités, j'ai développé des architectures de vision par ordinateur résilientes et optimisé des pipelines d'entraînement en temps contraint.
L'enjeu consistait à combiner des techniques avancées d'augmentation de données, des modèles de pointe (ConvNeXt, EfficientNet, FastAI) et du stacking d'arbres de décision (XGBoost, CatBoost) pour maximiser le F1-score et la robustesse de généralisation.
Grâce à cette rigueur et à des itérations méthodiques, j'ai décroché ma qualification au sein de la sélection nationale pour représenter le Bénin sur la scène internationale.