Miss France 2023 : comment le Data Lab’AVISIA prédit la gagnante grâce à la data et au Machine Learning
Depuis 2017, le Data Lab’AVISIA propose chaque année des prédictions pour l’élection Miss France. Cette initiative interne encourage la création de projets de Recherche et d’Innovation. Elle permet à nos consultants de monter en compétences sur de nouveaux outils. Cela leur permet aussi de découvrir de nouvelles techniques et technologies.
Cette année encore, une équipe de quatre consultantes contribue au maintien et à l’enrichissement de ce projet.
Retour sur notre année de gloire. L’an dernier, notre projet a basculé sous les feux des projecteurs. Nous avons réussi à prédire Miss France 2023 ainsi que sa première dauphine. Notre modèle combinait scraping Twitter et Wikipedia, ainsi que Deep Learning pour l’analyse des traits des visages des candidates.
Cette année, nous avons redoublé d’efforts. Notre objectif : livrer une prédiction toujours plus juste pour l’élection du 16 décembre à Dijon.
Le modèle de prédiction : Dataiku, Machine Learning et données multi-sources
D’un point de vue technique, nous utilisons la plateforme Data ScienceQu'est-ce que la Data Science ? La Data Science, ou science des données, est une discipline interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des insights à partir de données, qu'elles soient structurées ou no... More Dataiku pour analyser nos données. Cette plateforme permet d’intégrer facilement plusieurs langages de programmation, comme Python ou SQL. Elle facilite aussi le Data ManagementQu'est-ce que le Data Management ? Le Data Management, ou gestion des données, regroupe l’ensemble des pratiques, processus et architectures permettant de collecter, stocker, sécuriser et exploiter les données d’une organisation tout au long de leur cycle de vie. À l’ère du Big Data et de l’Intellig... More et la construction de modèles de Machine Learning. Les données générées par Dataiku sont ensuite envoyées et stockées sur BigQuery, composant de Google Cloud Platform (GCP).
Notre modèle de Machine Learning évolue chaque année. Il s’appuie sur plusieurs sources de données :
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Les caractéristiques des candidates : âge, taille, région, etc. (source : Wikipédia)
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La composition du jury : âge moyen, répartition homme/femme (source : Wikipédia)
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La démographie des régions : données sociodémographiques, nombre d’habitants, répartition par âge, niveau d’études et catégorie socio-professionnelle (source : données publiques INSEE)
La notoriété des Miss régionales sur les réseaux sociaux entre également dans le modèle.
Jusqu’à présent, seules les données Twitter étaient collectées et analysées. Depuis l’acquisition de Twitter par Elon Musk en octobre 2022, le réseau social a beaucoup évolué : changement de nom (X), nouveau logo, et surtout des politiques d’API plus restrictives. Notre compte développeur nous permet toutefois d’accéder à l’API Twitter v2. Nous récupérons ainsi les tweets associés aux hashtags de nos Miss régionales, sur lesquels nous menons une analyse de sentiments. Cette analyse classe chaque tweet (positif ou négatif) et calcule un score de popularité pour chaque candidate.
Nouveauté cette année : l’intégration des données Instagram. Ce réseau, souvent privilégié par les Miss pour leur communication, est un excellent indicateur de notoriété. Grâce à l’API Graph, nous collectons :
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les profils des Miss : nombre de followers, nombre de posts ;
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les posts des Miss : likes, commentaires, avec analyse de sentiments sur ces derniers ;
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les posts mentionnant les Miss régionales, pour identifier les candidates les plus citées.
Notre application web : suivez les prédictions en temps réel
Pour permettre à chacun de visualiser ces éléments techniques, nous avons développé cette année une application web dédiée.
Destinée aux collaborateurs d’AVISIA comme au grand public, l’application a été développée en Next.js et déployée avec Cloud Run, composant de Google Cloud Platform. Toutes les données affichées sont mises à jour à chaque actualisation du modèle sur la plateforme Dataiku.
L’application se compose de trois parties :
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La page d’accueil présente la prédiction du top 5 Miss France by AVISIA, disponible dès J-5 avant l’élection (11 décembre), avec la date et l’heure de dernière actualisation du modèle, ainsi qu’une description rapide du projet.
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Une page dédiée aux 30 candidates, avec pour chacune un bouton « Voir plus » donnant accès à ses données et indicateurs issus de Twitter et Instagram.
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Une page de comparaison du top 10 des Miss régionales les plus populaires, pour identifier les favorites selon nos données.
À vos agendas
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4 décembre 2023 : lancement de l’application web, avec toutes les données du projet de prédiction Miss France.
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11 décembre 2023 (J-5) : publication de nos prédictions.
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16 décembre 2023, soir de l’élection : suivez l’application web pour connaître les prédictions actualisées en direct.
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J+7 de l’élection : publication du debrief sur le blog AVISIA.
Envie de suivre nos prédictions en direct le soir de l’élection ? Découvrez l’application web Miss France by AVISIA.
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Contact Presse : Agence PROFILE / Shérazade EL HOUARI
La Team Miss France : Manon MAHEO, Louise MERLAUD, Ophélie TOURLAN, Solène VENEZIA
