Suite à des circonstances particulières, il m'a fallu improviser une évaluation de mon cours d'économétrie une année. J'avais décidé de faire travailler mes étudiants sur la modélisation à partir des "Open Data". J'avais en-tête un double objectif : (1) les faire travailler sur la pratique de la régression linéaire multiple, qui était un peu le coeur du cours il faut dire ; (2) les amener à s'intéresser aux "Open Data", le potentiel d'études qu'elles (données ouvertes) recèlent, mais aussi la difficulté à les exploiter puisqu'elles ne sont pas explicitement collectées à des fins d'analyse.
Les étudiants ont si bien travaillé que j'ai reconduit le dispositif l'année suivante en rajoutant une soutenance pour que les étudiants puissent présenter et de défendre leur travail. Ils ont beaucoup d'imagination pour dégoter des sujets originaux voire épiques qui ont le mérite de titiller ma curiosité.
Je mets en ligne le cahier des charges que je diffusais auprès des étudiants (souvent des personnes me contactent pour avoir des idées de mémoire, je me dis que le thème universel des "open data" peut inspirer). Dans notre timing, suite à ma présentation du format de l'évaluation, ils avaient deux semaines pour me proposer un sujet qui tient la route, que je devais valider, puis deux semaines supplémentaires pour finaliser l'étude et me rendre un rapport. Les soutenances avaient lieu la semaine suivante. Sachant qu'en parallèle, ne l'oublions pas, ils suivent les autres enseignements et subissent d'autres évaluations sous des formes diverses et variées.
Enfin, très important, je proscrivais l'utilisation des bases déjà préparées que l'on retrouve sur les sites dépôts dédiés aux challenges ou à l'étude des algorithmes de machine learning. Elles sont très bien dans le cadre restreint des compétitions et des comparaisons, mais elles ne reflètent en rien la démarche la modélisation dans une étude réelle, contexte où la préparation des données tient une place primordiale et conditionne la qualité des résultats.
Les étudiants peuvent utiliser les outils qu'ils souhaitent. Ils s'appuient sur R ou Python souvent, mais plusieurs ont fait le choix de Gretl. La seule règle imposée était que je puisse reproduire les calculs à l'identique.
Cahier des charges : Projet Open Data - Modélisation
