Retour d’expérience : Hackathon IA

Publié le 13 janvier 2025

hHackaton IA

L’intelligence artificielle transforme nos façons de travailler, et quoi de mieux qu’un hackathon pour explorer tout son potentiel ? 🎯

Nous avons récemment co-organisé un hackathon sur l’IA générative et l’API-sation avec Python, avec pour objectif d’aider les participants à comprendre et exploiter ces technologies sur un cas concret : le traitement automatisé des tickets.

Dans cet article, nous revenons sur cette expérience, à travers les témoignages des différents organisateurs et experts qui ont accompagné les participants.

🎬 J-Avant : La préparation du hackathon

L’organisation d’un hackathon ne s’improvise pas. Pour garantir une expérience fluide et efficace, nous avons travaillé en amont sur plusieurs aspects clés. L’idée était d’arriver le jour J avec un cadre clair, des outils prêts à l’emploi et une structure bien définie.

Définition du format et des dynamiques d’équipe

Un hackathon, ce n’est pas juste coder à toute vitesse. C’est aussi un équilibre à trouver entre travail collectif et individuel, entre liberté et cadre structuré. Dès le départ, nous avons réfléchi à la meilleure façon d’organiser les équipes et d’assurer une dynamique de travail fluide.

Nous avons mis un accent particulier sur :

Le déroulé des journées : Comment rythmer l’événement pour garder l’énergie et l’engagement des participants ?
L’interaction entre les participants : Icebreakers, échanges réguliers, temps de réflexion vs temps de production.
L’expérience globale : Comment éviter que certains restent bloqués trop longtemps sans aide ? Comment faire en sorte que chacun puisse apporter sa valeur, même avec des niveaux de compétences différents ?

Préparation technique et mise à disposition des outils

Un hackathon réussi, c’est un hackathon où les équipes n’ont pas à perdre du temps sur des problèmes logistiques ou techniques dès les premières heures. Nous avons donc travaillé en amont sur :

Un environnement de travail prêt à l’emploi : bibliothèques Python installées, jeux de données formatés, accès aux APIs testés.
Des ressources pédagogiques : documentation, guides d’utilisation des outils, et même un programme d’exemple pour que tout le monde puisse rapidement comprendre le fonctionnement d’un appel API vers une IA générative.
Un support technique fluide : mise en place de sessions d’assistance et d’un suivi rapproché pour répondre aux questions des équipes dès les premiers défis.

Scénarisation et définition des challenges

Pour éviter un hackathon où chacun s’éparpille, nous avons voulu structurer l’expérience autour d’un objectif clair. Nous avons travaillé sur plusieurs scénarios possibles et laissé le choix aux équipes, pour qu’elles puissent s’approprier leur projet tout en restant alignées avec le thème du hackathon.

Cette scénarisation avait plusieurs objectifs :

Donner un cap clair pour éviter que les équipes se sentent perdues.
Offrir un cadre de réflexion sans brider la créativité.
Faciliter l’accompagnement en permettant aux mentors et experts de se baser sur des problématiques bien définies.

➡ Un bon hackathon se joue avant même qu’il ne commence. Une préparation minutieuse garantit un démarrage fluide, où chaque participant peut directement se concentrer sur les aspects techniques et métiers du challenge, sans friction.

🏁 Jour 1 : Lancement et premiers défis

La première journée a été rythmée par plusieurs étapes clés :

Matin : Mise en place & exploration

☕ Kick-off et présentation du challenge

Après un icebreaker et la création des équipes, nous avons posé les bases : quel problème cherche-t-on à résoudre ? quelles sont les données à disposition ? quels sont les objectifs ?

📂 Analyse des données et enjeux métiers

Avant d’écrire la moindre ligne de code, il était essentiel de comprendre la matière première :

Quels types de tickets sont traités ?
Quelles informations sont essentielles ?
Quelles données transmettre à l’IA pour obtenir des résultats pertinents ?

💻 Installation des environnements

Nous avons accompagné les équipes dans la mise en place des outils de développement, en fournissant un guide d’installation et exemple de programme Python utilisant une API IA. L’objectif était de visualiser concrètement le processus :

Extraction des données
Envoi à l’IA via une API
Analyse et récupération des résultats

Après-midi : Premiers développements & mini-sprints

⚡ Premier challenge : intégrer l’IA

Une fois les bases posées, place à la pratique ! Les participants ont découvert comment structurer un prompt efficace et optimiser les requêtes API pour obtenir des résultats pertinents.

🔍 Les premiers blocages

Le challenge principal n’a pas été technique, mais fonctionnel :

Quelle granularité d’information donner à l’IA ?
Quels éléments sont réellement exploitables pour améliorer le traitement des tickets ?

🛠 Accompagnement et coaching

Nous avons circulé entre les équipes pour :

Débloquer les points techniques (API, structuration des données)
Aider à affiner les prompts
Encourager la réflexion métier

🔥 Une motivation impressionnante

Un moment marquant ? Certains participants ont voulu rester plus tard pour continuer à améliorer leur travail. Une belle preuve de l’engagement et de l’intérêt suscité par ce hackathon !

🏆 Jour 2 : Finalisation et sprint final

Après une première journée dense en exploration et en premières expérimentations, le deuxième jour du hackathon a été encore plus intense. Cette phase finale était cruciale : elle marquait la transition entre les premières tentatives et la construction d’un prototype fonctionnel.

Un marathon non-stop pour finaliser les projets

💡 Si la première journée était centrée sur la compréhension et l’intégration des bases de l’IA générative, cette deuxième journée était entièrement tournée vers la production et l’optimisation des solutions.

Dès le matin, les participants ont dû se confronter à une réalité bien connue en développement :

Faire fonctionner un prototype, c’est une chose. L’optimiser et le rendre réellement utile, c’en est une autre.
Intégrer l’IA dans un flux de travail métier implique souvent des ajustements et des arbitrages.

🎯 Les objectifs de cette journée :

Finaliser les modèles et les interactions avec l’IA.
Tester et affiner les requêtes API pour maximiser la pertinence des résultats.
Réaliser les ajustements nécessaires pour rendre les solutions plus robustes et exploitables en conditions réelles.

C’était une course contre la montre, et la pression est montée d’un cran au fur et à mesure que la deadline approchait.

⚡ Une intensité qui monte… jusqu’au sprint final !

En fin de journée, la tension était à son comble. Certains ajustaient leurs derniers prompts, d’autres finalisaient la mise en forme des résultats ou mettaient leurs travaux en commun pour assurer leur présentation.

Le rôle des organisateurs

De notre côté, en tant qu’organisateurs et accompagnants, pas de temps mort non plus. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, un hackathon ne signifie pas seulement observer les participants coder.

Nous étions en permanence en mouvement, alternant entre :

Coaching technique : pour débloquer des problèmes sur les API, le traitement des données et l’intégration des modèles IA.
Aide fonctionnelle : certains projets nécessitaient des ajustements dans leur logique métier pour être réellement pertinents.
Gestion des imprévus : bugs, configurations capricieuses, défis inattendus… le quotidien d’un hackathon !

🔎 Un élément clé de cette journée a été notre capacité à identifier rapidement les points de friction et à trouver des solutions avec les équipes. Nous avons parfois dû adapter notre accompagnement en fonction des besoins spécifiques de chaque groupe.

➡ En résumé : Une journée exigeante, mais incroyablement formatrice, tant pour les participants que pour nous, organisateurs. L’engagement des équipes, l’effort collectif et l’adrénaline du sprint final ont donné à ce hackathon une vraie intensité.

🔥 Un bilan très positif

Ce hackathon a été une expérience unique et intense, aussi bien pour les participants que pour nous, organisateurs et experts. Deux jours d’expérimentations, de défis et d’échanges enrichissants autour de l’IA générative et de son intégration dans des processus métiers.

🎯 Les principaux enseignements que nous en tirons

L’IA ne fait pas tout

Beaucoup ont découvert qu’une IA générative, aussi puissante soit-elle, n’est pas une solution magique. Tout repose sur la qualité des données qu’on lui fournit et la précision du contexte qu’on lui donne. Ce hackathon a permis aux participants de prendre conscience de l’importance du travail en amont : structuration des inputs, compréhension des cas d’usage et définition des attentes.

L’API-sation simplifie l’usage des modèles IA, mais demande une vraie réflexion sur l’optimisation Si l’intégration d’une IA via une API semble simple sur le papier, la réalité est plus complexe.
- Comment structurer les appels pour minimiser le coût et le temps de réponse ?
- Comment éviter d’envoyer trop ou trop peu d’informations à l’IA ?
- Comment s’assurer que les résultats restent cohérents sur des jeux de données variés ? Autant de questions que les équipes ont dû résoudre en conditions réelles.
Un bon accompagnement change tout

L’un des éléments les plus appréciés par les participants a été l’accès à des experts tout au long du hackathon. Pouvoir poser des questions, être guidé sur des problématiques techniques ou fonctionnelles, bénéficier de retours concrets… Ça a permis aux équipes de franchir des caps bien plus rapidement et d’éviter de rester bloquées trop longtemps sur des points complexes.

🤝 Un état d’esprit exemplaire et une énergie communicative

💡 Ce qui nous a particulièrement marqués ? L’enthousiasme et la persévérance des participants. Dès les premières heures, on a senti une véritable envie d’apprendre et de tester. Certains n’avaient jamais touché à l’IA avant cet événement, et pourtant, ils se sont lancés sans hésiter.

🔥 Le moment le plus révélateur ? La motivation de plusieurs équipes à rester tard après la fin de la première journée pour peaufiner leurs solutions. Cet engagement montre que l’expérience a été stimulante et formatrice, au point que personne n’avait envie de s’arrêter.

🏔 Un défi relevé haut la main

💡 Le deuxième jour a été une leçon en accéléré sur ce qu’implique réellement le développement d’une solution IA générative.

Techniquement, cela demande une bonne gestion des APIs et une optimisation des interactions avec le modèle.
Fonctionnellement, il faut comprendre quelles données transmettre et comment formuler les requêtes pour obtenir des résultats pertinents.

💬 Du côté des organisateurs, c’était une première expérience de ce type pour certains d’entre nous. Et contrairement à ce que l’on aurait pu imaginer, il n’y a eu aucun moment de creux. C’était une journée intense, rythmée et ultra-enrichissante, avec une dynamique qui a tenu jusqu’au dernier moment.

Et la suite ?

🚀 Ce hackathon n’était qu’un début. Cette expérience nous a prouvé à quel point ces formats d’apprentissage accéléré sont pertinents pour explorer des nouvelles technologies comme l’IA générative.

Qui sait ? Peut-être que d’autres éditions verront le jour bientôt… avec de nouveaux défis, de nouveaux outils et encore plus d’innovation.