En 2018, le Centre d’analyse et de recherche opérationnelle (CARO) de Recherche de développement pour la défense Canada (RDDC) a obtenu une grande quantité de données (plus de 2 téraoctets) d’environ 8000 capteurs (température, pression, vitesse, etc.) installés sur différents systèmes à bord des 12 frégates de patrouille (classe Halifax) de la Marine royale canadienne (MRC). Le but est de développer en R des modèles de prévision basés sur ces données de capteurs afin d’anticiper des problèmes futurs, et ce, avec suffisamment de préavis, permettant ainsi à la MRC d’agir et de garder ses frégates opérationnelles. Dans cette présentation, nous élaborerons sur les défis reliés à l’exploration et à la manipulation des données auxquels nous avons fait face, et en particulier, comment les librairies « sparklyr », « dplyr » and « ff » ont été utilisés pour atténuer les difficultés encourues. Nous allons également brièvement présenter les résultats préliminaires sur les modèles de prédiction en R développés jusqu’à maintenant.
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