Tunisia IOT & AI Challenge

This challenge is devoted to everyone who is at the end of the studies project phase, to Startupers, and to anyone who has an idea for an innovative AI-based project and wants further to develop this idea.

Ozeol

The challenge aims to harness the power of artificial intelligence (AI) to develop an innovative solution capable of efficiently transforming PDF files into Excel files. Participants will be tasked with creating an AI-driven system that accurately extracts data from PDF documents and converts it into structured Excel spreadsheets. This challenge will focus on improving automation, accuracy, and usability in the conversion process. Ozeol is providing an example of an initial PDF file received from a supplier and an example of the final excel file that we want to have. https://drive.google.com/drive/folders/11zAK6pSX_KEVwhWtmqswfm_JnFqQxoVD

ARSII

L’objectif de ce défi proposer une solution IA pour convertir un audio vers un texte. La solution doit permettre à un utilisateur de générer un texte sur une interface Web à partir d’une prise de parole en temps réel. L’utilisateur aura la main de corriger le texte en cas d’une conversion incorrecte.

ClassQuizz

Project Description: In this project, you are tasked with developing innovative solutions to identify learning difficulties in primary students. The goal is to create AI models capable of analyzing chosen input data types such as text exams or exercises performed by the student, video recordings of student interactions, or audio files—to pinpoint specific learning challenges and difficulties related to areas like spelling, writing, problem-solving, logical reasoning, and more. You have the freedom to select the type of difficulties you wish to focus on and the data format you prefer to work with.  Dataset: You are encouraged to utilize public datasets and employ cutting-edge AI technologies to devise a system that can recognize and categorize students' learning troubles.

Braintrain academy

The challenge involves creating a chatbot equipped with voice recognition capabilities that can understand and respond to user inquiries in Arabic, English, or French, depending on the language spoken by the user. This requires implementing multilingual voice recognition technology capable of accurately transcribing spoken words into text in the respective languages. Additionally, the chatbot must be programmed to generate responses in the same language as the input, ensuring seamless communication between the user and the system. Overcoming this challenge involves integrating multilingual processing algorithms and language-specific databases to facilitate accurate understanding and response generation across different languages.

ARSII

L’objectif de ce défi est d’implémenter un agent conversationnel dans site d’information médicale en rapport avec la maladie d’Alzheimer. Cet agent va interagir avec des internautes demandeurs d’informations personnalisées à propos la maladie Questions/réponses sur les causes, les symptômes, …, …). Démarche : Choisir un modèle génératif et lui appliquer un raffinement d’apprentissage (en tenant compte de la spécificité de la maladie d’Alzheimer Concevoir un site dynamique d’information sur la maladie d’Alzheimer dont le quel vous intégrer des KPI en liaison avec la maladie Intégrer l’agent conversationnel développé dans le site d’information.

ECOLE POLYTECHNIQUE DE SOUSSE

https://gitlab.com/eps_mlops/defi_ai_night_mlops

Juniors CV

1/Nous voulons inclure un test de profiling basé sur l'IA qui évalue les candidats en fonction de leurs compétences techniques et comportementales,leurs traits de personnalité via des jeux cognitifs. 2/Création d'un Système de Matchmaking basé sur l'IA pour Mettre en Relation Employeurs et Jeunes Diplômés

Novation City

L'algorithme nous aide à résoudre les difficultés liées aux plans de nos bâtiments, de parkings ou de bâtiments tertiaires autres en quelques secondes. Ça doit être un configurateur-simulateur, pour simuler des projets sur une parcelle ou encore optimiser la programmation de bâtiments.

N A DEV

Le contexte de ce défi est celui d'une entreprise de développement informatique cherchant à améliorer son service client et à offrir une expérience utilisateur plus fluide et efficace sur son site web. Face à une demande croissante de support client et à la nécessité de réduire les délais de réponse, l'entreprise souhaite mettre en place un chatbot intelligent capable de répondre aux questions des clients de manière autonome et personnalisée. L'entreprise reconnaît l'importance de l'automatisation des tâches répétitives pour libérer du temps à ses agents humains et se concentrer sur des demandes plus complexes et à plus forte valeur ajoutée. De plus, elle souhaite capitaliser sur les avantages de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel pour fournir un support client 24/7, améliorer la satisfaction des clients et renforcer sa compétitivité sur le marché. Dans ce contexte, le projet de développement d'un chatbot de service client intégré dans le site web de l'entreprise est une initiative stratégique visant à moderniser et à optimiser les processus de support client, tout en offrant une expérience utilisateur de qualité et en renforçant l'image de l'entreprise en tant qu'innovatrice et axée sur la technologie.

ARSII

Think back to your experience participating in the AI Night Challenge and share your favorite moment in a video. This could be a specific interaction with another participant or mentor, a breakthrough in your project, a particularly interesting talk or workshop, or anything else that stood out to you. Be creative and expressive in your video!

ARSII

Description :Dans le cadre de la compétition “Nuit de l'IA", notre projet vise à développer un système d'évaluation intelligent avec attribution de notes pour faciliter l'apprentissage interactif des étudiants. Nous fournirons, ci-dessous, aux participants un dataset préexistant contenant des questions et des réponses dans divers domaines académiques. Les participants devront concevoir et implémenter une interface utilisateur simple mais intuitive, permettant aux utilisateurs (étudiants) de soumettre leurs réponses et de recevoir un retour immédiat incluant une note pour chaque réponse évaluée.Dataset Fourni :Nous mettrons à disposition un dataset complet comprenant un large éventail de questions et de réponses dans des domaines tels que le Développement Web, l’Intelligence Artificielle, la Programmation Orientée Objet, la gestion des Bases des Données, etc. Ce dataset servira de référence pour évaluer les réponses des utilisateurs.Tâches à Réaliser :- Conception et développement d'une interface utilisateur conviviale pour permettre aux étudiants de choisir le domaine dans lequel ils souhaitent répondre aux questions.- Intégration de fonctionnalités permettant aux utilisateurs de soumettre leurs réponses de manière fluide.- Implémentation d'un système d'évaluation intelligent qui comparera les réponses des utilisateurs aux réponses attendues dans le dataset.- Attribution d'une note à chaque réponse évaluée, basée sur des critères prédéfinis et sur la justesse de la réponse.Technologies à Utiliser :Les participants seront libres de choisir les technologies qu'ils estiment les plus adaptées à leurs compétences et à leurs besoins. Cependant, des suggestions peuvent inclure l'utilisation de langages de programmation tels que Python, JavaScript, et des frameworks comme Flask pour le backend et React.js pour le frontend.Critères d'Évaluation :Les projets seront évalués en fonction de leur convivialité, de leur efficacité dans l'évaluation des réponses, de l'exactitude de l'attribution des notes et de la robustesse de l'interface développée. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1LcsngDO4RHtvkQd8V97ZIDTKO3TXLigH/edit?usp=sharing&ouid=117595639347953225624&rtpof=true&sd=true

Novation Industry 4.0 Center

Introduction: In modern manufacturing, ensuring product quality is paramount. However, traditional quality control methods often fall short in detecting subtle defects or anomalies. Leveraging artificial intelligence (AI) can significantly enhance the accuracy and efficiency of quality control processes. Objective: Develop an AI-based quality control system that can automatically detect defects, anomalies, and deviations in manufacturing processes to ensure product quality meets the desired standards. Methodology: Data Collection: Gather large datasets of images, sensor readings, or other relevant data types capturing various stages of the manufacturing process. Preprocessing: Clean and preprocess the data to remove noise and irrelevant information, and normalize it for consistency. Model Development: Train AI models such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), or hybrid architectures to analyze data patterns and identify defects. Integration: Integrate the trained models into the manufacturing process, either directly on the production line or within a dedicated quality control station. Feedback Loop: Implement mechanisms for continuous learning and improvement by collecting feedback from detected defects and incorporating it into future model iterations. Key Features: Real-time Detection: The system should be capable of detecting defects in real-time as products move through the manufacturing process. Multi-Modal Analysis: Utilize multiple data sources such as images, sensor data, and historical records for comprehensive defect detection. Scalability: Design the system to scale across different manufacturing environments and accommodate varying production volumes. Customization: Provide flexibility for customization to adapt to different product types and quality standards. Integration with Existing Systems: Ensure seamless integration with existing manufacturing systems and equipment. User Interface: Develop a user-friendly interface for operators to monitor the quality control process and intervene when necessary.

ARSII

Le Green IT est une approche visant à minimiser l’impact environnemental de l’informatique. Dans un monde de plus en plus numérique, la consommation d’énergie, la gestion des déchets électroniques et l’empreinte carbone des centres de données sont devenus des préoccupations majeures. D’où l’émergence de la démarche Green IT qui permet aux entreprises d’adopter concrètement des pratiques ayant un impact réduit sur la consommation environnementale : -        Efficacité énergétique : améliorer l’efficacité énergétique des équipements informatiques et des centres de données pour réduire la consommation d’énergie. -        Réduction des déchets : minimiser les déchets électroniques avec des pratiques telles que la réutilisation de matériel, ou la prolongation de la durée de vie des équipements. -        GreenOps : démarche visant à optimiser l’utilisation des ressources informatiques dans le cadre des services cloud. Le paradoxe que l’utilisation IA peut augmenter la consommation d’énergie si elle est utilisée de manière inefficace. L’objectif de ce défi de proposer des solutions IA pour créer un avenir plus durable pour l’informatique. Ainsi, en optimisant la consommation d’énergie, en prolongeant la durée de vie des équipements et en rendant les infrastructures plus efficaces, l’IA contribue à réduire l’impact environnemental de la technologie.

PRISTINI School of AI

Objective: The objective of this challenge is to develop a video generator based on Generative AI that takes images related to recent events at Pristini School of AI as input and generates cohesive, visually appealing videos. Participants in this challenge are tasked with creating a video generation system that can take a series of images captured during recent events at Pristini School of AI and transform them into engaging videos.  Challenge Guidelines: 1. Image Input: Participants will be provided with a dataset of images taken during recent events at Pristini School of AI. These images will include snapshots of workshops, lectures, student activities, and any other relevant events.  2. Generative AI Model: Participants are required to implement or utilize existing Generative AI models capable of generating videos from sequences of images. These models should be able to understand the temporal relationship between images and generate smooth transitions between frames.  3. Video Generation: The core task is to develop a system that takes the input images and produces high-quality videos that effectively summarize the events. The generated videos should be visually appealing, coherent, and able to capture the essence of the events.  Evaluation Criteria: - Visual Quality: Clarity, resolution, and overall visual appeal. - Coherence: Smooth transitions between frames, logical progression of events. - Relevance: How well the video captures the essence of the events at Pristini School of AI. - Creativity: Innovative use of AI techniques to enhance the video generation process. - Technical Implementation: Efficiency, scalability, and robustness of the video generation system.

PRISTINI School of AI

Objective: The main objective of this challenge is to develop a chatbot that enhances social engagement and interaction with the Pristini School of AI community across Facebook Messenger, Instagram, and TikTok. Participants should focus on creating a chatbot that effectively represents the school, responds to inquiries promptly, and fosters meaningful connections with prospective students, current students, alumni, and anyone interested in AI education.   Challenge Guidelines: 1. School Representation: Design the chatbot to embody the identity and values of Pristini School of AI. Ensure that the chatbot accurately reflects the school's mission, vision, and culture in its interactions.   2. Informational Assistance: Develop the chatbot to provide comprehensive information about the school, including details about academic programs, admission requirements, faculty profiles, campus facilities, upcoming events, and FAQs.   3. Personalized Engagement: Implement personalized engagement strategies to cater to the diverse needs and interests of users. Utilize user profiling, context-aware responses, and conversational AI techniques to deliver tailored interactions.   4. Multimedia Integration: Enhance the chatbot experience with multimedia content such as images, videos, infographics, and interactive elements. Utilize platform-specific features to deliver rich media experiences across Facebook Messenger, Instagram, and TikTok.   5. Community Building: Foster a sense of community and belonging through the chatbot by facilitating connections among students, alumni, faculty, and prospective students. Encourage user participation in discussions, polls, surveys, and virtual events.    Evaluation Criteria: - Innovation and Creativity: Novelty and creativity in chatbot design and interaction strategies. - User Experience: Effectiveness in engaging users and providing valuable interactions. - Platform Integration: Seamless integration and optimization across Facebook Messenger, Instagram, and TikTok. - Technical Implementation: Robustness, scalability, and efficiency of the chatbot's underlying architecture and algorithms.

iMaxeam

Our goal is to integrate a generative AI solution that complements our mobile solution builder product, focusing on simplicity, efficiency, and the power of drag-and-drop functionality. Participants are tasked with designing, training, and delivering a generative AI model that seamlessly integrates with our mobile solution builder. This AI model should understand user intents, suggest components, and automate parts of the application building process, thereby reducing building time and enhancing user experience.