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Ton retour d'expérience est très instructif et met en lumière un défi crucial des smart cities. Comment envisagez-vous concrètement d'intégrer et de pondérer ces micro-événements imprévisibles dans votre modèle, sachant que la modélisation fine des comportements humains reste une difficulté majeure en matière de prédiction de stationnement ? Avez-vous exploré des approches hybrides, combinant votre algorithme avec par exemple du crowdsourcing ou des données en temps réel issues de retours utilisateurs, comme certaines solutions le font pour enrichir leurs prédictions ? Enfin, au-delà d'une prédiction "parfaite", quel est le seuil de précision réaliste et utile pour ParkEasy qui apporterait un bénéfice tangible aux usagers, considérant que des précisions autour de 90-97% sont déjà considérées comme performantes pour réduire le temps de recherche ? Ta capacité à apprendre de ces défis est une force indéniable. 💪

Dans mon expérience, la "petite victoire" qui ressemble à un échec, c'est le pain quotidien de l'entrepreneur. Pour SkillUp Kids, on a passé des mois sur des mécaniques de jeu qui, au final, ne captaient pas l'attention. On pensait tenir un truc génial, mais les enfants avaient leur propre avis ! C'est en allant sur le terrain qu'on a compris.



