février 2026
Nous sommes quatre étudiants en M2 à Polytech Nice-Sophia, spécialisés en Architecture Logicielle :
Kaggle est la plateforme de référence mondiale pour les compétitions de data science et de machine learning. Avec plus de 201 000 compétiteurs classés, elle représente un environnement hautement compétitif où seuls quelques développeurs parviennent à rester constamment au sommet du classement.
En tant que compétiteurs nous-mêmes, nous cherchons à comprendre ce qui différencie les participants ordinaires des membres du top 10 mondial. Comprendre leurs stratégies, leurs méthodes de travail et leurs parcours est un moyen direct d’améliorer nos propres performances.
Notre objectif est de découvrir les pratiques, stratégies ou routines qui permettent à certains de passer de débutant à expert et d’enchaîner les podiums. Cette étude s’inscrit dans une démarche de rétro-ingénierie : analyser les patterns de réussite pour en extraire des enseignements exploitables.
Comment performer dans les compétitions Kaggle ?
Cette question générale se décline en plusieurs dimensions que nous explorons à travers quatre sous-questions complémentaires :
Ces quatre axes couvrent à la fois les aspects stratégiques (comment participer, avec qui, à quelle fréquence) et les aspects techniques (qualité du code, choix architecturaux).
Nos analyses reposent principalement sur les données publiques de la plateforme Kaggle :
| Source | Description | Utilisation |
|---|---|---|
| Profils publics | Historique des compétitions, rangs, médailles | Analyse des trajectoires et collaborations |
| Leaderboards | Classements détaillés avec composition des équipes | Étude solo vs équipe, performance par décile |
| Notebooks publics | Code source des solutions | Analyse de la qualité du code |
| Write-ups | Descriptions techniques des solutions gagnantes | Extraction des critères architecturaux |
| API Kaggle | Accès programmatique aux métadonnées | Automatisation de la collecte |
Outils utilisés :
Notre question générale se décline en quatre sous-questions, chacune étant traitée par un membre de l’équipe selon une méthodologie dédiée.
Auteur : Sacha Chantoiseau
Lien : content.md
Comprendre si la progression spectaculaire d’un compétiteur (de top 300 à top 1 mondial) s’explique par des facteurs mesurables : volume d’activité et pratiques de collaboration.
Cette sous-question identifie les leviers stratégiques (volume, collaboration, diversification) qui permettent une progression rapide. Elle répond au “comment” de la réussite en termes d’engagement et de pratiques collaboratives.
Auteur : Yannick Ascari
Lien : content.md
Déterminer si les meilleurs compétiteurs obtiennent leurs résultats grâce à une maîtrise générale du ML ou s’ils se focalisent sur un domaine précis (tabulaire, vision, NLP, séries temporelles).
Les tops du leaderboard se spécialisent dans un domaine précis, et cette spécialisation est corrélée à leur performance.
Cette sous-question explore la dimension expertise technique : faut-il être généraliste ou spécialiste pour performer ? Elle identifie les domaines les plus propices à la spécialisation, notamment le tabulaire.
Auteur : Moussa Boudjemaa Merwan Malik Lien : content.md
Déterminer si la performance ML est associée à une plus grande maturité d’ingénierie dans le code : structure, modularité, reproductibilité, lisibilité.
Les solutions du top 1% se distinguent par un code plus propre et structuré que celles du top 40-50%.
Cette sous-question explore la dimension de la qualité d’ingénierie : l’excellence en ML implique-t-elle l’excellence en développement ? Elle questionne l’hypothèse implicite selon laquelle “mieux classé = mieux codé”.
Auteur : Baptiste Royer
Lien : content.md
Déterminer si les solutions gagnantes présentent une similarité architecturale entre elles et se distinguent des solutions faiblement classées. Cette problématique permet d’identifier si la réussite repose sur l’optimisation de composants techniques éprouvés ou sur l’innovation architecturale radicale.
Cette sous-question explore la dimension de convergence architecturale : les gagnants convergent-ils vers des configurations optimales identifiées par la communauté (composants établis, embeddings reconnus) ou explorent-ils des espaces architecturaux diversifiés ? Elle révèle si l’excellence repose sur la maîtrise collective ou l’innovation individuelle, avec une validation domaine-dépendante.
| Hypothèse | Statut | Résultat clé |
|---|---|---|
| H1 - Intensification | Validée | x7 compétitions/an, x6.7 score de performance |
| H2 - Solo vers équipe | Validée | Passage de 0% à 100% équipe entre 2020 et 2022 |
| H2.1 - Rotation | Validée | 23 coéquipiers uniques pour 12 compétitions |
| H2.2 - Force équipe | Validée | Équipes fortes = top 1% régulier |
Généralisation :
Conclusion SQ1 : La progression rapide s’explique par une stratégie d’engagement intensive et collective : multiplication du volume, basculement vers le travail d’équipe, diversification des collaborations, et sélection de coéquipiers forts.
| Métrique | Résultat |
|---|---|
| Taux moyen - Tabulaire | 74.9% |
| Taux moyen - NLP | 15.0% |
| Taux moyen - Séries temporelles | 10.1% |
| Top 10 vs reste (tabulaire) | 82.4% vs 74.8% |
Observations :
Conclusion SQ2 : Oui, les tops du leaderboard se spécialisent principalement dans le tabulaire. Cette spécialisation semble être une stratégie gagnante, mais elle n’est pas exclusive.
| Strate | Score moyen | Observation |
|---|---|---|
| top_1% | 76.3/100 | Distribution concentrée |
| top_10% | 72.3/100 | Plus de variabilité |
| p40_50 | 75.6/100 | Les 2 meilleurs notebooks (95/100) sont ici ! |
Observations :
Conclusion SQ3 : Non, l’excellence en ML ne va pas de pair avec l’excellence en ingénierie logicielle. Les compétiteurs du podium peuvent sacrifier la qualité du code au profit de l’expérimentation rapide. Ce sont deux dimensions distinctes.
| Domaine | Top 5 (intra) | Bottom 5 (intra) | Ratio | Inter-groupes | Écart (Intra-Inter) |
|---|---|---|---|---|---|
| Tabulaire | 33.76% (±10.55%) | 18.02% (±6.56%) | 1.87x | 19.67% (±5.45%) | 14.09 pts |
| Vision | 23.53% (±3.54%) | 13.04% (±8.48%) | 1.81x | 16.91% (±7.35%) | 6.62 pts |
| NLP | 21.81% (±2.79%) | 29.65% (±6.88%) | 0.74x | 19.74% (±7.28%) | 2.07 pts |
Observations :
Conclusion SQ4 : La convergence architecturale est domaine-dépendante. Pour Tabulaire et Vision, la réussite repose sur l’optimisation d’architectures éprouvées plutôt que sur l’innovation radicale. Pour NLP, l’exploration architecturale constitue un avantage compétitif face à la standardisation des approches conventionnelles.
En croisant les résultats des 4 sous-questions, plusieurs enseignements émergent :
Le volume et la collaboration priment (SQ1) : La stratégie d’engagement est un levier majeur de progression, souvent plus visible que les choix techniques.
La spécialisation paie (SQ2) : Se concentrer sur un domaine (tabulaire notamment) est corrélé au succès, mais une polyvalence résiduelle reste présente.
La qualité du code est orthogonale (SQ3) : Performer en ML ne signifie pas écrire du code propre. Ce sont deux compétences distinctes.
Les patterns gagnants existent (SQ4) : Bien que les chemins diffèrent, certains choix architecturaux sont récurrents chez les gagnants.
Chaque sous-question dispose de scripts permettant de reproduire les analyses :
| Sous-question | Dossier | Scripts clés |
|---|---|---|
| SQ1 | zero-to-hero/assets/scripts/ |
reproduce.sh, sq1_*.py |
| SQ2 | kaggle-analyze-specialization/src/ |
analyze_specialization.py, visualize_specialization.py |
| SQ3 | kaggle-code-quality/scripts/ |
validate_llm_evaluations.py, aggregate_evaluations.py |
| SQ4 | solution-convergence/scripts/ |
similarity/, normalize/, field-completion-ratio/ |
Pré-requis communs :
Comment performer dans les compétitions Kaggle ?
Pour un utilisateur de Kaggle souhaitant performer dans les compétitions, notre étude identifie quatre leviers concrets. D’abord, participez intensivement : multipliez les compétitions et formez des équipes avec des partenaires diversifiés et bien classés, en évitant de vous enfermer dans un noyau fixe. Ensuite, spécialisez-vous : concentrez-vous sur un domaine précis (le tabulaire offre le plus d’opportunités) tout en restant capable de vous adapter. Concernant le code, privilégiez l’expérimentation : la qualité d’ingénierie n’est pas corrélée au classement ; les meilleurs sacrifient la propreté du code au profit d’une itération rapide. Enfin, adaptez votre stratégie architecturale au domaine : en Tabulaire et en Vision, maîtrisez les composants éprouvés par la communauté ; en NLP, osez l’exploration architecturale pour vous distinguer des approches standardisées.
rimel-2025-2026/
├── content.md # Ce fichier (chapitre commun)
├── content-template.md # Template fourni
├── zero-to-hero/ # SQ1 - Sacha
│ ├── content.md # Chapitre détaillé
│ └── assets/scripts/ # Scripts de reproduction
├── kaggle-analyze-specialization/ # SQ2 - Yannick
│ ├── book.md # Chapitre détaillé
│ ├── src/ # Scripts Python
│ └── data/ # Données et visualisations
├── kaggle-code-quality/ # SQ3 - Malik
│ ├── content.md # Chapitre détaillé
│ ├── scripts/ # Scripts de validation et agrégation
│ ├── corpus/ # Notebooks et évaluations
│ └── data/ # Résultats et graphiques
└── solution-convergence/ # SQ4 - Baptiste
├── content.md # Chapitre détaillé
├── scripts/ # Scripts de similarité et normalisation
├── prompts/ # Prompts LLM
└── competitions/ # Résultats par compétition