A.I.-based Diamond price estimation

Projet scientifique

Le diamant est un actif physique échangé sur des marchés spécialisés. Les diamants naturels sont formés dans des conditions de très haute température et de pression dans le manteau terrestre et sont extraits dans des mines après avoir été remontés par du magma ( éruption). Le cristal de diamant brut a des caractéristiques très variables selon le milieu ( composition chimique, température, pression) où il a été produit. Ainsi, deux cristaux extraits côte à côte auront des caractéristiques différentes qui pourront fortement influer son prix.

Nous pensons intéressant au vu de ce contexte de mettre en place des méthodes d’estimation automatique de prix de diamant basé sur des algorithmes d’I.A. Ces modèles linéaires ou non linéaires peuvent capturer des interactions fines et pourront permettre de comprendre la formule non explicite suivie par les gemmologues qui estiment le prix des diamants. Nous nous baserons évidemment au moins sur les 4C et les autres caractéristiques disponibles dans la base de données fournie. La première étude descriptive permettra de comprendre les corrélations entre les variables explicatives et les paramètres qui font le prix ou les variations du prix d’un diamant.

Le projet a pour objectifs de :

  • Comprendre les déterminants du prix des diamants ;
  • Comprendre les évolutions de drivers des prix des diamants
  • Développer un algorithme de machine learning pour estimer automatiquement des prix de diamant à partir de diverses caractéristiques.

 

Responsables scientifiques

Jean-Michel Beacco
Jean-Michel Beacco
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Louis Boulanger
Louis Boulanger

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