Le campus Epitech Lyon a accueilli un hackathon en intelligence artificielle, organisé en partenariat avec hand•e et Hutek.
Un événement intense, technique et engagé, réunissant près de 40 étudiants autour d’un défi ambitieux : recréer une fonctionnalité de DeepSearch en local, en open source, sans dépendance aux big tech.
Un objectif à la hauteur d’Epitech : maîtriser la DeepSearch en IA
L’objectif principal du hackathon était de permettre aux étudiants de découvrir, comprendre et pratiquer la fonction DeepSearch, une technologie avancée d’IA capable de :
- effectuer des recherches approfondies sur une thématique donnée,
- analyser des corpus complexes,
- produire une synthèse experte d’un niveau équivalent à une analyse doctorale.
Les mentors professionnels de hand•e ont accompagné les étudiants tout au long de l’événement, partageant leur expertise sur les LLM, les pipelines de recherche avancée et les enjeux de souveraineté des données.
Un format volontairement exigeant et engagé
🔥 Contraintes assumées, apprentissage maximal 🔥
Le défi imposait des règles strictes (cette liste a été créée avec un LLM, c’est assumé !) :
- 🚫 pas de ChatGPT,
- 🚫 aucune API payante,
- ✅ LLM locaux,
- ✅ pipeline full open source,
- ✅ créativité, rigueur technique et élégance des prompts.
Un cadre pensé pour pousser les étudiants à comprendre réellement les architectures IA, plutôt que de consommer des outils clé en main.
Déroulement du hackathon Intelligence Artificielle Deepsearch
18h00 – 19h00 : montée en compétences
Présentation détaillée du fonctionnement de la technologie DeepSearch par les mentors de hand•e :
- principes techniques,
- architecture des agents IA,
- cas d’usage professionnels,
- limites et enjeux liés aux données sensibles.
19h00 – 00h00 : 6 heures de développement intensif
Répartis en 9 équipes, les étudiants avaient deux objectifs techniques précis :
- développer une fonction DeepSearch locale capable d’analyser un dossier ou un fichier,
- générer automatiquement un livrable structuré (PowerPoint ou PDF) à partir de l’analyse.
Pizza et boissons ont accompagné ces 4 heures de feu, dans une ambiance à la fois studieuse, collaborative et compétitive.
Après minuit : pitch et jury du Hackathon IA
Chaque équipe a présenté son projet devant un jury composé de professionnels, chargé d’évaluer :
- la qualité technique,
- la pertinence de l’architecture,
- la valeur d’usage,
- la capacité à répondre à des enjeux réels de protection des données.
Une victoire lyonnaise méritée
Équipe gagnante du Hackathon IA
- Léandre Ramos
- Merlin Devillard
- Christian Amoussou
- Youssef Mehili
Leur solution a su convaincre par :
- la robustesse de son pipeline IA,
- la pertinence de l’approche open source,
- sa capacité à analyser des données sensibles sans fuite vers des acteurs externes.
En récompense, l’équipe gagnante s’est vu offrir une session dans un simulateur de Formule 1, clin d’œil à l’intensité et à la précision requises pendant le hackathon.
De nombreux autres Hackathons et Challenges où Epitech Lyon s’est démarqué
IA, souveraineté et responsabilité : un enjeu central traité à Epitech
Ce hackathon IA a mis en lumière un sujet stratégique pour les entreprises comme pour les futurs ingénieurs :
comment exploiter la puissance de l’IA tout en protégeant les données sensibles.
Problématique du Hackathon IA 2025 Epitech Lyon
En recréant une alternative locale à DeepSearch, les étudiants ont travaillé sur :
- la réduction de la dépendance aux big tech,
- la maîtrise des flux de données,
- l’IA responsable et souveraine.
Un enjeu parfaitement aligné avec les attentes actuelles du marché.
Epitech Lyon, un campus ouvert aux entreprises et à l’innovation
En accueillant ce hackathon Intelligence Artificielle dans ses locaux, Epitech Lyon confirme son positionnement :
- campus ouvert à l’écosystème tech,
- lieu d’expérimentation grandeur nature,
- formation par la pratique sur des sujets de pointe.
Un grand merci aux partenaires et intervenants qui ont rendu cet événement possible :
- hand•e,
- Hutek,
- Emmanuel Batt pour la co-animation,
- Sébastien Hubert et Adrien Bossi pour le partage d’expertise.
FAQ – hackathon IA et DeepSearch à Epitech Lyon
L’intelligence artificielle regroupe des technologies capables d’analyser des données, d’apprendre et de produire des résultats de manière autonome, en imitant certaines capacités humaines comme l’analyse ou le raisonnement.
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’IA spécialisé dans la compréhension et la génération de texte, utilisé pour analyser, résumer ou produire des contenus complexes.
Un LLM local est un modèle d’IA qui fonctionne directement sur une machine ou un serveur interne, sans envoyer de données vers des services externes ou des plateformes en ligne.
Avantage clé : meilleure protection des données sensibles donc une meilleure confidentialité.
DeepSearch est une fonction avancée d’IA qui permet :
– d’analyser en profondeur des documents ou dossiers,
– de croiser plusieurs sources,
– de produire une synthèse experte structurée.
DeepSearch est une technologie d’intelligence artificielle capable d’analyser en profondeur des documents ou des données pour produire une synthèse structurée et experte, bien au-delà d’une simple recherche par mots-clés.
Google renvoie des liens.
DeepSearch analyse le contenu, croise les informations et génère directement une analyse synthétique exploitable.
Cela signifie que l’IA ne se contente pas de résumer.
Elle structure l’information, identifie les concepts clés, met en perspective les données et produit une analyse approfondie, comparable à un travail académique avancé.
Un pipeline IA est une chaîne d’étapes automatisées :
– collecte des données,
– analyse par l’IA,
– traitement des résultats,
– génération d’un livrable.
Tout est organisé pour fonctionner de manière fluide et cohérente.
Un logiciel open source est un logiciel dont le code est public.
Il peut être étudié, modifié et amélioré par la communauté, sans dépendre d’un acteur unique.
L’objectif est pédagogique :
– comprendre comment fonctionne l’IA “sous le capot”,
– éviter les solutions clés en main,
– apprendre à construire ses propres outils.
Une API est une interface qui permet à un logiciel d’utiliser les services d’un autre logiciel.
Certaines API sont payantes et hébergées par des grandes plateformes.
Une CLI est un outil que l’on utilise via des commandes textuelles, sans interface graphique.
Elle est très utilisée par les développeurs pour sa rapidité et son efficacité.
Un livrable est un résultat concret produit à la fin d’un projet : un document, un logiciel, un rapport, une présentation PowerPoint ou un PDF.
Les entreprises, consciente du niveau de nos étudiants et diplômés, nous appellent souvent l’école des livrables dans toutes les conditions extrêmes (contraintes de temps, techniques, d’équipe, technologiques…). Un Epitech livre toujours dans les délais et dans le respect de la demande.
Parce que dans le monde professionnel, l’analyse doit être : compréhensible, partageable, directement exploitable.
L’IA permet de transformer une recherche technique en support clair pour la prise de décision.
Pour :
– limiter les risques de fuite,
– respecter la confidentialité,
– garder le contrôle sur ses informations,
– répondre aux exigences réglementaires des entreprises.
C’est le fait de garder la maîtrise complète de ses données : où elles sont stockées, comment elles sont utilisées et par qui.
Le terme « big tech » désigne les grandes entreprises technologiques internationales qui proposent des services numériques massifs, souvent basés sur le cloud et les données.
Participer avec engagement à un Hackathon permet de :
– travailler sur des technologies de pointe,
– comprendre les enjeux réels des entreprises,
– développer des compétences très recherchées,
– apprendre à livrer sous contrainte de temps.