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PI16 - Framework d’intelligence artificielle pour solution de téléphonie mobile



 

Mots-clé

Java, Géolocalisation, Big Data, Intelligence Artificielle, SCRUM, Elasticsearch, NoSQL

Millésime

2013-2014

Entreprise

SICAP

Equipe projet

DESCHAMPS Mathias
RAZAFINDRAMAKA Rado
SADECKI Aleksander

Contexte du projet

L’entreprise SICAP développe des solutions informatiques pour les opérateurs de téléphonie mobile. Ses solutions permettent à la fois la gestion du parc matériel des abonnés, des consommations, mais aussi le commerce mobile et le marketing direct. SICAP  a récemment développé un nouveau produit dénommé Target Me apportant des solutions de segmentation des abonnés d’un opérateur mobile pour la mise en place de campagne marketing SMS/MMS ciblée. Le projet consiste en une évolution de Target Me  pour introduire le critère de géolocalisation afin d'affiner le ciblage lors des campagnes marketing SMS/MMS. De plus une étude sur les frameworks d’intelligence artificielle a été réalisée. L’objectif est d’appliquer des algorithmes de machine learning sur des  volumes de données très important (Big Data) afin de dégager des informations significatives sur le comportement des utilisateurs de téléphone mobiles.

Méthodes et développements

Nous avons utilisé la méthodologie SCRUM, une méthode agile de gestion de projet. Cette méthodologie a permis d’avoir un contact permanent avec l’entreprise ainsi que la livraison incrémentale des produits développés.
Le projet s’est découpé en plusieurs phases de recherche et de développement.

Plusieurs technologies innovantes ont été utilisées notamment pour le stockage (NoSQL avec Elasticsearch) et l’analyse de Big Data (Apache Mahout).

Résultats et conclusion

Un serveur de localisation a été développé et permet de récupérer des localisations des mobiles des abonnés d’un opérateur en utilisant diverses sources. Le logiciel Target Me peut dorénavant de prendre en compte les critères de géolocalisation des abonnés  pour le ciblage.
Plusieurs algorithmes de machine learning ont été étudiés et appliqués sur des corpus de Big Data. Des résultats intéressants notamment en termes de recommandation de services, d’analyse prédictive et d’exploitation de données offrent des perspectives pour l’entreprise à l’avenir.

mise à jour le 23 juillet 2014

Grenoble INP Institut d'ingénierie Univ. Grenoble Alpes