Millésime
2013-2014
Entreprise
SICAP
Equipe projet
DESCHAMPS Mathias
RAZAFINDRAMAKA Rado
SADECKI Aleksander
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).
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.
Pour plus d'information, projet.industriel@esisar.grenoble-inp.fr
Contact
Karim CHIBANE
Directeur transfert de technologies
Tel : +33 4 75 75 94 69
Stéphanie Ruard
Assistante transfert de technologies
Tel : +33 4 75 75 94 47
Directeur transfert de technologies
Tel : +33 4 75 75 94 69
Stéphanie Ruard
Assistante transfert de technologies
Tel : +33 4 75 75 94 47