Le projet collaboratif avec At Internet permet à l’entreprise de bénéficier de l’expertise du CATIE en Data science et notamment en machine learning sur le problème de la prédiction de séries temporelles.
AT Internet cherche à valoriser les grandes quantités de données disponibles afin de proposer de nouveaux services à ses clients.
L’utilisation de modèles prédictifs permettra une meilleure analyse des statistiques d’un site web (visites, …) et de pouvoir détecter rapidement l’apparition d’anomalies. L’un des enjeux est de pouvoir prédire l’évolution de multiples métriques sur des échelles de l’heure allant du jour au mois et ce pour différents sites web.
Dans le cadre du projet, le CATIE collabore avec AT Internet pour développer des modèles basés sur des méthodes de machine learning et notamment des solutions utilisant les réseaux neuronaux récurrents. Bien que nécessitant de grandes quantités de données, ces derniers permettent d’agréger de multiples facteurs dans le modèle prédictif et ainsi d’améliorer les résultats par rapport à des méthodes de décomposition statistiques classiques.
D’autres pistes sont explorées comme la catégorisation automatique de parcours de navigation (clustering) ou la génération d’alertes automatiques basées sur la détection d’un comportement anormal (avec intégration des variables de saisonnalité).
Cette collaboration de 18 mois combine informatique et mathématiques pour permettre à l’entreprise de se positionner à la pointe de la technologie.