Sujet de these: Apport des reseaux sociaux pour une meilleure relation client, LORIA - Universite de Lorraine

[Thierry Hamon]

Date: Thu, 12 Apr 2012 07:13:18 +0200
From: Armelle Brun <armelle.brun at loria.fr>
Message-Id: <2A91AE27-2263-4CDC-A418-07BCF659FDA1 at loria.fr>
X-url: http://kiwi.loria.fr


Titre : "Apport des réseaux sociaux pour une meilleure relation client :
vers une réactivité maîtrisée, choisie, pertinente et cohérente"

Lieu et Encadrement :

La thèse se fera au sein de l'équipe KIWI (Knowledge, Information and
Web Intelligence) (http://kiwi.loria.fr) du laboratoire LORIA
(laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications) ,
à Nancy.

Directeur de la thèse : Anne Boyer – Professeur des Universités
(Université de Lorraine) - Equipe KIWI, LORIA
 
Qualifications du candidat :  
Le candidat devra être en possession d'un master recherche en
informatique. Une coloration en intelligence artificielle sera
appréciée.

Candidature : 
Les candidat(e)s doivent envoyer  CV, une lettre motivation ainsi que le
nom de personnes pouvant fournir des références à leur sujet à
anne.boyer at loria.fr et armelle.brun at loria.fr


Contexte : 
Une bonne communication et propagation de l’information à la fois au
sein des entreprises et à destination de leurs clients sont
déterminantes car elles influent sur leur efficacité et leur
rentabilité.


Apparus vers 2008-2009, les réseaux sociaux d’entreprise (RSE) sont un
nouveau moyen de favoriser la communication et la propagation
d’informations dans les entreprises. De plus en plus d’entreprises ont
d’ailleurs compris l’utilité des RSE et les ont adoptés. A titre
d’exemple, Yammer était utilisé par plus de 80 000 entreprises dont 80%
du Fortune 500 en 2010, selon TechCrunch.

Les RSE sont centrés, comme les réseaux sociaux publics (RS), sur deux
aspects : 1) la mise en avant de l’individu et de son réseau, 2) la
conversation. Les RSE permettent de rapprocher virtuellement les membres
d’une même organisation et servent également à la gestion de projet, au
partage de connaissances. Le changement de paradigme est complet par
rapport aux intranets, le modèle étant centré utilisateur.

Si ces réseaux sont en général destinés à un usage interne à
l’entreprise, ils peuvent aussi être étendus à ses clients. Dans ce
cadre, ils peuvent interagir avec d’autres services : notamment en
important ou exploitant les données utilisateur depuis des réseaux
sociaux publics tels que Twitter ou Facebook. Via cette interaction,
l’entreprise cherche à savoir ce qui se dit d’elle à l’extérieur (pour
analyse et décision) et ainsi réagir pour une meilleure
efficacité. L’interaction RS/RSE est d’ailleurs en plein essor en
Europe. et aux Etats-Unis.

 

Problématiques de la thèse : 

Dans le domaine bancaire, la mise en place de connexions entre RS et RSE
permettra de faire émerger un nouveau mode de communication entre la
banque et ses clients, ainsi qu’avec ses futurs clients. Les
problématiques auxquelles s‘intéresse cette thèse s’inscrivent autour de
la définition et de la mise en place de cette communication.

Nous étudierons les RSE/RS et en particulier chercherons à modéliser
leur dynamique et travaillerons à la gestion automatique de la
e-réputation d’une entreprise : cela signifie déterminer automatiquement
les personnes actives dans un réseau, influentes (mentors, leaders),
modéliser l’évolution des communautés et des interactions au sein de et
entre ces communautés.


 

Défis scientifiques : 

Les défis sur lesquels nous nous pencherons dans cette thèse sont les
suivants :

· Détermination et recommandation de l’information pertinente à
  transmettre aux clients, de façon à maximiser leur satisfaction. La
  satisfaction sera modélisée au travers de l’observation et de
  l’analyse des actions (traces d’usage) que les clients entreprennent :
  usage mining. Une attention particulière sera portée à la
  non-intrusivité (privacy). La maximisation de la satisfaction de la
  banque (impact sur la rentabilité) sera également un critère
  déterminant du choix de l’information à recommander : la fonction à
  maximiser sera donc une fonction multi-critères.

· Détermination automatique de communautés homogènes (analyse de grands
  graphes évolutifs), de leur dynamique (évolution, émergence,
  disparition), des leaders/mentors de communautés (utilisateurs actifs,
  influents).  Détermination automatique des critères déterminant les
  communautés.

· Diffusion de l’information / communication sur les RS, donc sur un
  canal (semi-) public. La cohérence des informations diffusées doit
  être primordiale, et l’équilibre entre personnalisation et cohérence
  globale sur l’ensemble des clients devra être respecté.

· Détermination automatique des fils de discussion dans les RS où la
  banque doit intervenir : réponse à des critiques, à des questions ou à
  des sujets connexes afin de gérer sa e-réputation. Des techniques de
  datamining classiques devront exploitées et de nouvelles techniques
  seront proposées.


La réalisation de ces défis s’appuiera sur les compétences et
l’expérience de l’équipe dans les domaines comme la personnalisation
[1], la modélisation utilisateurs [2], de la détection de communautés
dans les réseaux et les réseaux sociaux de grande taille [3], la
recherche de leaders dans des réseaux [4][5], etc.

[1] Modélisation de comportements et apprentissage stochastique non
supervisé de stratégies de recherche et d’accès à
l’information. Castagnos S. Thèse de l’Université Nancy 2, novembre
2008.

[2] Compass to Locate the User Model I need: Building the Bridge between
Researchers and Practitioners in User Modeling. Brun A., Boyer A.,
Razmerita L. User Modeling, Adaptation and Personalization - UMAP 2010,
États-Unis (2010).

[3] From Community Detection to Mentor Selection in Rating-Free
Collaborative Filtering. Brun A., Castagnos S., Boyer A. Advances in
Multimedia Journal (2011) 19.

[4] Social recommendations : mentor and leader détection to alleviate
the cold-start problem in collaborative filtering. Brun A, Castagnos, S
and Boyer A. in Social Network Mining, Analysis and Research trends :
Techniques and Applications (2011).

[5] Detecting Leaders to alleviate Latency in Recommender
Systems. Esslimani I., Brun A., Boyer A. International Conference on
Electronic Commerce and Web Technologies, Espagne (2010)

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