Caractérisation de profils clients à partir de données transactionnelles partielles et anonymes : Application au secteur du commerce de proximité

Le Laboratoire d'Informatique et d'Automatique pour les Systèmes (LIAS) est un laboratoire de recherche affilié à l’Université de Poitiers et à l’ISAE-ENSMA. Nos travaux de recherche, ancrés dans les fondements théoriques des mathématiques, de la théorie du signal, de l'informatique théorique et du génie électrique, sont à la frontière des Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC) et des Sciences pour l'Ingénieur (SPI).

Le LIAS, composé de trois équipes aux expertises complémentaires, met en œuvre son savoir-faire pour aborder un large spectre d'applications. De la gestion de l'énergie au traitement des eaux, en passant par la modélisation informatique des systèmes complexes, la gestion des données et l’aide à la décision, la conception modulaire des systèmes embarqués et les dynamiques de population d'oiseaux, nos chercheurs apportent une réelle plus-value à ces domaines variés. Notre laboratoire se distingue par sa capacité à combiner des approches académiques pointues avec des applications concrètes pour relever les défis de demain.

Bimedia, filiale du groupe Orisha, est une entreprise spécialisée dans les solutions destinées aux points de vente de proximité (bureaux de tabac, boulangeries, etc.). Son offre repose sur un ensemble de services comprenant du matériel (caisses enregistreuses à double écran : le premier pour le commerçant et le second pour le client final), un logiciel d’encaissement, des solutions dématérialisées (cartes prépayées, etc.), ainsi que des dispositifs d’animation commerciale via des publicités diffusées sur l’écran client des caisses. Si le point de vente est identifié, le client final, lui, ne l’est pas. Pour pallier cette limite, une initiative récente baptisée BMyShop 1, proposée par Bimedia sous la forme d’une application mobile, permet d’associer certains clients finaux grâce à un programme de fidélité. Les informations collectées se limitent aux données strictement nécessaires (prénom, nom, âge) en conformité avec la réglementation (RGPD). Toutefois, cette base de clients finaux identifiés reste restreinte par rapport au volume de transactions réellement effectuées dans les commerces par des clients finaux anonymes, ce qui pose un défi scientifique pour exploiter des données partielles et anonymisées afin de caractériser, enrichir ou déduire des profils clients représentatifs.

Bimedia s’est associée au laboratoire LIAS, dans le cadre d’un projet de recherche appliquée. Trois enseignants-chercheurs et un ingénieur de recherche encadreront un étudiant de Master 2 (université ou école d’ingénieurs). Le travail attendu visera à développer des techniques d’apprentissage automatique (clustering, apprentissage semi-supervisé, génération de données synthétiques, intégration de données externes, etc.) pour construire des profils représentatifs tout en garantissant l’anonymat des participants. Pour comparer sa proposition avec l’état de l’art, l’étudiant devra identifier des bancs d’essai adaptés ou en définir un nouveau. Un objectif secondaire consistera à calculer un indice de confiance sur le profil établi en utilisant la théorie des modèles probabilistes.

L’objectif de ce stage est d’explorer des approches d’analyse et d’enrichissement de données à partir des bases transactionnelles (l’historique d’achats) issues d’une part des clients identifiés via l’application BMyShop et, d’autre part, des clients anonymes. Le stage visera à définir des techniques permettant de caractériser et d’associer des profils clients à partir de données partielles :

• élaboration de modèles prédictifs basés sur l’état de l’art et adaptés aux besoins spécifiques de Bimedia ;
• évaluation des différents modèles obtenus ;
• calcul d’indices de confiance sur les prédictions.

Si possible, les techniques développées devront mener à des modèles explicables pour que les analystes métiers de Bimedia puisse comprendre et accorder une certaine confiance aux résultats obtenus.

À noter que la réalisation d’un prototype de faisabilité sera demandé. Il ne s’agit pas de développer un logiciel industriel, qui lui sera à la charge de l’entreprise. L’entreprise souhaite juste s’assurer de la faisabilité technique et scientifique de la démarche proposée.

Plus d'information : https://www.lias-lab.fr/jobs/2026_lias_idd_profilsclients_fr.pdf

Le candidat doit être en Master 2 en Informatique ou en dernière année de préparation d’un diplôme d’ingénieur spécialité Informatique. Une bonne connaissance du langage de programmation Python et des bibliothèques usuelles d’apprentissage automatique est requise. Un bon niveau en français est fondamental.