Thèse de Doctorat né c o l e d o c t o r a l e s c i e n c e s p o u r l ’ i n g é n i e u r e t m i c r o t e c h n i q u e sUNIVERSITÉ DE BOURGOGNEPlateforme pour la gestion desdonn´ees issues des r´eseauxsociaux dans le cadre de la gestionde la relation clientIAN BASAILLE-GAHITTE Thèse de Doctorat é c o l e d o c t o r a l e s c i e n c e s p o u r l ’ i n g é n i e u r e t m i c r o t e c h n i q u e sUNIVERSITÉ DE BOURGOGNETH `ESE pr´esent´ee parIAN BASAILLE-GAHITTEpour obtenir leGrade de Docteur del’Universit´e de BourgogneSp´ecialit´e : InformatiquePlateforme pour la gestion des donn´ees issues desr´eseaux sociaux dans le cadre de la gestion de larelation clientUnit´e de Recherche :Laboratoire ´Electronique, Informatique et Image - CNRS FRE 2005CNRS, Arts et M´etiers, Univ. Bourgogne Franche-Comt´eSoutenue publiquement le 9 f´evrier 2018 devant le Jury compos´e de :MARIE-CHRISTINE FAUVETRapporteurProfesseur `a l’Universit´e de GrenobleAlpesBERNARD ESPINASSERapporteurProfesseur `a l’Universit´e Aix-MarseilleZOHRA BELLAHSENEExaminateurProfesseur `a l’Universit´e de MontpellierALLEL HADJALIExaminateurProfesseur `a l’ENSMA de PoitiersNADINE CULLOTDirecteur de th`eseProfesseur `a l’Universit´e de BourgogneERIC LECLERCQCo-encadrantMaˆıtre de conf´erences `a l’Universit´e deBourgogneN◦XXXTouching from a distanceSo this is permanenceReality is only a term, basedon values and well worn principles,whereas the dream goes on forever.- Ian Curtis, handwritten note, circa 1979Don’t ever fade awayREMERCIEMENTSJe tiens tout d’abord `a remercier Nadine Cullot et Eric Leclercq, qui m’ont encadr´e toutau long de ma th`ese. Leur aide et leurs exp´eriences respectives dont ils ont su me faireprofiter ont ´et´e d´eterminantes dans l’aboutissement de mes travaux.Je tiens `a exprimer toute ma gratitude `a Marie-Christine Fauvet et Bernard Espinassequi ont accept´e d’ˆetre les rapporteurs de mon travail, ainsi qu’`a Zohra Bellahsene et AllelHadjali qui ont bien voulu faire partie de mon jury.Je remercie Marinette Savonnet pour avoir relu ce manuscrit et pour l’aide qu’elle m’aapport´e tout au long de ma th`ese. Mes remerciements vont ´egalement aux membresdu Le2i que j’ai pu cˆotoyer, avant ou pendant ma th`ese, et dont j’ai pu appr´ecier lesconseils : Jean-Luc Baril, Albert Dipanda, Elisabeth Gavignet, Thierry Grison, DavidGross-Amblard, Marc Neveu, Denis Pellion, Marie-No¨elle Terrasse, Olivier Togni et KokouY´etongnon.Je tiens `a remercier Emmanuel Mignot de la soci´et´e eb-Lab de s’ˆetre engag´e dans cechallenge et de m’avoir soutenu tout au long du projet, et de m’avoir donn´e la possibilit´ede le poursuivre apr`es la fin du contrat CIFRE. Je remercie aussi l’ANRT d’avoir financ´ece travail dans le cadre d’une bourse CIFRE num´ero 2012 / 0261.Mes remerciements vont ´egalement `a l’ensemble des ´equipes d’eb-Lab et de Teletech In-ternational, avec qui j’ai pris beaucoup de plaisir `a travailler et ´echanger ; particuli`erementYohann Pansard, Maxime Barreau, Bruno Fernand`es, Abderrahim Azmou, R´emy An-ceau, Elie Testard, Jean-Michel Barbier, Guillaume Despret, Lo¨ıc Lucien, R´egis Tr¨ageret Kevin Vieille.Je remercie ´egalement mes coll`egues de la Caisse Primaire d’Assurance Maladie de laCˆote d’Or et de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie pour m’avoir permis de prendrele temps n´ecessaire `a la finalisation de ce manuscrit et `a la pr´epartion de sa soutenance.Je tiens `a remercier ´egalement Sergey Kirgizov, Armen Petrossian et Wahabou Abdoupour l’aide pr´ecieuse qu’ils m’ont apport´ee durant ma th`ese, et pour nos nombreusesdiscussions.Je remercie aussi chaleureusement Cl´emence M´enis pour avoir relu des parties de cemanuscrit, et pour toutes nos conversations qui m’ont profond´ement enrichi.Merci `a C´ecile Tugler pour m’avoir soutenu, ´eclair´e, et pour avoir chang´e ma vie.Comme des pages sans reliure, cette th`ese et tant d’autres choses se seraientdiss´emin´ees sans Herv´e Abdi, que je ne remercierai jamais assez, et sans qui je neserai pas qui je suis aujourd’hui.Enfin, j’exprime ma profonde gratitude `a mes parents pour leur inspiration, leur soutien,et pour m’avoir permis d’aller aussi loin.viiSOMMAIRE1Introduction11.1Contexte de la th`ese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21.2Probl´ematiques abord´ees et contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31.3Organisation du document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .52Contexte et probl´ematique72.1La gestion de la relation client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82.1.1D´efinitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82.1.2Enjeux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102.2La transformation du Web . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .112.2.1Impacts sur la gestion de la relation client : le Social CRM . . . . . .122.2.2´Evolution des outils de gestion de la relation client . . . . . . . . . .122.3Pr´esentation de l’entreprise eb-Lab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .142.3.1Activit´es de l’entreprise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .142.3.2Nouvelles fonctionnalit´es CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .152.4Probl´ematique et approche. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163´Etat de l’art213.1Notions de r´eseaux complexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .223.1.1Mod`eles th´eoriques des r´eseaux complexes. . . . . . . . . . . . .233.1.2Caract´eristiques et mesures des r´eseaux complexes . . . . . . . . .263.2Support de la th´eorie des graphes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .283.2.1D´efinitions structurelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .283.2.2Approche alg´ebrique des graphes. . . . . . . . . . . . . . . . . . .283.2.3Op´erateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .293.2.4Graphes et mod`ele de donn´ees : discussion et limites . . . . . . . .313.3D´etection de communaut´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .333.3.1D´efinitions de la notion de communaut´e . . . . . . . . . . . . . . . .333.3.2Classification automatique et clustering . . . . . . . . . . . . . . . .333.3.2.1Approches pour la classification . . . . . . . . . . . . . . .34ixxSOMMAIRE3.3.2.2Algorithmes pour la classification. . . . . . . . . . . . . .343.3.2.3Qualit´e du partitionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . .353.3.3Algorithmes pour la d´etection de communaut´es dans les graphes . .383.3.4Outils et principaux algorithmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .403.3.4.1Topologie du graphe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .403.3.4.2Fonctions de qualit´e et optimisation . . . . . . . . . . . . .403.3.4.3Outils de l’alg`ebre lin´eaire. . . . . . . . . . . . . . . . . .423.3.4.4Marches al´eatoires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .423.3.4.5Approches guid´ees par un mod`ele . . . . . . . . . . . . . .443.3.5Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .453.4Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .464Communaut´es s´emantiques494.1Mod´elisation des profils utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .504.2Mod`ele g´en´erique de profil th´ematique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .524.2.1L’architecture DisCoCRM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .524.2.2Mod`ele de profil th´ematique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .544.2.2.1D´efinitions des ´el´ements de base. . . . . . . . . . . . . .544.2.2.2Construction du profil th´ematique. . . . . . . . . . . . . .554.3D´etection de communaut´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .574.4Exp´erimentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .584.4.1Construction du profil utilisateur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .594.4.2D´etection de communaut´es et bilan de l’exp´erimentation . . . . . . .604.4.2.1M´ethode des K-Means. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .604.4.2.2M´ethode de Louvain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .624.4.2.3M´ethode de Louvain pilot´ee par une connaissance du do-maine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .654.4.2.4Bilan de l’exp´erimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . .684.5D´etection de communaut´es locales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .684.5.1Adaptation de l’algorithme PageRank personnalis´e . . . . . . . . . .684.5.2Exp´erimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .704.5.3Prise en compte des donn´ees des r´eseaux sociaux. . . . . . . . .724.6Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .745Plateforme scalable pour la collecte, le stockage et l’analyse de donn´eesissues de Twitter77SOMMAIRExi5.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .785.2Description de l’architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .795.3Collecte des donn´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .805.3.1Types d’APIs Twitter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .805.3.2Utilisation des APIs Twitter. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .815.3.3Limitations des APIs Twitter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .815.4Mode cluster et m´ecanisme de reprise sur panne . . . . . . . . . . . . . . .835.5Stockage polyglotte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .845.6Validation de la collecte et du stockage sur SNFreezer . . . . . . . . . . . .865.6.1Description des projets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .865.6.1.1Twitter et les ´Elections Europ´eennes de 2014 . . . . . . . .865.6.1.2Coupe Du Monde de football de 2014 . . . . . . . . . . . .875.6.1.3Co-voiturage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .875.6.2Test du mode cluster pour le passage `a l’´echelle des crit`eres decollecte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .885.6.3Passage `a l’´echelle du stockage et reprise sur panne. . . . . . . .895.7Contributions aux outils d’analyse de SNFreezer . . . . . . . . . . . . . . .905.7.1D´etection exploratoire d’´ev´enements . . . . . . . . . . . . . . . . . .905.7.1.1Analyses avec l’algorithme Breakout. . . . . . . . . . . .915.7.1.2Analyses avec l’algorithme PELT . . . . . . . . . . . . . . .925.7.1.3Analyses avec la densit´e temporelle . . . . . . . . . . . . .945.7.2´Evaluation de l’influence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .975.7.2.1Mesures de centralit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .985.7.2.2Hubs et Authorities : HITS. . . . . . . . . . . . . . . . . . 1005.7.2.3Graphe des retweets : Hubs et Authorities dans le projetTEE 2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1015.7.2.4Hubs et Authorities dans le projet sur le co-voiturage. . . 1015.7.2.5Visualisation des interactions d’un compte Twitter. . . . . 1025.7.3D´etection de communaut´es : le r´eseau hashtag - utilisateurs. . . . 1035.8Comparaison de SNFreezer et des plateformes existantes et conclusion . . 1046Impl´ementationdelaplateformeDiscoCRM,´evaluationetretourd’exp´erience en entreprise1096.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1106.1.1Contexte du projet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1106.1.2Objectifs commerciaux du projet DisCoCRM. . . . . . . . . . . . . 111xiiSOMMAIRE6.1.3Fonctionnalit´es de la plateforme. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1126.2Pr´esentation de la plateforme DisCoCRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1146.2.1Cas d’utilisation de la plateforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1146.2.2Architecture globale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1156.2.3Positionnement et diff´erences par rapport `a SNFreezer. . . . . . . 1166.3Organisation du projet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1166.3.1Environnement technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1166.3.2Phases du projet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1196.4Outil de collecte de donn´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1206.4.1R´ealisation d’un Web service de collecte de tweets . . . . . . . . . . 1206.4.2Base de donn´ees interne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1236.4.3Gestion de l’authentification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1256.5Entrepˆot de donn´ees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1276.5.1Contraintes de l’entrepˆot de donn´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . 1276.5.2Choix du syst`eme de stockage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1286.5.3Conception de l’entrepˆot de donn´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . 1286.5.4Sch´ema des sources de donn´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1296.6Int´egration des algorithmes et des outils d’analyse . . . . . . . . . . . . . . 1306.7Application Web de contrˆole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1326.7.1Architecture de l’application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1326.7.2Base de donn´ees interne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1336.7.3Actions de l’utilisateur et interface de l’application . . . . . . . . . . . 1346.8Bilan et conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1397Conclusion1437.1Bilan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1437.2Perpectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145Annexes157TABLE DES FIGURES2.1Offre NestCRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .153.1Graphe al´eatoire g´en´er´e par le mod`ele Erd¨os R´enyi. . . . . . . . . . . . .243.2R´eseau petit monde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .253.3R´eseau sans ´echelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .253.4Repr´esentation de la fr´equence des liens retweets en fonction du nombrede nœuds (donn´ees issues d’une ´etude eb-Lab sur le co-voiturage). . . .274.1Construction du profil utilisateur sur le site Web d’une entreprise . . . . . .534.2Construction du profil utilisateur sur les r´eseaux sociaux . . . . . . . . . . .544.3Extrait de th´esaurus dans le domaine alimentaire . . . . . . . . . . . . . . .594.4Exemple de repr´esentation des six communaut´es pour le profil explicite . .644.5Extrait du th´esaurus du domaine alimentaire muni d’une distance entre lestags support´ee par la relation hi´erarchique . . . . . . . . . . . . . . . . . . .664.6R´esultats de l’algorithme de d´etection de communaut´e locale centr´ee surl’utilisateur u5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .704.7Distance des nœuds en fonction du rang pour l’utilisateur u1 . . . . . . . . .714.8R´esultats de l’algorithme de d´etection de communaut´e locale centr´ee surl’utilisateur u18 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .714.9R´esultats de l’algori
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