Projet ANR-07-TLOG-0003 – CADI : Composants Avancés pour la DIstribution
Programme : Technologies logicielles (TLOG) 2007
Année de financement : 2007
Coordinateur du projet : KXEN (KXEN)
Partenaires : Institut national des sciences appliquées de Rouen; PME; Entreprise autre que TPE ou PME; TPE; PME; TPE; Université Paris 13 - Paris Nord; Université Pierre et Marie Curie
Montant : 1092628.0 euros
Date de début : 2007
Durée : 24 mois
Résumé : e projet CADI vise à produire un prototype de composants logiciels pour la Distribution, tant brick-and-mortar que vente en ligne. Dans le nouveau modèle économique de la distribution, dit de la « Longue Traîne », on voit émerger d&rsquo,un catalogue potentiellement illimité des multiplicités de marchés de micro-niches que le site commerçant peut espérer développer pour dériver des revenus additionnels importants. Pour cela, le site doit aider le client à trouver le produit susceptible de l&rsquo,intéresser dans des micro-niches de produits adaptées à ses goûts et ses attentes et adapter ses pratiques marketing et commerciale traditionnelles pour prendre en compte les activités collaboratives du Web 2.0 et les communautés qui se créent sur les blogs et les forums autour de ses produits.   Visant un marché à l&rsquo,intersection de quatre domaines en forte croissance (distribution, data mining, réseaux sociaux et RFID), représentant un marché potentiel de plusieurs milliards d&rsquo,euros, le projet CADI produira, dans une approche Web services, architecture SOA, les prototypes des composants logiciels suivants :  1. Analyse de comportement d&rsquo,achat : comprendre le comportement d&rsquo,achat des clients et ainsi améliorer l&rsquo,organisation des magasins / sites, l&rsquo,emplacement des produits / contenu des pages, l&rsquo,affichage de bandeaux publicitaires / des panneaux d&rsquo,information.   2. Moteur de recommandation : en analysant les achats des clients, on pourra faire bénéficier les clients de recommandations pertinentes ,  en magasin, fournir aux vendeurs des applications pour  faciliter la vente et au client des recommandations via les bornes clients installées en magasin. La liste de recommandations sera mise en forme à partir des résultats du moteur de recommandation, modulés éventuellement par des règles métier variables au cours du temps (stocks disponibles, promotions marketing particulières, &hellip,)   3. Moteur de rating : en analysant les ratings fournis par les clients, on pourra proposer des ratings aux clients (user-based ou item-based). Cette liste de ratings sera mise en forme à partir des résultats du moteur de rating, modulés éventuellement par des règles métier.   4. Analyse des communautés : on analysera les données disponibles pour comprendre les communautés qui se créent sur le forum ou le blog du site. On uitlisera les caractéristiques obtenues pour affiner les résultats produits par les composants précédents et animer les communautés.   Ces composants seront validés sur 2 démonstrateurs en vraie grandeur.  Pour atteindre ces objectifs, extrêmement ambitieux, mais réalistes compte tenu des acquis scientifiques et techniques et de la position sur leurs marchés des 5 sociétés et des 3 équipes universitaires,  membres du Consortium, CADI devra lever plusieurs verrous :  &bull, Verrous scientifiques relevant du data mining  : capacité à fournir de façon automatisée des recommandations et des ratings « intéressants » pour le client , capacité à fournir des résultats prédictifs de bonne qualité, i.e. robustesse des modèles , capacité à identifier des « niches » de produits dans la Longue Traîne du catalogue produit, où les données d&rsquo,achat sont très clairsemées , capacité à exploiter la structure intrinsèque des données, catalogue produits notamment ,  &bull, Verrous techniques liés à la nécessité de produire des composants progiciels génériques capables de traiter de très gros volumes de données (plusieurs millions de clients et nombre de produits pouvant aller jusqu&rsquo,à quelques millions , arrivée des données massives générées par l&rsquo,utilisation des tags RFID , capacité de passage à l&rsquo,échelle pour tenir les temps de calcul de production des modèles , capacité à présenter à l&rsquo,internaute les recommandations en temps réel). Enfin, l&rsquo,importance sur le Web des communautés (Web 2.0) nous a amenés à intégrer dans le projet CADI un composant d&rsquo,analyse des communau