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Blanc - SIMI 2 - Science informatique et applications (Blanc SIMI 2)
Edition 2011


BR4CP (Business Recommendation for Configurable Products)


Modèles et algorithmes pour le conseil et et la gestion des préférences en configuration de produit

Modèles et algorithmes pour le conseil et et la gestion des préférences en configuration de produit
La configuration en ligne de produit, l'un des principaux freins est la difficulté qu'a l'internaute à pouvoir se diriger sur un produit qui satisfait ses préférences : l'espace de recherche est alors un espace combinatoire. L'objectif de notre projet est d'explorer comment les configurateurs peuvent conseiller le client et l'orienter dans ses choix, comme le font les systèmes de recommandation, mais sans perdre leur capacité à travailler sur des domaines combinatoires.

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Scientifiquement, l'originalité du projet repose sur deux idées maîtresses : d'une part l'utilisation de techniques d'apprentissage pour la résolution de problèmes combinatoires ; d'autre part le recours à des approches du problème par compilation non seulement du catalogue ou des indicateurs clients, mais aussi du modèle de recommandation. Ce projet est un projet de recherche fondamentale qui s'étend sur 3 ans, entre l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), le Laboratoire en Informatique et Robotique et Microélectronique de Montpellier (LIRMM) et le centre de recherche en informatique de Lens (CRIL), mais il n'est pas purement académique. La présence d'industriels compétents spécialisés dans la mise au point de logiciels de configuration, Cameleon Software, IBM et Renault, fourniront au projet une expertise sur les besoins réels et une base de problèmes significatifs (case study). Il s'inscrit dans les axes de recherche majeurs pour le commerce électronique que sont le développement systèmes de recommandation et la configuration en ligne. Il vise à développer pleinement la fonction conseil et la prise en compte des préférences client dans les systèmes orientés configuration, qu'il s'agisse de configuration B2B « classique « (configuration d'objets techniques) ou d'exploration interactive d'un catalogue en B2C (de type « preference-based search « ou exploration interactive). Pour ce, il se propose de mettre en commun les acquis des deux types de systèmes en étudiant conjointement techniques d'apprentissage, de filtrage collaboratif et de compilation et/ou de propagation de préférences. A notre connaissance, cette approche est tout-à-fait originale vis-à-vis de l'état de l'art national et international.

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Le programme scientifique est organisé en cinq taches:
*Une tâche amont d'analyse des besoin, d'extraction de benchmarks de définition d'un protocole de validation
* Une tache focalisée sur l'apprentissage dans les systemes de configuration
* Une tache dédiée à la définition d'algorithmes de recherches suffisement efficaces pour une utilisation en ligne
*Une tache dédiée à l'étude de techniques de compilation de connaissances
*Enfin, une tâche de validation et de comparaison experimentale des approches eveloppées

Résultats

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Perspectives

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Productions scientifiques et brevets

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Partenaires

Cameleon Software CAMELEON SOFTWARE

CNRS-LIRMM CNRS - DELEGATION REGIONALE LANGUEDOC-ROUSSILLON

CRIL-CNRS CNRS - DELEGATION REGIONALE NORD-PAS-DE-CALAIS ET PICARDIE

IBM COMPAGNIE IBM France

Renault RENAULT SAS

UPS - IRIT UNIVERSITE TOULOUSE III [PAUL SABATIER]

Aide de l'ANR 409 265 euros
Début et durée du projet scientifique janvier 2012 - 36 mois

Résumé de soumission

La configuration en ligne de produit, comme la vente classique, pose une problématique de rencontre entre les besoins et désirs d'un client et les possibilités mais aussi les objectifs de l'offre. A priori, en laissant le client explorer à sa guise l'offre, le commerce électronique devrait permettre au client de maximiser sa satisfaction. Or l'abandon du panier sans achat avoisine les 60 \% et le taux de conversion visiteur/acheteur dépasse rarement les 15 % . En vente en ligne l'un des principaux freins est simplement la difficulté qu'a l'internaute à pouvoir se diriger sur un produit qui satisfait ses préférences, et de manière orthogonale la difficulté qu'a l'e-commerçant à orienter son client potentiel. Cette difficulté est d'autant plus forte que l'e-catalogue potentiel est large, comme c'est le cas typiquement lorsque les produits vendus sont des produits configurables (par exemple, des ordinateurs) : l'espace de recherche est alors un espace combinatoire. L'objectif de notre projet est d'explorer comment les configurateurs peuvent conseiller le client et l'orienter dans ses choix, comme le font les systèmes de recommandation, mais sans perdre leur capacité à travailler sur des domaines combinatoires. Ce qui permettra à la fois de faire de la configuration dirigée par les préférences, ou du filtrage collaboratif en configuration, et de construire des systèmes de recommandation offrant l'interactivité des configurateurs. Scientifiquement, l'originalité du projet repose sur deux idées maîtresses : d'une part l'utilisation de techniques d'apprentissage pour la résolution de problèmes combinatoires ; d'autre part le recours à des approches du problème par compilation non seulement du catalogue ou des indicateurs clients, mais aussi du modèle de recommandation. Ce projet est un projet de recherche fondamentale qui s'étend sur 3 ans, entre l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), le Laboratoire en Informatique et Robotique et Microélectronique de Montpellier (LIRMM) et le centre de recherche en informatique de Lens (CRIL), mais il n'est pas purement académique. La présence d'industriels compétents spécialisés dans la mise au point de logiciels de configuration, Cameleon Software, IBM et Renault, fourniront au projet une expertise sur les besoins réels et une base de problèmes significatifs (case study). Il s'inscrit dans les axes de recherche majeurs pour le commerce électronique que sont le développement systèmes de recommandation et la configuration en ligne. Il vise à développer pleinement la fonction conseil et la prise en compte des préférences client dans les systèmes orientés configuration, qu'il s'agisse de configuration B2B " classique " (configuration d'objets techniques) ou d'exploration interactive d'un catalogue en B2C (de type " preference-based search " ou exploration interactive). Pour ce, il se propose de mettre en commun les acquis des deux types de systèmes en étudiant conjointement techniques d'apprentissage, de filtrage collaboratif et de compilation et/ou de propagation de préférences. A notre connaissance, cette approche est tout-à-fait originale vis-à-vis de l'état de l'art national et international. Ce projet est une version révisée du projet "BR4CP" soumis au programme ANR-BLANC 2010. Il compte en outre un nouveau partenaire (IBM) qui vient (entre autres) renforcer les tâches d'analyse et de validation.

 

Programme ANR : Blanc - SIMI 2 - Science informatique et applications (Blanc SIMI 2) 2011

Référence projet : ANR-11-BS02-0008

Coordinateur du projet :
Madame Hélène Fargier (UNIVERSITE TOULOUSE III [PAUL SABATIER])
fargier@nullirit.fr

Site internet du projet : http://www.irit.fr/~Helene.Fargier/BR4CP/BR4CP.html

 

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L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.