Titre:  Optimisation de la migration du réseau cuivre vers la fibre optique par une approche Data-Driven

Optimisation de la migration du réseau cuivre vers la fibre optique par une approche Data-Driven

PFE-26-27-TT

MOTS

CLÉS

FTTH, GPON, réseau cuivre, fibre optique, migration, Data-Driven, Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Analytics, optimisation, prédiction, priorisation, QoS, cartographie SIG.

Le projet consiste à développer une solution Data-Driven basée sur l’analyse des données et l’Intelligence Artificielle afin d’optimiser et de prioriser la migration des abonnés et des zones du réseau cuivre vers la fibre optique.

La solution devra prendre en compte différents critères techniques, commerciaux et opérationnels afin d’identifier les zones et abonnés prioritaires, d’améliorer la planification des opérations de migration et de faciliter la prise de décision.

· Analyser les données relatives aux réseaux cuivre et fibre ;

· Identifier les critères techniques, commerciaux et opérationnels de priorisation ;

· Développer des modèles d’analyse et de prédiction ;

· Définir une méthode de scoring et de priorisation des zones et abonnés ;

· Concevoir des outils de visualisation et de cartographie des zones prioritaires ;

· Proposer un modèle d’optimisation du planning de migration ;

· Évaluer les résultats et formuler des recommandations ;

· Documenter la solution développée.