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Comment Orange sauve ses box du coup de foudre

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Cas d'école Lors du salon big data, Orange a expliqué lundi 7 mars comment il avait mis en place une solution pour réduire le nombre de box détruites par la foudre et la tonnerre. Big data et machine learning sont utilisés. Mais la réussite passe d'abord par un dialogue de qualité entre les équipes métier et celle du big data. 

Comment Orange sauve ses box du coup de foudre
Comment Orange sauve ses box du coup de foudre © D.R.

Le saviez-vous ? Les boîtiers Internet, téléphone, télévision n'aiment pas l'orage. Il arrive même à certains d'entre eux d'être victimes d'un coup de foudre qui ne réjouit pas leur possesseurs qui se trouvent privés de leurs modes de communications préférés.

 

Pour éviter pareille mésaventure, Orange a développé avec les services météorologiques un dispositif original. Dès lors qu'un orage est prévu dans une zone donnée, les abonnés sont prévenus par un message par mail ou par SMS l'invitant à débrancher son appareil. En 2014, Orange annonce avoir envoyé 6 millions de courriels et 7 millions de SMS à ses abonnés pour les prévenir.

 

Pour améliorer son service, l'opérateur a utilisé les données fournies par l'expérience et les outils du machine learning. Il a ensuite affiné ses alertes en fonction de la nature de l'orage, du type de box chez l'abonné ou encore de la topographie des lieux où éclate l'orage.

 

1 million d'euros investis

Invité du salon big data, Sébastien Boutin, directeur de la stratégie data et clients d'Orange, a estimé que l'opération avait coûté un million d'euros mais en avait rapporté 2,8 millions. Dans ce montant, il inclut le coût des box qu'il faut remplacer mais aussi les appels évités au service client d'utilisateurs qui ne comprennent pas pourquoi leur installation ne fonctionne plus...

 

"Le machine learning n'est pas magique. C'est un travail qui vaut le coup", a indiqué Sébastien Boutin, avant de dresser la liste des éléments nécessaires au succès. La qualité des données est essentielle, a-t-il expliqué, considérant que la "préparation de la data représente 90 % du travail à accomplir".

 

Autre élément critique qui a bien fonctionné dans ce projet : la qualité de la relation entre les équipes métiers et le data scientist. Sans un dialogue de qualité pour comprendre les besoins du terrain et les résultats des analyses, le résultat n'est pas satisfaisant. En 2014, Orange estime avoir sauvé 35 000 box grâce à cet outil innovant.

 

L'opérateur poursuit ce travail dans de nouvelles directions, en dehors des situations d'orage. Toutefois, le but reste le même : apporter le meilleur service possible et réduire le coût des interventions. Mieux la panne est diagnostiquée, plus le client est satisfait et moins cela coûte cher à l'opérateur. 

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