Le stage se déroulera à Lannion (22), pendant 6 mois début 2018.
Intitulé du stage : « Estimation de qualité de navigation Web par apprentissage automatisé»
Description du stage : La navigation Web est le service Internet le plus utilisé. Cependant estimer la qualité de navigation perçue par les utilisateurs de manière objective n’est pas aisée. Des organismes de normalisation comme le W3C (World Wide Web Consortium) ou de gros acteurs tels que Google ou Firefox essaient de définir des métriques applicatives, mais cela n’est pas rendu simplement à l’utilisateur. De plus, ces métriques sont quelques fois mal interprétées ou insuffisantes. L’objet de ce stage est de pouvoir estimer la QoE (Quality of Experience) des utilisateurs naviguant sur Internet par une approche basée sur l’apprentissage (machine learning). Le machine learning fait partie des solutions d’intelligence artificielle et permet d’obtenir des résultats de manière automatique
(programme) à partir d’un ensemble de données sources. Dans ce stage, l’objectif est d’estimer une qualité d’expérience possiblement ressentie par l’utilisation (note de 0 à 5), à partir d’un large ensemble de données de mesures (obtenues grâce à un outil d’automatisation de tests) comme le temps pour récupérer les données, le temps pour afficher le contenu, la localisation des serveurs contactés, le nombre d’objets composant la page Web demandée, etc. Une approche de collecte distribuée des informations pourrait être mise en œuvre pour corréler les données et obtenir ainsi une estimation plus précise.
Dans un premier temps, l’étudiant prendra en main l’outil de machine learning, analysera les différents algorithmes d’estimation avec des exemples et des jeux de données publiques. Ensuite, il appliquera les jeux de données issus de l’outil d’automatisation des tests, étudiera et analysera le (ou les) algorithmes les plus adaptés et réalisera le programme permettant d’estimer la QoE potentielle d’un utilisateur en fonction des métriques pertinentes du jeu de données.
Lors du stage, l'étudiant sera amené à bien connaître des technologies innovantes et prometteuses, comme les solutions de machine learning et plus globalement d’intelligence artificielle, compétences très recherchées actuellement dans le monde industriel.
Concernant l’environnement, il sera intégré à une équipe de recherche Orange, travaillant dans le cadre d’un projet coopératif français et pourra découvrir ainsi le monde de la recherche. Le candidat sera ainsi amené à échanger avec d’autres chercheurs de l’équipe ou d’autres entités, et présenté son travail.
Formation souhaitée : Ingénieur en 5ème année, Master 2 ou équivalent
Compétences et qualités personnelles recherchées : Bonnes compétences en développement (C, Java, Python, etc.) ; Bonnes connaissances en système informatiques Linux et protocoles réseaux ; Rigueur et Autonomie dans le travail ; Maitrise de l’anglais ; De bonnes connaissances
mathématiques (k plus proches voisins, arbre de décisions, classification naïve bayésiennes, etc.) seraient un plus
Pour candidater, merci d’envoyer CV, lettre de motivation et éventuellement lettres de recommandations, rapports de travaux antérieurs, etc.
Bertrand Mathieu
Orange / IMT / OLN / WNI / IPN 2, avenue Pierre Marzin 22307 Lannion Cedex France
Tel : + 33 (0)2 96 07 29 48 Fax : + 33 (0)2 96 07 14 70
bertrand2.mathieu@orange.com
