Conception et développement d'un système de prédiction et de visualisation des clients à risque de churn

Abstract

La fidélisation des clients représente aujourd'hui un défi stratégique pour l'ensemble des entreprises, en particulier dans le secteur des télécommunications où la concurrence est forte et les attentes des clients en constante évolution. Algérie Télécom, acteur majeur du marché national, n'échappe pas à ce phénomène de résiliation croissante. Dans ce contexte, ce projet de fin d'études vise à concevoir un système intelligent de prédiction du churn à l'aide des techniques d'apprentissage automatique. En s'appuyant sur un dataset représentatif des offres et services proposés par l'opérateur, plusieurs étapes ont été réalisées : préparation des données, encodage, normalisation, équilibrage, puis entraînement et évaluation de plusieurs modèles. Le modèle retenu a été intégré dans une application web interactive, développée avec React pour l'interface utilisateur et Flask pour le backend. Cette solution permet aux responsables de visualiser les clients à risque et de prendre des décisions éclairées pour améliorer les stratégies de rétention. Le projet constitue ainsi un outil concret et évolutif, adapté aux besoins d'Algérie Télécom et plus largement à ceux des opérateurs confrontés au churn