Dans un monde où la connectivité est devenue essentielle pour l’économie et le développement, les opérateurs telcos doivent anticiper des demandes croissantes de services mobiles. Ils doivent garantir la qualité de services de leurs réseaux mobiles tout en optimisant leurs investissements. La nécessité de prédire et de comprendre le trafic futur, ainsi que de gérer les phénomènes de congestion, est devenue primordiale. C'est dans ce contexte que Sofrecom a été sollicité pour accompagner un opérateur majeur dans l'optimisation de ses investissements en matière de capacité réseau.
Le besoin du client
L'opérateur cherchait à améliorer sa compréhension des dynamiques de trafic sur son réseau mobile. Les enjeux étaient multiples :
- Anticiper les congestions futures,
- Prioriser les actions d'ajout capacitaire en fonction de leur rentabilité économique,
- et ainsi garantir une expérience utilisateur optimale.
Face à ces défis, l'opérateur souhaitait s'appuyer sur des méthodes avancées, notamment l'utilisation d'algorithmes de machine learning, pour optimiser ses investissements. L'objectif était de non seulement détecter les congestions à venir, mais aussi de proposer des solutions préventives pour y remédier, tout en maximisant le retour sur investissement.
Son objectif était de mettre en place des solutions innovantes pour analyser les données du réseau mobile, prévoir les tendances de trafic, et effectuer des ajustements capacitaires adaptés. En somme, il s'agissait de transformer des données brutes en décisions stratégiques éclairées.
La méthodologie mise en place par nos experts
Pour répondre à ce besoin, Sofrecom a déployé une méthodologie rigoureuse et adaptée aux spécificités du client. Les étapes de notre approche qui ont été mis en œuvre :
1. Analyse exploratoire des données
Nous avons commencé par une analyse exploratoire des données en utilisant un datalab utilisant Spark Scala. Cette étape a permis d'analyser les données historiques et de comprendre les tendances historiques du trafic du réseau mobile et d’identifier les facteurs influençant la congestion.
2. Prévisions de trafic
Pour anticiper les tendances de trafic, nous avons utilisé un modèle de forecasting avec Python, reconnu pour sa capacité à gérer des séries temporelles. Et cette méthode a permis de prévoir les variations de trafic avec une précision accrue. En intégrant des facteurs saisonniers et des événements exceptionnels, nous avons pu établir des prévisions précises sur l'évolution du trafic. Cette approche a permis de projeter les besoins futurs en capacité réseau.
3. Détection de la congestion
En collaboration avec les équipes RAN (Radio Access Network) de chaque pays, nous avons mis en place une méthodologie de détection de congestion. Cette collaboration a été essentielle pour comprendre les dynamiques locales et adapter nos recommandations en conséquence.
4. Proposition d’ajout capacitaire
Sur la base des prévisions de trafic et des analyses de congestion, nous avons proposé des ajustements capacitaires. Ces recommandations étaient non seulement préventives, mais également stratégiques, visant à décongestionner le réseau avant que les problèmes ne surviennent.
5. Estimation des gains et de la valeur actuelle nette
Pour évaluer l'impact des ajustements capacitaires, nous avons utilisé des modèles de régression classique. Cela nous a permis d'estimer le gain de trafic net généré par les ajouts capacitaires.
Enfin, la méthodologie a inclus un calcul rigoureux de la VAN des investissements proposés. Ce processus a impliqué plusieurs étapes : calcul du revenu généré par le gain de trafic, projection de la marge annuelle sur le business plan, et intégration des coûts opérationnels (OpEx), des dépenses d'investissement (CapEx) et du coût moyen pondéré du capital (WACC) pour obtenir une vision claire de la rentabilité des investissements.
Les bénéfices de l'accompagnement Sofrecom
L'accompagnement de Sofrecom a permis à l'opérateur de réaliser des avancées significatives dans la gestion de son réseau mobile. Parmi les bénéfices constatés, on peut citer :
- Compréhension améliorée du trafic sur le réseau : grâce à l'analyse approfondie des données, l'opérateur a acquis une meilleure compréhension des comportements de trafic, ce qui lui permet d'anticiper les congestions et d'agir en conséquence.
- Priorisation des investissements : en se basant sur la valeur nette actuelle des investissements, le client a pu prioriser ses projets. Cela a permis une meilleure maîtrise des exercices budgétaires et une allocation plus efficace des ressources.
- Optimisation des coûts : en identifiant les ajouts capacitaires les plus rentables, l'opérateur a pu optimiser ses coûts tout en améliorant la qualité de service offerte à ses clients.
- Anticipation des congestions : la capacité à détecter les congestions futures de manière proactive a permis à l'opérateur de mettre en place des solutions préventives, garantissant ainsi une expérience utilisateur de qualité.
- Renforcement de la compétitivité : en optimisant ses investissements et en améliorant la gestion de son réseau, l'opérateur a renforcé sa position sur le marché, lui permettant de mieux répondre aux attentes de ses clients.
L'accompagnement de Sofrecom a permis à l'opérateur de relever des défis complexes liés à la gestion de son réseau mobile, tout en optimisant ses investissements et en améliorant la satisfaction de ses clients. Grâce à une méthodologie rigoureuse et à une expertise pointue, nous avons aidé notre client à optimiser ses investissements en réseau mobile, tout en renforçant la qualité de ses services.
Expertises de Sofrecom mises en œuvre dans le cadre de ce projet
Dans le cadre de cette mission, des expertises multiples de nos équipes ont été déployés :
- Data Science et Machine Learning : Utilisation d'algorithmes avancés pour l'analyse et la prévision des données.
- Analyse de données : Expertise en analyse exploratoire et en traitement de données massives.
- Modélisation économique : Compétences en estimation de la valeur actuelle nette et en analyse de rentabilité.
- Gestion de projet : Approche méthodologique rigoureuse pour garantir le succès des missions.
