Etudiant :

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. SATORI KHALID

Annèe : 2023

Résumé : Ce rapport résume mon projet de fin d'études réalisé au sein d'ALTEN DELIVRY CENTER, qui vise à automatiser et optimiser le processus d'analyse de la qualité des données de la fibre optique pour le compte de l'opérateur de télécommunications Bouygues Telecom. Dans le cadre de ce projet, on a utilisé deux technologies puissantes : PySpark et Neo4j. PySpark, un framework de traitement distribué, a été choisi pour accélérer l'exécution des scripts et le traitement des données massives. Parallèlement, on a intégré Neo4j, une base de données orientée graphe, pour améliorer la représentation et la lisibilité des données finales. En stockant les informations sous forme de graphe, Neo4j a facilité la visualisation des relations entre les différents composants du réseau optique, permettant ainsi une analyse plus approfondie des routes optiques créées. L'intégration de PySpark et Neo4j dans mon projet a permis d'obtenir des résultats plus efficaces et clairs. PySpark a accéléré l'exécution des scripts, tandis que Neo4j a amélioré la compréhension de la structure et des interconnexions du réseau optique grâce à sa représentation graphique. L'utilisation de PySpark et Neo4j dans mon projet de fin d'études a été une approche novatrice pour automatiser et optimiser l'analyse de la qualité des données de la fibre optique. Cette combinaison de technologies a permis de réduire le temps de traitement des données, d'identifier les problèmes de qualité et de fournir une représentation graphique claire des résultats. Cette solution apporte une valeur ajoutée significative pour Bouygues Telecom en améliorant la fiabilité de leurs données et en facilitant la prise de décision pour l'entreprise