Etudiant : CHATER NAJOUA

Filière : Master Big Data Analytics & Smart Systems (BDSaS)

Encadrant : Pr. BOUMHIDI JAOUAD

Annèe : 2025

Résumé : Ce rapport retrace les principales étapes de mon stage de fin d’études effectué au sein de l’entreprise EMS, spécialisée dans l’email marketing. L’objectif principal du projet confié était de développer une solution intelligente permettant de prédire la classification d’un e-mail (Inbox ou Spam) à partir de son contenu textuel. Pour cela, j’ai mis en place un pipeline complet de traitement, incluant la collecte des e-mails via Microsoft Graph API, le nettoyage et l’enrichissement des données textuelles, ainsi que l’entraînement de modèles de classification supervisée. Plusieurs algorithmes ont été testés, allant de modèles classiques (Random Forest, KNN...) à des modèles plus avancés basés sur l’architecture Transformer. Les résultats obtenus ont mis en évidence la supériorité des modèles Transformers, notamment en contexte multilingue, tout en montrant que certains modèles classiques peuvent également fournir de bonnes performances avec un coût réduit. Ce stage m’a permis d’approfondir mes compétences en NLP, en Machine Learning et en ingénierie de données, tout en contribuant à un projet concret à fort enjeu métier.