Etudiant : ZAHIR GHITA

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. LAHJOUJI AMAL

Annèe : 2025

Résumé : Ce projet consiste à évaluer la fiabilité des indicateurs d’engagement utilisés dans les campagnes d’emailing, à une époque où ces mesures sont de plus en plus perturbées par des actions automatisées : clics de bots, filtres de sécurité, ou encore dispositifs anti-tracking. Ces phénomènes introduisent des biais importants qui peuvent fausser les analyses et conduire à des décisions marketing inadaptées. Face à ce constat, l’objectif est clair : réussir à différencier les interactions humaines des comportements non humains, afin de restaurer une lecture fiable et pertinente des données d’engagement. Pour cela, nous avons suivi une approche progressive : collecte et structuration des données issues des logs techniques, analyse des comportements utilisateurs, identification de signaux temporels caractéristiques, puis application de méthodes de machine learning et deep learning adaptées à ce contexte complexe. L’enjeu est double : mieux comprendre les mécanismes de fraude ou d’automatisation pour analyser les comportements des bots, et proposer des solutions concrètes pour fiabiliser les analyses marketing.