Étude et Conception d’une Solution d’Analyse des Séries Temporelles avec IA Générative

Description :

Ce projet consiste à concevoir une solution d’analyse des séries temporelles à partir des données de couverture réseau (TTD, Fibre, et 5G) en utilisant des modèles d’IA générative. L’objectif est de prédire et d’analyser les tendances réseau pour améliorer les performances et la gestion des infrastructures télécom.

Missions :

• Collecter et étudier les données générées par l'application Eligibility Tools.
• Réaliser une étude comparative des techniques d’analyse des séries temporelles.
• Explorer et sélectionner des modèles d’IA générative pour le traitement des séries temporelles.
• Concevoir et implémenter une solution d’analyse basée sur IA générative.
• Évaluer la précision et les performances des prédictions.

Prérequis :

• Programmation : Python, React.
• Compétences en IA et Machine Learning : Séries temporelles, modèles génératifs (GANs, LLM).
• Frameworks : TensorFlow, PyTorch.
• Méthodologies RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Analyse de données : Pandas, NumPy, Matplotlib.

Date d’expiration: 17 décembre, 2024