CLASSIFICATION FLOUE APPLIQUEE AUX OPERATEURS TELEPHONIQUES

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1 Information Systems Research Group Département d Informatique Université de Fribourg, Suisse CLASSIFICATION FLOUE APPLIQUEE AUX OPERATEURS TELEPHONIQUES Travail de bachelor Rédigé par : Cung Hong Phu Encadré par : Professeur Dr. Andreas Meier Assistants : Nicolas Werro et Daniel Fasel Juillet 2008

2 i Abstract De nos jours, face à une concurrence intense sur le marché global, l objectif des entreprises, notamment les opérateurs téléphoniques, se focalise sur une bonne gestion de la clientèle. Grâce aux nouvelles technologies, il est désormais possible d enregistrer les informations sur les clients dans de grandes bases de données relationnelles. Afin de gérer de manière optimum toutes ces informations et de générer des décisions de management adéquates, cette thèse propose la méthode de la classification floue qui permet d établir des relations durables et profitables avec la clientèle. Contrairement à une segmentation traditionnelle des clients, la classification floue, laquelle est une combinaison de bases de données et de la logique floue, permet de classer les clients dans plusieurs classes à la fois et de suivre leur évolution. Avec cette approche, il est possible de déterminer la juste valeur du client et d y appliquer les actions de marketing nécessaires ; l individu est dans ce cas traiter selon le principe de mérite. Suivant son cycle de vie, des programmes de fidélisation sont lancés afin de le conserver au sein de l entreprise. Au niveau sémantique, le fcql (fuzzy Classification Query Language) peut être défini comme un langage de requête orienté humain, c est-à-dire l interrogation des bases de données se réalise avec des variables et termes linguistiques. Ainsi, les utilisateurs peuvent formuler des requêtes de manière plus intuitive, sans valeurs numériques. Aussi, afin de réduire la complexité due à la présence de plusieurs attributs dans une classification, le principe de la décomposition hiérarchique consiste à sous classer ces attributs afin de maintenir les classes avec une sémantique significative. Mots clés : gestion de la relation avec la clientèle, opérateurs téléphoniques, classification floue, bases de données relationnelles, fcql, variables et termes linguistiques, décomposition hiérarchique.

3 ii Remerciements Je tiens à remercier tous ceux qui ont contribué au développement de cette thèse En premier, je remercie l assistant Nicolas Werro qui m a aiguillé dès le début de mon travail de bachelor et apporté une grande assistance dans la rédaction de ma thèse. Ensuite je souhaiterai adresser mes remerciements envers l assistant Daniel Fasel qui a contribué à l achèvement de mon travail. Je tiens également remercier Prof. Dr Andreas Meier, sans qui ce projet ne peut être réalisé. Et sans oublier, j adresse mes remerciements à tous mes proches qui m ont soutenu tout au long de mes études.

4 iii Table des Matières I. INTRODUCTION MOTIVATION OBJECTIFS STRUCTURE DU TRAVAIL... 3 II. APPROCHE DE LA CLASSIFICATION FLOUE LA CLASSIFICATION TRADITIONNELLE Analyse de la méthode Exemple d application LA CLASSIFICATION FLOUE Analyse de la méthode Variables linguistiques et exemple d application Langage de requête fcql Architecture des bases de données Autres approches similaires LES APPLICATIONS DE LA CLASSIFICATION FLOUE L équité dans le traitement La personnalisation de masse Le marketing La décomposition hiérarchique III. OPERATEURS TELEPHONIQUES EXPOSITION DU DOMAINE Le marché des télécommunications Le marché suisse des télécommunications LE MARCHE DES MOBILES La téléphonie mobile en Suisse Les produits et services METHODES DE MARKETING La fidélisation Le marketing mobile Le sponsoring PUBLIC-CIBLE IV. APPLICATION CONCRETE DE LA CLASSIFICATION FLOUE CLASSIFICATION FLOUE DANS LE CYCLE DE VIE DU CLIENT Traitement des informations récoltées Fidéliser le client Détecter la sous-activité du client CLASSIFICATION FLOUE DANS LA GESTION DE LA CLIENTELE L avant-vente... 42

5 iv Les ventes La gestion du service clientèle L après-vente EXEMPLE APPLIQUE Collecte d informations sur les clients Analyse de l évolution des clients Actions de marketing Gestion de la clientèle LA CLASSIFICATION FLOUE DANS LES OFFRES PROPOSEES AU PUBLIC-CIBLE Les clients privés Les entreprises V. EXEMPLE APPLIQUE DANS LE CHOIX D UN ABONNEMENT DE TELEPHONIE MOBILE PORTFOLIO CLASSIQUE DE SERVICE PORTFOLIO FLOU DE SERVICE DECOMPOSITION D UNE OFFRE D ABONNEMENT CIBLEE Décomposition du concept «catégorie de client» Décomposition du concept «Consommation» Sommet de la décomposition des offres ciblées Calcul des degrés d appartenance Détermination des prix d abonnements et services : VI. CONCLUSION RESULTAT DU TRAVAIL FAIBLESSES DE LA CLASSIFICATION FLOUE PERSPECTIVES FUTURES REFERENCES... 80

6 v Table des figures Figure 1. Classification traditionnelle définie par les minutes et SMS... 8 Figure 2. Concept de variables linguistiques Figure 3. Classification floue avec fonction d'appartenance Figure 4. Opérateur Gamma de Microsoft Excel Figure 5. Différence entre une requête en SQL et fcql Figure 6. Arichitecture du fcql toolkit Figure 7. Le trois opératuers principaux en Suisse Figure 8 Raccordement à la téléphonie mobile en Suisse [en 1'000] Figure 9. Parts de marché de la téléphonie mobile en Suisse [en %] Figure 10. Base de données clients Figure 11. Evolution des clients Figure 12.Hiérarchie de la classification floue Figure 13. Sommet (top) de la classification floue Figure 14. Sous-classification de la catégorie de client Figure 15. Sous-classification de la consommation Figure 16. Sous-classification de la consommation générale Figure 17. Portfolio classique de service Figure 18. Portfolio classique de service détaillé Figure 19. Portfolio de service Figure 20. Portfolio flou de service détaillé Figure 21. Exemple concret de sous-classification de la catégorie de client Figure 22. Exemple concret de sous-classification des services supplémentaires Figure 23. Exemple concret de sous-classification de la consommation générale Figure 24. Exemple concret de sous-classification de la consommation Figure 25. Exemple concret du sommet de la décomposition des offres ciblées Figure 26. Hiérarchie des valeurs d appartenance aux groupes d attributs Figure 27. Liste des prix et rabais pour les quatre classes... 73

7 I. Introduction 1 I. INTRODUCTION

8 I. Introduction Motivation Au sein de toute entreprise, le client est le facteur clé de la réussite. C est pour cette raison que les organisations tentent à mettre en œuvre des stratégies qui leur permettront d acquérir et de retenir l actif le plus précieux qui est le client. La gestion de la relation avec la clientèle est donc devenue le centre des préoccupations des dirigeants. La fidélité de la clientèle étant très bénéfique, c est pourquoi chaque entreprise doit répondre et satisfaire au mieux les demandes de ses clients. Cette notion va dans le sens de la loi de Pareto selon laquelle dit : «mieux fidéliser ces meilleurs clients plutôt que de chercher à recruter de nouveaux prospects dont la valeur n'est pas assurée». Afin de mieux gérer leur clientèle, les entreprises adoptent une approche personnalisée de prestations de services : chaque individu est considéré distinctement afin de mieux fournir les services lui correspondant. Les opérateurs téléphoniques appartiennent à cette catégorie de prestataires de services. Face au développement du commerce en ligne et à une concurrence accrue sur le marché de la télécommunication en pleine croissance, leurs activités principales consistent à offrir les meilleurs produits et services et surtout de fidéliser au mieux leur clientèle. Dans la pratique, il n est pas évident pour les entreprises de connaître précisément chaque client auquel elles fournissent leurs prestations de services. Toutefois, grâce aux systèmes de bases de données, ces organisations peuvent stocker les données personnelles de leurs clients et de s en servir pour répondre à leurs demandes précises. Mais la question à se poser est comment utiliser de manière adéquate ces bases de données afin d extraire des informations pertinentes. La classification traditionnelle est une méthode de segmentation qui divise le domaine d appartenance des clients en différentes segments (catégories). Chaque individu se trouve ainsi dans une catégorie précise en fonction des informations récoltées. Mais l inconvénient réside dans le fait que la segmentation possède des limites entre les segments : l individu est positionné sans aucune précision sur son degré d appartenance. Il est difficile de connaître

9 I. Introduction 3 s il se trouve proche ou éloigné d une limite. A cela s ajoute le fait que cette méthode est une description statique de la réalité qui va à l encontre du caractère évolutif d un individu. Afin de résoudre les problèmes rencontrés dans la segmentation, une solution alternative subsiste pour une utilisation appropriée des informations récoltées : la classification floue. Elle permet donc à un individu de se situer sur plusieurs segments à la fois et définit ainsi le comportement du client de manière dynamique. 1.2 Objectifs Le but recherché de ce travail consiste à analyser la classification floue appliquée au domaine des opérateurs téléphoniques. Cette méthode met l accent sur le fait qu un individu peut appartenir à plusieurs classes à divers degrés. Ainsi, en se basant sur les informations récoltées, les agents téléphoniques peuvent traiter individuellement chaque client et d adapter en conséquence les offres d abonnements correspondants à un individu spécifique. Il s agit donc de démontrer que l application de la classification floue s avère importante dans la gestion de la relation avec la clientèle. Pour ces opérateurs, cette approche peut représenter un avantage concurrentiel dans leur offre de produits et services. Dans cette même approche, les thèmes tels que l équité dans le traitement de la clientèle, le marketing, la personnalisation de masse et la décomposition hiérarchique seront analysés dans la suite de ce travail. 1.3 Structure du travail Le travail se décompose tout d abord par la présentation de la classification floue. Dans cette partie conceptuelle, il est judicieux, en premier lieu, de comparer cette méthode avec l approche traditionnelle, d expliquer son fonctionnement et son utilité et ensuite de l appliquer à un exemple.

10 I. Introduction 4 Le prochain chapitre est réservé uniquement à la description du domaine des opérateurs téléphoniques, sans mettre en rapport avec le thème de la classification floue. Cette étape se focalise sur l exposition de ce secteur, la présentation des produits et services, ainsi que les méthodes de marketing adoptées et le public-cible. Après avoir défini la classification floue et le contexte du travail, il est alors possible d établir un lien entre ces deux aspects. Dans cette partie, la classification floue sera utilisée dans des exemples d application au domaine des opérateurs téléphonique. C est dans ce cadre d analyse que le cycle de vie du client, la gestion de la clientèle et les offres proposées au public-cible seront analysés. Afin de mieux saisir les concepts développés jusqu ici, deux exemples seront traités dans ce dernier chapitre. Le premier analysera les critères d évaluations, sur lesquels un opérateur se base, dans la détermination d un abonnement téléphonique mobile proposé à un client particulier. Dans cet exemple, L utilité da la classification floue réside dans le fait qu elle permet de calculer le tarif optimal d un abonnement en fonction du comportement de l usage du téléphone mobile de chaque client. Et dans le second exemple, une décomposition hiérarchique des offres ciblées permet de déterminer le prix d abonnement et services fournis pour chaque client.

11 II. Approches de la classification 5 II. APPROCHE DE LA CLASSIFICATION FLOUE

12 II. Approches de la classification 6 Dans l économie concurrentielle de nos jours, les entreprises recherchent avant tout la satisfaction des besoins de leur clientèle. Leur tâche est de proposer aux consommateurs ciblés les produits et services qui répondent à leurs demandes. Afin de connaître les attentes de chaque personne et de développer une relation commerciale durable, les entreprises procèdent au classement de leurs clients dans le but de mieux les personnaliser. Deux méthodes distinctes de classification seront traitées dans ce chapitre. 2.1 La classification traditionnelle Analyse de la méthode Le concept de cette méthode consiste à poser des limites distinctes entre chaque segment. Chaque client est placé dans une classe unique délimitée. Les bornes entre ces segments restreignent alors l appartenance stricte d un individu. De ce fait, cette méthode est une description statique: elle ne tient pas compte de l état changeant et évolutif des personnes. Cependant, un individu est de caractère dynamique; la classification traditionnelle va à l encontre de cette définition. Cette segmentation des individus représente, d autre part, une entrave à la notion d équité. Concrètement, au sein d une classe, les clients sont traités de façon identiques, malgré leurs emplacements opposés dans le segment : étant donné que cette classe est définie de manière étendue, les clients peuvent avoir des propriétés divergentes à l intérieur de celleci. A l inverse, les clients dont leurs comportements sont très similaires peuvent être classés dans des segments différents en dépit de leurs positionnements proches de la limite les séparant. En plus, s il existe plusieurs attributs dans la classification, il s avère difficile de procéder à une segmentation ciblée : le nombre de segments et de clients par segment s accroîtraient. Dans ce cas, l objectif de la personnalisation de la clientèle ne serait plus atteint. Ainsi, dans cette stratégie de classement, l appartenance d un individu ne peut prendre que la valeur 1 ou 0. Cela signifie que soit un client appartient strictement à une classe, soit il n y

13 II. Approches de la classification 7 appartient pas. Dans la réalité, cette classification «stricte» ne permet pas de traiter équitablement les clients selon leur valeur réelle Exemple d application Dans le but de mieux cerner la segmentation traditionnelle, un cas d exemple de campagne publicitaire sera appliqué dans le contexte des agents téléphoniques. Afin de récompenser ses clients fidèles, l opérateur offre des minutes et messages SMS gratuits en fonction de la durée de conversation mensuelle de chaque individu ainsi que le nombre de messages envoyés dans le mois. Dans cet exemple, les clients seront évalués sur la base de deux critères : les minutes de conversation et le nombre de SMS. Dans ce contexte, le temps de communication est déterminé suivant un tarif unique. En pratique, la durée peut être facturée selon le tarif normal ou réduit et également selon les appels sur les réseaux fixes ou mobiles. La base de données des clients est présentée dans le tableau ci- dessous : Client Nom Minutes conversation/mois SMS envoyés/mois Dupont Favre Piller Pugin Il convient ensuite d introduire des valeurs limites pour chaque critère: Les minutes de conversation par mois sont divisées en deux intervalles [0, 119] et [120, 240]. Les SMS envoyés par mois sont aussi scindés en deux intervalles [0, 99] et [100, 200]. Cette division entre les attributs crée 4 classes permettant à l opérateur téléphonique de définir à quel segment appartient un individu et ainsi de cibler son offre promotionnelle correspondante:

14 II. Approches de la classification 8 Classe C1 : 60 minutes et 40 SMS offerts Classe C2 : 45 minutes et 20 SMS offerts Classe C3 : 15 minutes et 40 SMS offerts Classe C4 : 0 minutes et 0 SMS offerts La définition des classes précitées conduit à l espace de classification suivant : SMS 240 Favre C1 C2 120 Pugin 119 Dupont C3 C4 0 Piller Minutes Figure 1. Classification traditionnelle définie par les minutes et SMS Dans cette segmentation traditionnelle de la clientèle, deux constatations importantes sont à souligner : les individus appartenant à une classe sont traités de la façon identique; et entre chaque classe existe une forte disparité. Ainsi, dans l exemple, le client Favre qui se situe au sommet de l évaluation, reçoit la même offre que Pugin qui, par contre, est proche de la plus basse classe C4 dont l offre est beaucoup moins conséquente. Bien qu ils se situent dans un même segment et sont traités de manière semblable, il existe toutefois une divergence entre eux. La deuxième observation est que les clients Pugin et Dupont se positionnent proche de l un et l autre dans le graphique, mais cependant ils reçoivent une offre totalement opposée : ils ont un comportement similaire, mais pourtant sont classés à des extrémités. Pour quelques minutes et SMS utilisés de moins, Pugin basculerait dans la classe C4.

15 II. Approches de la classification 9 En résumé, les clients, dont leurs valeurs sont très proches, peuvent être classés dans les classes complètement différentes. Et les clients, dont leurs valeurs sont très différentes, peuvent être classés dans la même classe. Par conséquent, cette classification stricte et inexacte entrave la notion d équité dans la segmentation des clients. Cette méthode s avère peu efficace dans une gestion de la clientèle. Afin de trouver des solutions à ces problèmes susmentionnés, la classification floue est en mesure de fournir aux entreprises les concepts pertinents dans l élaboration d une bonne gestion de l information concernant leurs clients. 2.2 La classification floue Analyse de la méthode Dans la gestion de la clientèle, les individus sont enregistrés dans de grandes bases de données. Afin d extraire ces informations pour prendre des décisions de marketing, la classification floue s avère plus efficace que la méthode traditionnelle. Elle permet une analyse plus exacte et surtout plus équitable. L avantage principal par rapport à la segmentation classique est qu un individu peut appartenir à plusieurs classes à la fois. De ce fait, il existe une transition entre les classes. Chaque individu possède une ou plusieurs degrés d appartenance aux différentes classes. Ces degrés, compris entre l intervalle 0 et 1, décrivent avec plus de précision les clients classés : à partir des différents contextes et attributs qui leur sont liés, les clients sont classés à leur juste valeur, et il est alors possible de cibler leurs besoins, et en conséquence de leur proposer une offre optimale. Le concept d appartenance permet donc à l entreprise de détecter le potentiel et la faiblesse des clients et d y agir ainsi suivant la situation: dans le premier cas, il est avantageux pour l entreprise de conserver les bons clients et dans le second cas, il faut améliorer leur comportement de consommation.

16 II. Approches de la classification 10 A cet avantage majeur, deux autres points sont à relever. Au niveau sémantique, il faut souligner l importance de l utilisation des variables linguistiques dans la requête des bases de données. Au lieu d utiliser les valeurs numériques pour définir les différentes classes d équivalence des attributs, la classification floue fait appel aux termes linguistiques qui facilitent la compréhension des requêtes. Et afin de réduire la complexité dans la classification, cette méthode offre la possibilité de décomposer les classes dans une hiérarchie : cette procédure permet ainsi de déterminer plus précisément la valeur du client. Afin d apporter une comparaison significative entre les 2 méthodes de classification, l exemple précédent sera réutilisé mais analysé cette fois-ci dans la cadre de la classification floue. La littérature de ce chapitre fait référence aux résultats de recherche sur la classification floue par le groupe de recherche en système d information de l Université de Fribourg [1], [2], [3], [4], [5] et [6] Variables linguistiques et exemple d application Avant d entrer dans l analyse de l exemple, il est nécessaire de comprendre la définition des classes dans la base de données relationnelle. Ce modèle relationnel est une extension du modèle de contexte préconisé par Chen : pour tout attribut A j défini par un domaine D(A j ), un contexte K(A j ) est ajouté. Un contexte est une division du domaine en classes d équivalence. Une base de données relationnelle avec contextes R(A,K) est alors un ensemble d attributs A = (A 1,, A n ) associé à un contexte K = (K 1 (A 1 ),, K n (A n )) [7]. Dans l exemple de la campagne publicitaire lancée par l opérateur téléphonique, les deux attributs pris en considérations sont les minutes de conversation (A 1 ) et le nombre de SMS envoyés (A 2 ) durant le mois. A partir de ces 2 attributs, le contexte K(A j ) peut être défini de la manière suivante : Pour les minutes de conversation (A 1 ), le domaine D(A 1 ) représente l intervalle *0, 240+ et est divisé en deux classes d équivalence «basics» pour [0, 119] et «élevées» pour [120, 240].

17 II. Approches de la classification 11 Pour les SMS envoyés (A 2 ), le domaine D(A 2 ) représente l intervalle [0, 200] et est divisé en deux classes d équivalence «peu» pour [0, 99] et «beaucoup» pour [100, 200]. A la différence avec la méthode traditionnelle, la classification floue emploie les variables linguistiques pour qualifier les attributs et les termes verbaux sont utilisés pour définir les classes d équivalence [8]. Grâce aux variables linguistiques, les classes d équivalence des attributs peuvent être décrites de manière plus intuitive. Minutes conversation Variable linguistique Basics Elevées Termes Domaine *Classe d équivalence+ *Classe d équivalence+ Contexte SMS envoyés Variable linguistique Peu Beaucoup Termes Domaine *Classe d équivalence+ *Classe d équivalence+ Contexte Figure 2. Concept de variables linguistiques Ainsi, la définition des classes d équivalence des deux attributs minutes de conversation et SMS envoyés détermine un espace de classification bidimensionnel représenté dans la Figure 3 ci-dessous. Les classes C1 à C4 peuvent être caractérisées de la manière suivante : C1 : très bons clients à maintenir C2 : bons clients à suivre C3 : clients à améliorer C4 : clients inintéressants

18 0.55 II. Approches de la classification 12 Chaque terme de la variable linguistique représente un ensemble flou. Celui-ci est déterminé par une fonction d appartenance μ sur le domaine correspondant à l attribut en question. μ beaucoup μ peu SMS 240 Favre μ élevées C1 C2 Pugin Dupont C3 C4 μ basics 0 Piller Minutes Figure 3. Classification floue avec fonction d'appartenance Avec l application du modèle de contexte, l usage de variables linguistiques et la fonction d appartenance, les limites entre les classes, imposées dans la classification traditionnelle, disparaissent. Il y donc une transition continue entre les différentes classes. Cela a pour conséquence que le client peut appartenir à plusieurs classes à la fois et que son degré d appartenance dans les différentes classes peut être calculé. Dans la figure 3, les termes élevées et basics de la variable linguistique minutes sont associés avec les fonctions d appartenance μ élevées et μ basics qui sont définies sur le domaine entier de l attribut minutes. Plus précisément, il est possible pour une valeur spécifique de l attribut minutes, par exemple 125 minutes de conversation consommées par Pugin, d être en même temps jugée comme «élevées» et «basics». Le même raisonnement est ainsi appliqué à la variable linguistique SMS avec les termes «beaucoup» et «peu».

19 II. Approches de la classification 13 Dans cet exemple, les attributs minutes et SMS contiennent respectivement les valeurs numériques dans les intervalles de *0, 240+ et *0, Ainsi, les fonctions d appartenance des termes de chaque variable linguistique minutes et SMS sont des fonctions continues, à l opposé des attributs qualitatifs dont les termes de la variable linguistique sont associés aux fonctions d appartenance discrète (chaque terme correspond à une valeur discrète). Le degré d appartenance μ (O i C k ) d un objet O i (par exemple un client) dans une classe C k peut être calculé par un opérateur d agrégation sur les termes de la variable linguistique qui définissent la classe. Dans l exemple, la classe C1 est décrite par les termes «élevée» et «beaucoup». Le degré d appartenance à la classe C1 est donc une conjonction des valeurs correspondantes aux fonctions d appartenance μ élevées et μ beaucoup. Il existe plusieurs opérateurs qui calculent la conjonction des valeurs d appartenance [Zimmermann, 1992]. Dans la pratique, un manager doit souvent prendre les décisions managériales en tenant compte de plusieurs attributs (arguments). Par conséquent, en utilisant l opérateur pour deux arguments, il est possible de compenser peu de SMS par minutes élevées. Cet opérateur (μ compensation ) pour m arguments x i se calcule de la manière suivante : Ainsi, les fonctions d appartenance permettent de calculer le degré de correspondance entre une entité et un terme. Le degré est déterminé à l intérieur d un intervalle compris entre 0 et 1, 0 étant une correspondance nulle et 1 étant une correspondance totale. Toutefois, afin de normaliser le résultat, le total des degrés d appartenance d un objet, en l occurrence un client, aux différentes classes doit être égal à 1. Enfin, il est à souligner que le degré d appartenance peut être calculé soit avec l opérateur, comme décrit ci-dessus, soit avec l opérateur Gamma de Microsoft Excel:

20 II. Approches de la classification 14 Membership degree calculation for two attributes MD att 1 MD att 2 Gamma arg MD MD norm Grade Results C C C C Figure 4. Opérateur Gamma de Microsoft Excel L opérateur Gamma de Microsoft d Excel est un solveur qui permet de calculer automatiquement les degrés d appartenance d un individu aux différentes classes. Dans la figure 3, par exemple le degré d appartenance de Pugin aux différentes classes peut être calculé en introduisant uniquement dans les colonnes «MD att 1» et «MD att 2» de la figure 4 les deux valeurs numériques qui sont de 0,55 et 0.59 correspondant aux fonctions d appartenance μ élevées et μ beaucoup. Le solveur détermine les degrés d appartenance normalisés aux quatre classes. Le résultat est alors affiché dans la colonne «MD norm» : Le degré d appartenance de Pugin à la C1 est de 0.29, C2 est de 0.24, C3 est de 0.26 et C4 est de Ainsi les degrés d appartenances de chaque client peuvent être définis de cette manière là Langage de requête fcql Dans la classification floue, l interrogation des bases de données relationnelles diffère de celle de la classification traditionnelle. En effet, SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour interroger les bases de données relationnelles. Si à ces bases de données s ajoute le modèle de contexte avec les variables linguistiques et les classes floues, une extension du langage SQL s avère nécessaire. C est dans ce contexte que fcql (fuzzy Classification Query Language) est utilisé pour faciliter l utilisateur de la base de données dans la formulation des requêtes de classification, car qu elles sont plus intuitives, c est-à dire qu elles sont exprimées linguistiquement.

21 II. Approches de la classification 15 Pour mieux saisir la distinction entre SQL et fcql, le tableau de comparaison suivant relève les différences entre les deux langages : SQL fcql Select attributs Classify objet From nom de la relation From nom de la relation Where prédicats de sélection With prédicats de classification Figure 5. Différence entre une requête en SQL et fcql Avec le langage SQL, la sélection de la liste d attributs est spécifiée dans la clause select, alors qu avec le langage fcql, le nom de la colonne objet à classer est défini dans la clause classify. La clause from ne change pas dans les deux cas. Et enfin, la clause where du SQL est transformée en une clause with dans fcql : contrairement à la clause where qui définit un prédicat de sélection, la clause with spécifie un prédicat de classification. Ainsi, dans la clause with, l utilisateur entre les variables linguistiques prédéfinies et leurs termes verbaux associés. Il peut alors créer des conditions de classification en utilisant les mots-clés. Après avoir défini la syntaxe des deux langages, une comparaison de requêtes peut être entreprise à partir de l exemple d application traitée auparavant qui sélectionne les clients ayant consommé des minutes de conversations élevées et ayant envoyé beaucoup de SMS : Select Nom From Client Where Minutes de conversation >= 120 and Minutes de conversation <= 240 and SMS envoyés >= 100 and SMS envoyés <= 200 Par contre, en utilisant le fcql, la requête est moins complexe et plus intuitive : Classify Nom From With Client Minutes de conversation is élevées and SMS envoyés is beaucoup Cette requête retourne la classe C1 comportant tous les clients qui ont un degré d appartenance basé sur les fonctions d appartenance μ élevées et μ beaucoup. Il est donc

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