Abstract EN:

Jusqu’ici, peu d’attention a été portée à la gestion du revenu appliquée aux services vocaux dans la téléphonie mobile. La majorité des travaux existants s’intéresse à résoudre les problèmes de congestion et de contrôle du trafic. Cependant, même si un système de gestion du revenu est une bonne solution pour maîtriser la congestion, il peut être également un excellent outil pour augmenter les revenus générés par les opérateurs mobiles. Le but de cette thèse est d’étudier des stratégies de tarification dynamique pour le secteur des télécommunications avec pour objectif principal d’augmenter les revenus, en considérant le contrôle de congestion comme une seconde priorité. Il s’agit de proposer des outils et méthodes efficaces pour optimiser la tarification d’une nouvelle offre commerciale. De manière systématique, ce service commercial propose une tarification dynamique en temps réel, en fonction de l’heure, du lieu et de la charge du réseau. Le prix proposé au consommateur peut changer toutes les 30 minutes et diffère d’une antenne à l’autre. Pour cela, tous les jours, une nouvelle règle simple est utilisée pour calculer les prix : un même prix est appliqué à 2 instants différents quand la charge subie par le réseau est identique. Ainsi, le challenge est d’utiliser jour après jour une estimation temporelle et spatiale du trafic et de sa sensibilité au prix, dans le but d’optimiser l’offre en calculant avec précision les prix les plus opportuns à appliquer dans la journée. Une approche déterministe a été choisie pour estimer la demande et la charge, pour formuler le problème de maximisation du revenu et pour résoudre le problème de tarification dynamique. La charge et la demande ont été modélisées comme des fonctions du temps, de l’espace (différentes zones de couverture formées par plusieurs cellules) et du prix. A partir de ces fonctions d’estimation de charge et de demande, plusieurs modèles de programmation quadratique en variables mixtes (MIQP) ont été proposés, étudiés et résolus.