Les Call Detail Records (CDR) constituent une source d’information cruciale pour les opérateurs télécoms et les entreprises : ils retracent chaque appel, sa durée, ses participants, l’heure, la localisation, etc. Mais face à la volumétrie croissante de ces données, l’intelligence artificielle s’impose comme un allié incontournable pour extraire des insights à forte valeur ajoutée.

Pourquoi analyser les CDR avec l’IA ?

Traditionnellement, l’analyse des CDR permettait surtout la facturation et la détection de fraudes. Aujourd’hui, l’IA permet d’aller beaucoup plus loin :

  • Traiter rapidement de grands volumes de données et croiser des informations complexes.
  • Identifier des tendances, des schémas et des anomalies impossibles à détecter manuellement.
  • Automatiser la génération de rapports et de tableaux de bord pour piloter l’activité en temps réel.
  • Prédire des comportements ou des incidents grâce à l’analyse prédictive.

Exemples d’apports concrets

1. Détection d’anomalies et de fraudes

L’IA peut analyser en continu les schémas d’appels pour détecter des comportements suspects :

  • Appels inhabituels à des heures atypiques,
  • Augmentation soudaine de la durée ou du nombre d’appels,
  • Communications avec des numéros à risque.

Grâce à des modèles de machine learning, il est possible d’alerter automatiquement les équipes en cas de suspicion de fraude ou d’abus, ce qui renforce la sécurité et la conformité réglementaire.

2. Optimisation de la gestion réseau et des ressources

L’analyse des CDR par l’IA permet de visualiser les heures de pointe, d’anticiper les pics de trafic et d’adapter la répartition des ressources humaines ou techniques en conséquence. Par exemple, en identifiant les plages horaires les plus sollicitées, il devient possible d’optimiser la planification des équipes ou la capacité réseau.

3. Amélioration de l’expérience client

En croisant les données CDR avec d’autres sources (tickets de support, CRM), l’IA peut repérer des clients insatisfaits (appels répétés, durées d’attente longues) et déclencher des actions proactives : rappel automatique, enquête de satisfaction, etc. Cela permet d’augmenter la fidélité et la satisfaction client.

4. Analyse prédictive

L’IA peut modéliser les tendances à partir de l’historique des CDR pour anticiper :

  • Les risques de churn (départ client),
  • Les défaillances réseau,
  • Les besoins en ressources à venir.

Exemple détaillé de mise en œuvre : détection d’anomalies sur les appels sortants

Voici un workflow complet, basé sur l’IA, pour détecter automatiquement des appels sortants inhabituels à partir des CDR.

Étape 1 : Collecte et centralisation des CDR

Les CDR sont générés automatiquement à chaque appel sur la plateforme télécom (par exemple : Wazo). Ils contiennent des informations structurées : numéro appelant, appelé, durée, timestamp, direction, etc.

Pour automatiser la récupération, on peut s’abonner à l’événement call_log_user_created de Wazo, qui notifie en temps réel la création d’un nouvel appel. Cet événement est reçu via un webhook ou consommé via un bus de messages. Il est aussi possible de récupérer régulièrement les CDR.

Étape 2 : Prétraitement et enrichissement des données

Avant l’analyse, il est important de :

  • Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes)
  • Enrichir les CDR avec des informations complémentaires (ex : rattachement à un utilisateur, localisation, segmentation horaire)
  • Stocker les données dans une base adaptée à l’analyse (SQL, NoSQL, data lake)

Étape 3 : Détection d’anomalies avec l’IA

On utilise un modèle de machine learning pour apprendre les schémas “normaux” sur l’historique des CDR, puis détecter les écarts.
Exemple de pipeline :

  • Extraction de features : nombre d’appels sortants par heure/jour/utilisateur, durée moyenne, destinations inhabituelles, etc.
  • Entraînement d’un modèle Isolation Forest, de clustering (k-means) ou d’autoencodeur pour repérer les comportements atypiques.
  • Score d’anomalie attribué à chaque nouvel appel ou agrégat.

Zoom : pourquoi utiliser scikit-learn et IsolationForest ?

scikit-learn est une bibliothèque open source Python dédiée à l’apprentissage automatique. Elle offre une interface simple et unifiée pour accéder à de nombreux algorithmes de classification, régression, clustering, détection d’anomalies et réduction de dimensionnalité. Très populaire dans la communauté data science, scikit-learn est appréciée pour sa documentation complète, sa compatibilité avec d’autres bibliothèques Python (NumPy, SciPy, Matplotlib), et la simplicité de ses méthodes comme fit(), predict() ou score(). Elle permet ainsi de construire, entraîner et évaluer rapidement des modèles prédictifs sur des jeux de données variés.

Le choix du modèle IsolationForest pour la détection d’anomalies dans les CDR s’explique par plusieurs avantages :

  • Non supervisé : il ne nécessite pas de données étiquetées, ce qui est idéal pour la détection d’anomalies où les cas atypiques sont rares ou inconnus à l’avance.
  • Efficacité et scalabilité : son temps de calcul est linéaire par rapport au nombre de données et de dimensions, ce qui le rend adapté aux grands volumes de CDR.
  • Aucune hypothèse sur la distribution : il fonctionne sans supposer que les données suivent une loi normale ou autre, contrairement à d’autres méthodes statistiques.
  • Robustesse aux données bruitées : il isole rapidement les points atypiques même dans des jeux de données complexes ou bruités.
  • Simplicité d’utilisation : peu de paramètres à régler (nombre d’arbres, taux d’anomalies), et des résultats généralement fiables dès les réglages par défaut.

Concrètement, IsolationForest fonctionne en construisant de multiples arbres de partitionnement aléatoire : les anomalies, étant rares et différentes, sont isolées en peu de divisions, ce qui leur attribue un score d’anomalie élevé. C’est donc un choix naturel pour identifier automatiquement des comportements inhabituels dans de grands volumes de CDR, sans connaissance préalable sur la nature exacte des anomalies.

Étape 4 : Illustration par un exemple concret

Supposons qu’on souhaite détecter automatiquement les lignes internes qui passent un volume anormalement élevé d’appels internationaux.

Exemple de code Python (simplifié) :

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 1. Chargement des CDR
cdr = pd.read_csv("cdr.csv")

# 2. Feature engineering : nombre d'appels internationaux par utilisateur sur 24h
cdr['is_international'] = cdr['destination'].apply(lambda x: x.startswith('+'))
agg = cdr[cdr['is_international']].groupby('user_id').size().reset_index(name='intl_calls')

# 3. Détection d'anomalies
model = IsolationForest(contamination=0.01)
agg['anomaly'] = model.fit_predict(agg[['intl_calls']])

# 4. Affichage des utilisateurs suspects
suspects = agg[agg['anomaly'] == -1]
print(suspects)

Ce code :

  • Agrège le nombre d’appels internationaux par utilisateur,
  • Entraîne un modèle Isolation Forest pour détecter les valeurs atypiques,
  • Affiche les utilisateurs ayant un comportement anormal.

Étape 5 : Alerte et visualisation

Les résultats peuvent être envoyés sous forme d’alerte (mail, dashboard) à l’équipe sécurité ou réseau, ou intégrés dans un outil de supervision.

Conclusion

L’analyse des CDR par l’IA ouvre la voie à une supervision proactive, une meilleure compréhension des usages et une anticipation des risques. Elle transforme des millions de lignes de logs en informations stratégiques, exploitables en temps réel.
Les entreprises qui exploitent ce potentiel bénéficient d’un avantage compétitif : elles optimisent leurs opérations, sécurisent leurs réseaux et améliorent l’expérience de leurs clients.

Références et liens utiles