Votre rôle
L’objectif du stage est de développer un modèle mathématique pour l’analyse et la prédiction des enchères de spectre, notamment le format SMRA-Clock Hybrid, en exploitant les données publiques et en adaptant la méthodologie existante pour optimiser les stratégies d’enchère et aider à la prise de décision en temps réel.
Orange doit s’intéresser stratégiquement à l’attribution des bandes de fréquences pour déployer ses services de télécommunications, notamment la 5G. Ces ressources sont allouées via des enchères de spectre entre les différents opérateurs réseau du territoire, dont le format et la complexité évoluent au cours du temps. La compréhension et la modélisation de ces enchères sont essentielles pour optimiser la stratégie des opérateurs et maximiser leurs chances de succès.
Différents formats d’enchères ont été utilités au cours des années en France, le dernier en date étant l’enchère Clock-Plus pour la 5G en 2020, un format parfaitement adapté lorsque les ondes mises en jeu sont semblables. Cependant, avec l’arrivée de nouvelles bandes de fréquences hétérogènes dans les années à venir, il devient nécessaire d’adapter les modèles d’aide à la décision pour prendre en compte un changement probable de format. Par exemple, le SMRA-Clock Hybrid combine plusieurs catégories de blocs et nécessitent une modélisation plus sophistiquée, notamment en utilisant la géométrie tropicale pour représenter les frontières de demande et d’indifférence des compétiteurs.
L’objectif du stage est de développer un cadre mathématique permettant d’analyser, de prédire le déroulement de ces enchères complexes pour alimenter une thèse en cours dans notre équipe. Le stagiaire s’appuiera ainsi surdes travaux existants, basés sur l’étude des trajectoires de prix et des demandes, pour modéliser les hypersurfaces tropicales en dimension supérieure. Le stagiaire devra notamment concevoir des outils pour exploiter à la fois l’intégralité du déroulé d’une enchère ou des observations partielles, afin d’estimer la géométrie des frontières tropicales et d’anticiper les stratégies des concurrents.
Ce travail comprendra deux axes principaux : une analyse a posteriori, permettant de rejouer et d’étudier des enchères passées pour affiner la modélisation, et une approche en ligne, visant à développer un algorithme d’apprentissage en temps réel. Ce dernier devra fournir des prédictions sur le comportement des adversaires lors d’une enchère en cours, afin d’aider à la prise de décision.
Le déroulement du stage se déploiera en plusieurs phases : une première étape de familiarisation avec les outils de modélisation et la méthodologie appliquée à l’enchère 2020, suivie d’une exploration approfondie du format SMRA-Clock Hybrid. Ensuite, le stagiaire devra élaborer une méthodologie pour exploiter efficacement les données publiques et modéliser la géométrie tropicale associée. Enfin, un prototype sera développé pour valider cesméthodes sur des exemples simulés ou historiques.
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