Réseau social d'entrerprise

Royal Air Maroc

Stratégie

L’objectif de la mission était de favoriser les synergies internes au sein d’un grand groupe via un moteur de recherche d’experts métiers et un système de recommandation de contenus personnalisé sur l’intranet collaboratif. L’approche a été centrée sur l’analyse sémantique de profils et de documents, l’indexation fine, et la transparence des critères de classement pour renforcer l’adhésion des utilisateurs.

Architecture

Le moteur repose sur une stack ElasticSearch enrichie par Filebeat et LogStash pour l’ingestion des profils, publications et projets. Les graphes de compétences et d’interactions sociales ont été modélisés sous Neo4j, avec un scoring croisé pour les profils recommandés. Les modèles de recommandation ont été implémentés en R et Scala. Talend a été utilisé pour les flux d’ETL entre les différentes sources de données. L’interface web a été développée en Javascript et intégrée dans le réseau social interne existant.

Exécution

Le moteur a indexé plus de 12 000 profils, 90 000 documents et 150 communautés actives. Le système de recommandation a augmenté de 35 % l’engagement sur les publications internes. Une campagne de feedback utilisateurs a permis d’itérer sur les règles de pondération et d’affichage. Un tableau de bord de suivi des usages a été déployé en parallèle pour les équipes RH. L’ensemble du système est désormais maintenu en interne avec une documentation complète fournie par Mawimbi Tech.

L'excellence africaine dans la digitalisation des organisations