QU’EST-CE QUE LA MODÉLISATION PRÉDICTIVE ?

La modélisation prédictive, ou Predictive Modeling en anglais, regroupe un ensemble de méthodes permettant de collecter et d’analyser des données définies, de manière à les interpréter pour en déduire des pronostics concernant des tendances futures, des événements à venir ou bien le comportement des consommateurs à l’avenir. La modélisation prédictive donne ainsi lieu à des pronostics devant toutefois être considérés comme des probabilités et non comme des prédictions certaines, qui se concrétiseront forcément. La vraisemblance des résultats des modèles pronostics est à rapporter sur le plan statistique. Leur probabilité est alors envisageable en fonction de la taille de l’ensemble des données étudiées. Ainsi, plus le nombre de données analysées est important, plus les résultats des modèles de pronostics peuvent être considérés comme des résultats envisageables et précis. Il n’existe cependant aucune garantie quant à la survenue effective des données de sortie.

Les domaines d’application de la modélisation prédictive

Plusieurs domaines et spécialités diverses ont régulièrement recours à la modélisation prédictive, tels que le secteur des assurances, le secteur financier, l’e-commerce, les télécommunications, la science, la gestion de la relation client ou encore l’informatique décisionnelle. La modélisation prédictive donne également lieu à des pronostics qui peuvent être utilisés comme bases décisionnelles permettant d’évaluer les chances et les risques dans le cadre d’une planification budgétaire. La modélisation prédictive est ainsi couramment utilisée pour le calcul des risques dans le cadre d’une assurance-vie. Dans le domaine scientifique, cette science est employée pour confirmer ou infirmer des théories à l’aide de données issues d’un domaine de spécialité bien précis.

De manière générale, des pronostics peuvent être établis à l’aide d’un grand nombre d’analyses de régression et de modèles statistiques différents. Lorsque la modélisation prédictive est appliquée au domaine informatique, il s’agit notamment d’exploration de données (Data Mining) et d’apprentissage automatique (Machine Learning). Il convient alors d’extraire des données d’entrée pertinentes se présentant sous la forme de grands ensembles de données, et d’autre part, d’établir des modèles pronostiques capables d’auto-apprentissage, qui sont alors en capacité d’intégrer automatiquement de nouvelles données aux pronostics déjà établis.

Dans les domaines du web marketing, de l’analyse web, de l’optimisation du référencement et des réseaux sociaux, la modélisation prédictive permet également de calculer des revenus prévisionnels. Les pronostics établis servent ainsi à élaborer des planifications de budget, en effectuant des projections. Les secteurs web marketing peuvent ainsi cibler les canaux marketing les plus à même de toucher une cible prédéfinie. Cela est aussi valable en ce qui concerne la fidélisation des clients, la gestion de la relation client, la publicité ciblée sur les moteurs de recherche et réseaux affiliés, les envois de newsletters, etc. Les applications possibles de la modélisation prédictive sont ainsi très nombreuses.

Comment fonctionne la modélisation prédictive ?

Durant la modélisation, trois phases peuvent être distinguées. Ces phases sont généralement répétées plusieurs fois, de manière à augmenter la vraisemblance de certaines conclusions :

Le Training : cette première phase correspond à la collecte et l’analyse de données, sur le plan quantitatif ou bien qualitatif. Les facteurs les plus pertinents possibles sont alors identifiés. Par exemple, dans le domaine de l’e-commerce, les historiques d’achat des clients sont analysés afin de déterminer quels segments de clientèle ont fait l’acquisition de tel ou tel produit. Les facteurs pertinents peuvent alors être l’âge, le sexe, le statut social de ces clients. En fonction de ces données collectées et analysées, les clients sont répartis en segments, permettant la formulation des premiers pronostics.
Le Contrôle : cette seconde phase consiste à vérifier à l’aide de nouvelles données collectées les pronostics déjà formulés par la phase de Training. Ces données nouvellement collectées constituent alors une autorité de surveillance, permettant d’évaluer la fiabilité, mais également l’exactitude du modèle précédemment établi. Le cas échéant, le modèle défini par la phase de Training est modifié.
Les Pronostics : lorsque les deux premières phases de Training et de Contrôle ont permis d’établir un modèle précis et fiable, ces données de training et de contrôle sont alors enregistrées pour élaborer des pronostics. Si de nouvelles données sont disponibles, des vérifications supplémentaires sont effectuées. Ces données permettent d’établir, en e-commerce, des pronostics portant sur les produits que vont probablement apprécier tel segment de clientèle en particulier.

Les limites de la modélisation prédictive

Dans la pratique, les pronostics demeurent à de nombreux égards problématiques puisqu’ils sont par nature inductifs, c’est-à-dire qu’ils sont établis à partir d’observations empiriques. Cela signifie donc qu’il est raisonnable de juger vraisemblables les conclusions issues de modèles prédictifs lorsque les données sont exactes, mais que cela ne signifie en aucun cas que ces conclusions sont universelles. Il est également important de noter qu’un plus grand nombre de données analysées permet certes de parvenir à des prévisions plus exactes, mais que ces données étendues ne sont pas pour autant synonyme de connaissances plus approfondies des habitudes d’un client, par exemple. En effet, dans ce domaine, les spécialistes recommandent de privilégier les Smart Data, jugées plus pertinentes que les Big Data.

Ces limitations de la modélisation prédictive sont d’autant plus évidentes lorsque cette science est appliquée aux comportements humains. En effet, pour établir des pronostics sur le comportement des clients, le modèle pronostique s’appuie sur des variables influençant ce comportement. Or, chaque être humain est influencé par des facteurs issus de son propre environnement, lesquels sont difficilement quantifiables. Dans une certaine mesure, chaque modèle prédictif est donc limité. Toutefois, plusieurs plateformes d’e-commerces renommées, telles que Netflix ou Amazon, sont parvenues grâce à la modélisation prédictive à générer un important supplément de revenus.

QU’EST-CE QUE LA MODÉLISATION PRÉDICTIVE ?

Les domaines d’application de la modélisation prédictive

Comment fonctionne la modélisation prédictive ?

Les limites de la modélisation prédictive

En savoir plus sur la Modélisation Prédictive

Intelligence Artificielle & Analytics

Les solutions

Les concepts

Les actualités IA