Qu’est-ce que le predictive modeling ?

L’exploitation de la data constitue aujourd’hui un enjeu primordial pour les entreprises. Il s’agit d’une ressource stratégique essentielle tant pour la gestion des activités que pour la mise en œuvre de stratégies efficaces. Désormais, il existe des méthodes permettant d’accroître l’efficacité opérationnelle et d’anticiper des opportunités émergentes. Avec le predictive modeling, il devient de plus en plus simple d’obtenir des pronostics fiables.

Qu’est-ce que le predictive modeling ?

Le predictive modeling, ou modélisation prédictive, est une technique statistique qui utilise le Machine Learning et l’exploration de données pour prédire et prévoir des résultats futurs probables. Elle analyse des données actuelles et historiques, puis projette ce qu’elle en tire pour prévoir les résultats probables. Cette méthode peut s’adapter à toutes les prédictions possibles, depuis les potentiels achats d’un client jusqu’aux résultats des entreprises.

Les différentes techniques de modélisation prédictive

La modélisation prédictive s’appuie sur plusieurs techniques, classées en deux catégories : la régression et la classification.

L’analyse de régression

Cette méthode statistique étudie la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables indépendantes. L’objectif principal est de comprendre et de prédire comment la variation d’une variable est liée à la variation d’une ou plusieurs autres. Il en existe plusieurs types :

• la régression linéaire simple ;
• la régression linéaire multiple ;
• la régression logistique ;
• la régression de crête.

L’analyse de classification

Il s’agit d’une méthode de Machine Learning qui vise à attribuer des catégories ou des étiquettes prédéfinies à de nouvelles observations. Pour cela elle se base sur des exemples d’observations précédentes ayant déjà été étiquetées.

Les différents types de modèles prédictifs

Il en existe une grande variété de modèles prédictifs. Ils s’appliquent à de nombreuses problématiques différentes et peuvent même être combinés pour obtenir de meilleurs résultats.

Les modèles de prévision

Ce sont les modèles les plus courants dans le domaine de l’analyse prédictive. Ils s’appuient sur des informations issues des données historiques afin d’estimer les valeurs des nouvelles données.

Les modèles de classement

Ils utilisent également des données historiques, mais cette fois pour catégoriser les informations. Ils peuvent répondre à des questions et sont particulièrement efficaces dans le cas de questions fermées. Ils permettent de produire des analyses larges, de manière à accompagner les prises de décision importantes.

Les modèles de clustering

Ces modèles vont trier les données autour d’attributs communs en utilisant deux types de clustering. Le clustering dur implique une réponse binaire. Les données appartiennent ou non à une catégorie. Du côté du clustering souple, chaque donnée se voit attribuer une probabilité d’appartenance à chaque cluster.

Les modèles de valeurs aberrantes

Ils ont pour objectif d’identifier et analyser des entrées anormales dans un dataset.

Les modèles de séries chronologiques

Comme leur nom l’indique, le paramètre d’entrée de ces modèles prédictifs est le temps. Ils permettent de prédire des tendances pour une période donnée. 

Quel est le rôle du predictive modeling ?

Le rôle de la modélisation prédictive est d’utiliser la data afin de permettre aux entreprises et aux organisations d’anticiper des tendances, des comportements et des événements. En offrant une compréhension approfondie des schémas de données, elle les aide à prendre des décisions, à planifier efficacement leurs opérations et à améliorer leurs stratégies. Le predictive modeling va également faciliter la détection précoce des risques. 

Quelles sont les étapes de la modélisation prédictive ?

On distingue trois phases dans la modélisation prédictive. Pour s’assurer un résultat le plus vraisemblable possible, le processus doit être envisagé de manière itérative.

La phase d’entraînement ou training

Une fois que vous avez défini votre problématique et l’objectif de la modélisation, vous pouvez commencer son entraînement.

Collecte et préparation des données

Vous pouvez collecter toutes les données que vous estimez pertinentes. Elles peuvent provenir de bases de données, de vos systèmes informatiques, ou des enregistrements en temps réel. Vous devez les nettoyer afin d’éliminer d’éventuelles valeurs aberrantes, manquantes ou erronées, puis les transformer dans un format adapté à l’analyse.

Exploration des données

C’est une étape importante qui va permettre d’identifier des schémas, des tendances et des relations potentielles entre les variables.

Sélection des variables et des caractéristiques

Les variables et caractéristiques les plus significatives pour la prédiction sont sélectionnées à l’aide de techniques d’analyse statistique et de méthodes de Machine Learning. Cela va permettre de réduire la complexité du modèle et ainsi améliorer sa précision.

Choix des algorithmes de modélisation

Vous allez pouvoir sélectionner le modèle le mieux adapté à vos données et votre problématique et l’appliquer sur votre jeu de données d’entraînement.

La phase de contrôle

Il s’agit maintenant de vérifier les pronostics déjà formulés en entraînement à l’aide de nouveaux jeux de données. Ces nouvelles données vont endosser le rôle d’autorité de surveillance. Elles vont conduire à l’évaluation de la fiabilité et l’exactitude du modèle établi. Au besoin, le modèle d’entraînement peut être modifié et contrôlé de nouveau.

La phase de pronostic

Vous avez désormais établi un modèle précis et fiable. Vos données vont pouvoir être enregistrées pour permettre d’élaborer des pronostics. L’arrivée de nouvelles données entraînera des vérifications supplémentaires.

Comment est évaluée la précision des modèles prédictifs ?

On évalue la précision des modèles prédictifs en appliquant différentes mesures et techniques d’évaluation. L’objectif est de déterminer dans quelle mesure les prédictions du modèle correspondent aux résultats réels ou aux observations connues.

• Mean Absolute Error ou erreur absolue moyenne calcule la moyenne des écarts absolus entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles. Cette méthode permet de mesurer l’erreur moyenne du modèle.
• L’indicateur Root-mean-square Error ou racine de l’erreur quadratique moyenne calcule la racine carrée de la moyenne des écarts au carré entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles.
• Le coefficient de détermination R² est un indice de la qualité de la prédiction de la régression linéaire qui se situe entre 0 et 1. Plus il se rapproche de 1, plus la régression linéaire est en adéquation avec les données collectées. 
• L’outil de diagnostic Receiver Operating Characteristic, ou courbe ROC, est couramment utilisé pour évaluer les performances des modèles de classification. La courbe ROC représente graphiquement la capacité d’un modèle à discriminer entre les classes. Elle trace le taux de vrais positifs par rapport au taux de faux positifs à différents seuils de classification. 
• La matrice de confusion est un tableau résumant les résultats de la classification. Il indique les prédictions correctes et incorrectes du modèle pour chaque classe et donne un aperçu détaillé des performances du modèle de classification.

Dans quelles activités applique-t-on le predictive modeling ?

La modélisation prédictive est utilisée très régulièrement dans divers secteurs et domaines. 

Dans le secteur du marketing

Dans le marketing, elle permet de prévoir les préférences des consommateurs, de personnaliser les offres promotionnelles et de cibler les publicités en ligne. En anticipant les tendances du marché, les entreprises peuvent prendre des décisions afin d’ajuster leurs stratégies. Elles améliorent leur efficacité opérationnelle et renforcent l’engagement client.

Dans les domaines de la finance et de l’assurance

Le predictive modeling joue un rôle essentiel dans l’analyse des risques, la prévision des tendances du marché ainsi que la gestion des investissements. Il va par exemple permettre d’évaluer la solvabilité des emprunteurs en prédisant leur capacité à rembourser les prêts. 

Dans le secteur de la santé et la médecine

Ce type de modèle prédictif peut être utilisé pour prédire les diagnostics médicaux mais aussi pour analyser les données des patients. Cela permet d’identifier des modèles de santé, de personnaliser les traitements, et d’améliorer la gestion des dossiers médicaux.

Dans le secteur de la technologie et de l’Internet

La modélisation prédictive permet de personnaliser les expériences des utilisateurs. Elle permet de recommander des produits pertinents et d’analyser les données d’utilisation pour améliorer les fonctionnalités et les services.

Dans le domaine des ressources humaines (RH)

Le predictive modeling est de plus en plus utilisé dans la gestion du personnel et les RH. Il permet d’anticiper les besoins en main-d’œuvre, d’évaluer les performances des employés, de prédire les tendances de rotation du personnel. Il améliore la prise de décisions en matière de gestion du personnel.

Quels en sont les avantages et les inconvénients ?

La modélisation prédictive présente de nombreux avantages, à commencer par la facilité à générer des informations exploitables à partir des données. Elle accélère significativement le processus décisionnel en permettant une analyse rapide de vastes ensembles de données. Elle permet d’adapter les stratégies commerciales et marketing en fonction des besoins et du comportement spécifique des clients. Aussi, face à une défaillance système ou un incident de sécurité, le prédictive modeling à la capacité de réagir plus rapidement qu’un humain.

Toutefois, il est nécessaire de disposer de données de haute qualité pour assurer la fiabilité des prévisions, car des données erronées peuvent compromettre sérieusement la précision des résultats obtenus. De plus, la mise en place de modèles prédictifs est une tâche complexe qui exige des compétences techniques avancées. Cela représente un défi de taille pour de nombreuses entreprises, en termes de ressources humaines et de coûts.

Enfin, les modèles prédictifs peuvent présenter des limites intrinsèques. Comme ils ne peuvent pas anticiper les imprévus, ils s’appliquent difficilement dans des environnements dynamiques.

Quel avenir pour le predictive modeling ?

L’avenir du predictive modeling semble prometteur, car il offre des perspectives d’évolution et d’innovation continues dans de nombreux domaines. L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA), du Machine learning et du Deep Learning devrait permettre des avancées significatives dans la précision des prévisions et la capacité à traiter des ensembles de données massifs de manière efficace.

Aujourd’hui, dans tous les secteurs d’activité, les entreprises s’appuient sur les données pour prendre leurs décisions marketing, stratégiques et commerciales. En s’appuyant sur la modélisation prédictive, elles renforcent la confiance en ces décisions et leur crédibilité.