Analyse prédictive et réseau de neurones, définition

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

La prédiction est un exercice très compliqué, spécialement quand elle concerne le futur.
Niels Bohr

Connaître ses clients

Prendre soin de ses clients dans la durée est la meilleure recette pour une croissance durable. C'est bien connu.

Les actions de fidélisation bien conduites sont toujours bénéficiaires. Le bouche à oreille des clients satisfaits assure l'accroissement de la clientèle. C'est en fait la cerise sur le gâteau...

À condition toutefois d'investir dans les actions marketing avec discernement si l'on espère récolter les fruits de sa démarche. Connaître les bons clients actuels est important mais bien loin d'être suffisant.

Quels seront les bons clients... demain ?

Il est vrai qu'un bon client est un capital à préserver. Encore faut-il avoir la garantie qu'il continue à acheter et à assurer la promotion de l'entreprise, de ses produits et services dans la durée.

Si l'on souhaite équilibrer les actions orientées clients à entreprendre, il est essentiel de ne cibler que ceux qui seront demain les bons clients, les anciens comme les nouveaux. Mais voilà, toutes les données collectées ne concernent que le passé comme aurait pu dire La Palice.

C'est là qu'entre en jeu l'analyse prédictive.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive permet de mieux identifier les caractéristiques fondamentales des clients afin de les modéliser et d'anticiper au mieux les comportements.

L'analyse prédictive n'est pas un outil en soi, c'est plutôt une pratique qui s'appuie sur les outils statistiques bien sûr, mais aussi sur le data mining et la recherche de corrélation et la théorie des jeux. Le thème du machine learning et de la modélisation propre au Big Data ne vise d'autres ambitions, en tout cas dans le monde de l'entreprise commerciale. À noter, l'anticipation des fraudes et l'identification des comportements malhonnêtes sont aussi une piste de recherche.

L'analyse prédictive est utilisée pour les applications de CRM comme nous l'avons introduit ici, mais aussi par les compagnies d'assurance et le secteur de la banque pour bâtir les scoring crédits, affiner la mesure de risques et la prévention des fraudes.

Réseaux de neurones

Les Réseaux de neurones sont aussi utilisés dans les sciences statistiques aux fins d'analyse prédictive.

Modélisation, apprentissage, multiples données d'entrées sont les principales caractéristiques des réseaux de neurones. (Cognos 4Thought était un outil de modélisation prédictive et d'analyse de type "what if" utilisant les réseaux de neurones. Le produit n'est plus référencé tel quel au catalogue IBM.)

Les moteurs d'analyse à base de réseaux de neurones sont maintenant intégrés au sein d'outils plus complets comme SAS ® Enterprise Miner ^TM Neural Networks.
Voir aussi la régression linéaire et la régression logistique, variante de la première.

Analyse prédictive et sagesse des foules

Dans un ouvrage qui fit pas mal de bruit, l'économiste James Surowiecki montrait, dans son livre La sagesse des foules, la supériorité de la multitude sur un expert unique en terme de pertinence. "Because the many are smarter than the few", tel est le slogan développé par cette approche révolutionnaire de l'analyse décisionnelle et de la prédiction profitant pleinement des avantages du net.
Il existe d'ailleurs de nombreuses expériences en ligne de prévision des tendances boursières, et plus généralement des évolutions de cours des marché financiers, des résultats sportifs ou de scrutins électoraux.

Analyse prédictives et le e-commerce

Transformer la Business Intelligence en Madame Soleil, ce n'est pas pour demain. Ce n'est pas le but non plus, ne nous méprenons pas sur le terme de prédictif. Lorsque l'on traite de très grandes quantité de données, il devient possible d'établir des corrélations suffisamment fines pour définir des profils, des modèles de comportement.

Á titre d'exemple trivial, lorsqu'un visiteur explore méticuleusement votre boutique en ligne sans rien acheter, il y a de grandes chances pour que ce soit en concurrent. Évident, n'est-ce pas ? Mais, c'est un exemple. Avec des outils un peu plus fins, on peut construire des profils types permettant non pas d'anticiper à coup sûr mais bien d'envisager des comportements possibles.

Ce thème, limité pour cet exemple au cas de à la boutique en ligne, s'applique à de multiples domaines dès que l'on peut disposer de grandes quantités de données suffisamment complètes pour éviter les contresens. On rejoint là l'importance de disposer aisément de méga volumes de données, voir ci-dessus.

L’auteur

Alain Fernandez est un spécialiste de la mesure de la performance, de l’aide à la décision et de la conception de tableaux de bord de pilotage. Au fil de ces vingt dernières années, il a conduit de nombreux projets de réalisation de système décisionnel en France et à l'International. Il est l'auteur de plusieurs livres publiés aux Éditions Eyrolles consacrés à ce thème, vendus à plusieurs dizaines de milliers d'exemplaires et régulièrement réédités.

À ce sujet, voir aussi

Analyse statistique et Business Intelligence

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