Modélisation prédictive : prévoir pour mieux décider

Comment réduire l’incertitude afin d’améliorer les prises de décision ? La modélisation prédictive y contribue, en permettant de prévoir des comportements futurs en fonction de l’analyse de données existantes. Loin d’être une solution magique à la problématique du risque entrepreneurial, elle relève surtout d’une démarche dont le succès est conditionné par le respect d’un certain nombre de facteurs clés.

 

Bien des organisations bénéficient déjà des apports de l’analyse prédictive, à l’instar des géants de l’internet comme Amazon, Google ou Facebook, mais également de beaucoup d’autres acteurs économiques et même politiques. La question du volume de données nécessaires à la construction d’un modèle prédictif performant est commune à tous les projets dans ce domaine.

 

En réalité, la réponse consiste à analyser la pertinence d’un modèle au fur et à mesure de l’intégration de nouvelles données, de façon à atteindre le volume optimal. Ainsi, nul besoin d’intégrer toutes les données possibles ! En revanche, d’autres facteurs comme la qualité des données, la représentativité de l’échantillon, et surtout les compétences analytiques mises en œuvre et donc la capacité à relier judicieusement les données entre elles conditionnent de près l’efficacité des modèles prédictifs élaborés.

 

Au-delà, c’est bien l’appropriation de la démarche par les équipes métiers qui compte, tant il est vrai qu’un modèle prédictif ne vaut que par son utilisation réelle lors des prises de décision qui impactent directement les revenus de l’entreprise. Il convient donc de faire en sorte que les directions métiers soient parties prenantes dès la conception du projet, et ce jusqu’à son déploiement effectif.

 

Lire l’article (en anglais)

 

 

En complément,

un article sur les enjeux et les bénéfices associés à l’analyse prédictive
et un autre sur la modélisation prédictive au service de l’optimisation des campagnes marketing

 

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :

« Modèles prédictifs : des problématiques communes à de nombreux métiers »
et « Le duo Big Data et analyse prédictive optimise la génération de leads ».