Le paradis perdu ? Les données l’ont retrouvé à West Perth

N’avez-vous jamais rêvé de vivre dans un endroit où les transports publics sont gratuits ? Où vous rencontreriez plus de millionnaires autodidactes que nulle part ailleurs ? Un endroit où les espaces verts sont aussi vastes que cinq courts de tennis par habitant, et où vous pourriez parcourir les 84 274,6 km de sentiers piétonniers ? Une tribune d’Andreas Becks, responsable de la division analytique, SAS.

Et bien, cet endroit existe ! C’est West Perth ! Ce quartier en plein essor de la ville de Perth, en Australie occidentale, est en effet le meilleur endroit au monde, en tout cas d’un point de vue analytique.

Ce résultat ne découle d’aucune enquête ni d’aucun critère défini en amont, mais uniquement de données objectives. SAS a passé au crible pas moins de 148 233 lieux dans 193 pays pour son projet Paradise Found, en partant de zéro. Aucun cadre d’analyse prédéterminé, aucune hypothèse de départ. Nous avons simplement fait parler les données. Plus de 5 millions de données, structurées et non structurées (telles que les données textuelles fournies par les organismes statistiques), et issues de 1 124 sources, se sont exprimées. En tout, 1 060 services de données internationaux, trois services de géolocalisation en ligne, quatre plateformes de réseaux sociaux et 57 études urbaines ont alimenté notre projet. Les outils de SAS pour la préparation et la gestion des données ont permis de nettoyer, structurer et préparer les données.

 

Un modèle prédictif basé sur une multitude de critères

 

Étape suivante : les fonctionnalités de machine learning intégrées à la plate-forme analytique SAS ont permis d’identifier les valeurs manquantes de chaque lieu. Un modèle de prévision a alors été mis au point pour cibler les villes qui seront considérées comme des endroits où il fait bon vivre. Il a permis de dégager les huit groupes de caractéristiques suivants, qui définissent l’attrait d’une zone résidentielle : Formation et carrière ; Famille ; Culture ; Nature ; Sécurité et infrastructures ; Coût de la vie ; Restaurants et commerces ; et Santé. Les solutions SAS Visual Data Mining and Machine Learning et SAS Visual Analytics ont été utilisées pour l’analyse et pour préparer des représentations visuelles des données.

Vous savez donc maintenant où se trouve objectivement le meilleur endroit au monde, selon notre évaluation analytique. Mais vous n’attachez pas forcément la même importance à des critères comme les opportunités de carrière, l’atmosphère familiale, le temps d’ensoleillement, les revenus et l’offre culturelle. C’est la raison pour laquelle nous avons créé le configurateur de paradis. Il permet à chacun de savoir rapidement où se trouve son propre paradis. Il suffit de pondérer les différentes caractéristiques en fonction de préférences ou de critères de recherche personnalisés.

 

Le machine learning pour s’affranchir des hypothèses

 

Quel est l’intérêt du projet Paradise Found  ? En principe, le point de départ de nos projets analytiques est une problématique exprimée par un client. Cette fois, nous avons défini nous-mêmes notre mission : dénicher le meilleur endroit au monde. Il s’agissait de démontrer que le machine learning n’est pas une science occulte, mais qu’il ne suffit pas non plus d’agiter une baguette magique pour mettre en branle le processus d’apprentissage automatique. En réalité, ce dernier fait intervenir toute une série d’algorithmes qui extraient des connaissances des données au lieu d’utiliser une hypothèse de modélisation. Et il n’est efficace que lorsque la visualisation, la gestion des données et l’analytique fonctionnent étroitement ensemble.

SAS se lance-t-il dans l’industrie du tourisme ou le B2C ? Non, loin de là. L’idée est simplement de montrer ce dont l’analytique des big data et le machine learning sont capables au travers d’un exemple parlant pour le plus grand nombre. Notre mission première reste de chercher avec vous les solutions répondant à vos problématiques, qu’il s’agisse de trouver le meilleur endroit ou le meilleur client, de repérer d’éventuelles transactions financières frauduleuses ou d’identifier des leviers pour optimiser les processus de production. Parce que toutes les entreprises ou presque peuvent tirer parti de l’analytique des big data et du machine learning, tous secteurs confondus. Et si, par hasard, vous vous trouvez justement au « meilleur endroit au monde », je me ferai un plaisir de transmettre vos coordonnées à mes collègues australiens. 😉

 

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A la tête d’une équipe d’experts en assurance, de professionnels de la gouvernance des données et de data scentists, Andreas Becks, Responsable avant-vente Assurance chez SAS, conseille les compagnies d’assurance sur la mise en place d’une plate-forme analytique. Ses priorités sont l’innovation impulsée par les données et l’industrialisation des processus analytiques. Depuis 20 ans, Andreas conçoit des solutions innovantes d’aide à la décision, de visualisation d’informations et d’intelligence artificielle, pour de multiples secteurs d’activité. Il est titulaire d’un diplôme de science informatique, d’un PhD en intelligence artificielle et d’un MBA.

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