Modèles décisionnels : à consommer avec modération !

Les modèles décisionnels sont performants, mais ils ne sont pas la panacée. Certains sujets s’y prêtent mieux que d’autres. Ces modèles apportent une dimension objective à la décision et sont capables de traiter de très grands volumes de données. De plus, ils peuvent être affinés en comparant les prédictions aux résultats obtenus. Pour autant, ce ne sont pas eux qui feront en sorte d’atteindre les objectifs visés !

Les modèles décisionnels sont des outils puissants, mais pour en profiter pleinement, il faut savoir s’en servir là où ils sont efficaces. Car si la modélisation décisionnelle permet de prédire certains résultats, ce n’est pas elle qui agit et qui réalise ! Les modèles sont très utiles dans des secteurs comme la distribution (analyse du comportement d’achat des clients, de leur réaction à un changement de prix), les banques et les assurances (scoring des emprunteurs, détection de fraude à la carte bancaire), l’agriculture (prévisions météo pour décision semences), etc. Certains en ont développé dans des domaines plus anecdotiques tels l’estimation de la durée du mariage de célébrités ou la prédiction de la qualité d’un vin de Bordeaux…

 

Les modèles d’aide à la décision produisent généralement de meilleurs résultats que les individus car ils sont totalement objectifs et capables de traiter de très grands volumes de données en des temps records. Mais leur limite est que, s’ils prédisent la météo ou la fiabilité d’un emprunteur, ils ne pourront rien faire pour éviter la pluie ou faire qu’un client rembourse son emprunt !

 

Forts des résultats fournis par les modèles, c’est aux dirigeants qu’il revient d’atteindre les objectifs fixés et de mettre en œuvre les moyens d’obtenir les résultats escomptés. Car quelle que soit leur puissance, les modèles décisionnels n’ont ni les compétences ni les capacités à réaliser.

 

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En complément :

Un article (en anglais) sur les techniques de décision,
et un article (en anglais) sur l’utilisation des modèles décisionnels dans le baseball

 

A lire sur Business-Analytics-info.fr :« Big Data : la puissance de la prédiction »
et « Pronostics sportifs : du bistrot aux big data »