Le stade actuel de développement des data sciences permet de répondre à de nombreuses questions émanant de l'analyse de bases de données. Les questions résolues ayant tendance à en générer de nouvelles, des méthodologies plus fines sont en train d'émerger dans les laboratoires de recherche universitaire en partenariat avec des entreprises de pointe.

ETIC DATA, solution logicielle cognitive du Groupe ETIC spécialisée dans l’apprentissage et l’anticipation des comportements humains avec des taux de bonnes classifications supérieurs aux méthodes actuelles, a noué un partenariat avec le Laboratoire de Mathématiques de l'Université de Montpellier IMAG expert dans un de ces domaines émergeants, l'analytique prescriptive, où l'intelligence humaine et artificielle s'unissent pour créer des outils plus puissants, plus performants et plus précis. Ce dernier vise à apporter des réponses à de nouvelles problématiques et produit des mesures des risques encourus, permettant ainsi de prendre des décisions dans des contextes où l'incertitude est ambiante.

L'analytique prédictive classique a pour objectif de répondre à une question se rapportant à un événement futur, comme, dans un contexte marketing de lutte contre le churn, " Qui, parmi ces individus, présente un risque de désabonnement ? ". Pour y répondre, elle cherche à identifier divers prédicteurs (sexe, âge, revenu, localisation…) permettant la prédiction et à établir les liens entre ces derniers et l’éventuel futur. Ces règles sont stockées dans un objet mathématique (un classifieur) qui permettra par la suite, d’associer à chaque individu qui lui est présenté, son comportement futur le plus probable. Et ensuite ?

Les individus renvoyés par le classifieur dans le groupe « favorable » sont traditionnellement transmis aux services en charge de la relation client au sein des entreprises, et leur avenir ne dépend plus des data sciences. Tandis que ceux renvoyés dans le groupe « Non favorable » sont généralement écartés. Mais les données bien exploitées sont souvent plus riches et, permettent d’aller plus loin que la simple prédiction.

Un pôle en développement de l'analytique prescriptive est l’analyse ProActive. Après avoir déterminé QUI appartient au groupe défavorable, l’ « Analyse Prescriptive ProActive » (APPA) étudie COMMENT éviter cette issue. L’APPA vise à définir une nouvelle stratégie dans le but d’influer sur les comportements et d’amener progressivement, au cours du temps, les individus défavorablement prédits vers le groupe favorable grâce à un dispositif ultra personnalisé dans la stratégie de communication post classification.

 

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Ainsi, l’APPA cherche à identifier les « meilleures » combinaisons de prédicteurs à un instant T pour faire cheminer les individus d’un groupe à faible valeur vers un autre à plus forte valeur. Ces combinaisons sont appelées « chemins d’inflexion ».
L’Analyse Prescriptive ProActive s’inscrit donc dans la continuité de l’analyse prédictive, en amenant la brique cognitive suivante aux solutions prédictives actuelles.

Pour chaque individu, plusieurs « chemins d’inflexion » sont possibles. Une fonction objective minimisant les coûts, temps et efforts est utilisée pour sélectionner les plus pertinents.

L’APPA distingue deux catégories de prédicteurs :
- Les prédicteurs « flexibles », sur lesquels une action est possible comme un média de contact, un texte, une action commerciale, …
- Les prédicteurs « inflexibles », sur lesquels aucune action n’est possible comme le sexe, l’âge, la situation familiale, …

Seuls les prédicteurs flexibles sont pris en compte dans les chemins d’inflexion.

L’APPA s'exerce dans le temps ; ainsi les différentes étapes du chemin d’inflexion sont définies à l’instant T et des points de contrôle permettent de vérifier l’évolution de chaque individu dans le temps. En cas d’écart entre le positionnement vérifié et prédit d’un individu, de nouveaux chemins d’inflexion sont générés et un accompagnement peut être instauré.

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Maximilien Dossa

Data Scientist

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