Modélisation prédictive

Qu'est-ce que la modélisation prédictive ?

La modélisation prédictive est le processus d'utilisation des résultats connus pour créer, traiter et valider un modèle qui peut être utilisé pour prévoir les résultats futurs. C'est un outil utilisé dans l'analyse prédictive,. une technique d'exploration de données qui tente de répondre à la question "que pourrait-il se passer dans le futur ?"

Comprendre la modélisation prédictive

En analysant les événements historiques, les entreprises peuvent utiliser la modélisation prédictive pour augmenter la probabilité de prévoir les événements, le comportement des clients, ainsi que les risques financiers, économiques et de marché.

La migration rapide vers les produits numériques a créé une mer de données facilement accessibles aux entreprises. Le Big Data est utilisé par les entreprises pour améliorer la dynamique de la relation client-entreprise. Cette grande quantité de données en temps réel est récupérée à partir de sources telles que les médias sociaux, l'historique de navigation sur Internet, les données des téléphones portables et les plates-formes de cloud computing.

Cependant, les données sont généralement non structurées et trop complexes pour être analysées par des humains en peu de temps. En raison du volume considérable de données, les entreprises utilisent des outils de modélisation prédictive, souvent via des logiciels informatiques. Les programmes traitent d'énormes quantités de données historiques pour évaluer et identifier des modèles dans les données. À partir de là, le modèle peut fournir un enregistrement historique ainsi qu'une évaluation des comportements ou des événements susceptibles de se reproduire ou à l'avenir.

La modélisation prédictive permet aux équipes sportives d'analyser les probabilités de succès à partir des statistiques des joueurs et de l'analyse situationnelle.

Applications de la modélisation prédictive

L'analyse prédictive utilise des prédicteurs ou des fonctionnalités connues pour créer des modèles prédictifs qui seront utilisés pour obtenir un résultat. Un modèle prédictif est capable d'apprendre comment différents points de données se connectent les uns aux autres. Deux des techniques de modélisation prédictive les plus largement utilisées sont la régression et les réseaux de neurones.

Dans le domaine des statistiques, la régression fait référence à une relation linéaire entre les variables d'entrée et de sortie. Un modèle prédictif avec une fonction linéaire nécessite un prédicteur ou une caractéristique pour prédire la sortie ou le résultat. Par exemple, une banque qui espère détecter le blanchiment d'argent à ses débuts pourrait incorporer un modèle prédictif linéaire.

La banque souhaite identifier lesquels de ses clients sont susceptibles de se livrer à des activités de blanchiment d'argent à un moment donné. À l'aide des données client de la banque, un modèle prédictif est construit autour du montant en dollars des transferts d'argent que les clients ont effectués au cours d'une période donnée.

Le modèle apprend à reconnaître la différence entre une transaction de blanchiment d'argent et une transaction normale. Le résultat optimal du modèle devrait être un modèle qui signale quel client a blanchi de l'argent et lequel ne l'a pas fait. Si le modèle perçoit qu'un modèle de fraude émerge pour un client particulier, il créera un signal d'action, qui sera pris en charge par l'unité de prévention de la fraude de la banque.

Outils de modélisation prédictive

Les modèles prédictifs sont également utilisés dans les réseaux de neurones tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, qui sont des domaines de l'intelligence artificielle (IA). Les réseaux de neurones sont inspirés du cerveau humain et sont créés avec un réseau de nœuds interconnectés à des niveaux hiérarchiques, qui représente le fondement de l'IA. La puissance des réseaux de neurones réside dans leur capacité à gérer des relations de données non linéaires. Ils sont capables de créer des relations et des modèles entre les variables qui s'avéreraient impossibles ou prendraient trop de temps pour les analystes humains.

D'une part, une banque peut entrer dans son modèle des variables connues, telles que la valeur des transferts initiés par ses clients, pour déterminer qui est susceptible de se livrer au blanchiment d'argent. D'autre part, un réseau de neurones peut créer un modèle plus puissant en créant une relation entre les variables d'entrée. Ces variables d'entrée peuvent inclure l'heure de connexion, l'emplacement géographique de l'utilisateur, l'adresse IP de l'appareil de l'utilisateur, le destinataire ou l'expéditeur des fonds, et toute autre variable ou comportement susceptible d'être impliqué dans une activité de blanchiment d'argent.

Les autres techniques de modélisation prédictive utilisées par les sociétés financières comprennent les arbres de décision, l'exploration de données de séries chronologiques et l'analyse bayésienne. Les entreprises qui tirent parti des mégadonnées grâce à des mesures de modélisation prédictive sont mieux à même de comprendre comment leurs clients interagissent avec leurs produits et peuvent identifier les risques et opportunités potentiels pour l'entreprise.

Points forts

• La modélisation prédictive est le processus d'utilisation de résultats connus pour créer, traiter et valider un modèle qui peut être utilisé pour faire des prédictions futures.

• Les entreprises peuvent utiliser la modélisation prédictive pour prévoir les événements, le comportement des clients, ainsi que les risques financiers, économiques et de marché.

• Deux des techniques de modélisation prédictive les plus utilisées sont la régression et les réseaux de neurones.