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L'équipe Articque
L'analyse prédictive :
LA solution innovante à vos problématiques complexes
La plupart des décisions résultent d’un processus complexe qui mêle informations objectives et subjectives, expertise et intuition. Comment les comprendre, les expliquer et surtout les prévoir ? Toutes les entreprises tentent de répondre à cette question car la prévision des comportements des consommateurs ou des concurrents guide l’optimisation de leur stratégie commerciale, marketing ou R&D.
Le traitement des données puis leur transformation en information descriptive est une étape nécessaire. Mais un nouveau champ d’application s’ouvre grâce à des techniques d’analyses de données multidimensionnelles qui permettent d’extraire des connaissances prédictives.
Après ma rencontre avec le Docteur Zyed ZALILA, j'ai décide d'établir un partenariat avec sa société Intellitech pour vous permettre de bénéficier de l'outil xtractis®, une technologie de pointe en matière de prédiction, d’optimisation et de génération de modèles décisionnels faisant appel à la logique floue.
De quoi s’agit t-il ?
Les mathématiques du flou (fuzzy mathematics en anglais) sont encore méconnues dans le secteur du décisionnel et leurs applications sont longtemps restées confidentielles. Après avoir été appliquées avec succès au réglage automatique de produits électroménagers et au pilotage de processus industriels, nous assistons à l’émergence de leur utilisation en informatique décisionnelle. Les techniques statistiques classiques sont souvent limitées par des hypothèses restrictives rarement vérifiées dans les situations de la vie réelle ; elles ne sont pas pertinentes lors de l’utilisation de petits échantillons et produisent des résultats très délicats à interpréter par un expert métier (généralement non statisticien). Les mathématiques du flou associées à l’apprentissage automatique offrent une solution pour aller plus loin.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Les mathématiques du flou reposent sur quelques principes simples pour résoudre des problématiques complexes :
- Les types de données prise en compte. Les données traitées ne sont pas uniquement des données chiffrées et de même dimension : des données approximatives, subjectives, sensorielles, symboliques, etc. peuvent être fusionnées pour résoudre des problèmes complexes mettant en jeu plusieurs centaines ou milliers de variables.
- La graduation des valeurs. En logique floue, un individu n’est pas nécessairement soit jeune soit vieux, soit éloigné soit proche, soit satisfait soit insatisfait. A la différence de la logique binaire classique, son état peut se positionner quelque part entre les deux extrêmes, retranscrivant une situation beaucoup plus nuancée et reflétant au mieux la réalité. Ainsi, toutes les nuances sémantiques (environ, très, peu, etc.) sont prises en compte dans l’analyse.
- L’intelligibilité. Les résultats de la modélisation floue sont intelligibles, lisibles directement par l’expert de son métier : bien que le processus mathématique utilisé pour la génération du modèle soit sophistiqué, le résultat est compréhensible et évite d’ajouter un biais majeur lors de l’interprétation.
- L’explicitation du raisonnement tacite d’expert. Tous les processus décisionnels stratégiques sont basés sur la compétence, l’expérience, l’expertise d’un petit nombre d’individus. Les experts métier sont partie prenante du processus d’extraction automatique de connaissances : en amont, ils formulent le problème et en aval, ils valident les résultats obtenus. Les modèles de décision, ainsi mis à jour, assurent la pérennité du capital immatériel de la société et aident les experts à accélérer la découverte de solutions optimales.
Les atouts de la logique floue
Ces principes permettent de modéliser tout type de processus de décision, en réussissant une synthèse entre rationalité et intuition, qualitatif et quantitatif, numérique et linguistique.
Les modèles obtenus sont non seulement précis mais robustes : cela signifie qu’ils ne se contentent pas d’apprendre par cœur les données qui leur ont été fournies lors de leur processus d’apprentissage, mais qu’ils savent faire face à des situations imprévues d’une manière tout aussi performante.
La technologie xtractis® permet une mise en œuvre de ces concepts au sein d’une interface accessible et en prenant en charge tous les aspects calculatoires. Sa valeur ajoutée est exceptionnelle.
Ses applications en géomarketing
- Comprendre pourquoi certains points de vente ont de meilleurs résultats que d’autres, avec un potentiel théorique du territoire équivalent ;
- Optimiser son maillage de réseau pour tenir compte du comportement des consommateurs (importance de la distance, capacité d’attraction, fidélité à l’enseigne…) ;
- Adapter sa stratégie de marketing direct pour l’orienter vers les zones les plus favorables ;
- Constituer des groupes de territoires ayant un profil homogène, en allant beaucoup plus loin que les techniques classiques de typologies de type AFC, ACP, CAH ;
- Sectoriser efficacement sa force de vente pour répondre aux attentes des clients et tenir compte de la situation de marché.
Ses applications dans tous les secteurs du décisionnel
- Scoring et analyse de risque
- Contrôle qualité
- Gestion de connaissances d’experts (règles de bonnes pratiques)
- Conception de produit
Mais l’application qui vous intéresse est LA VOTRE :
contactez moi pour me soumettre vos interrogations stratégiques complexes : je suis à votre écoute pour trouver le meilleur moyen de les résoudre grâce à ces méthodes novatrices.
