Définition de la modélisation prédictive

Qu’est-ce que la modélisation prédictive ?

La modélisation prédictive utilise 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 et les risques financiers, économiques et de marché.

La migration rapide des produits numériques a créé une mer de données facilement disponibles pour les entreprises. Les entreprises utilisent le Big Data pour améliorer la dynamique des relations client-entreprise. Cette grande quantité de données en temps réel est extraite des médias sociaux, de l’historique de navigation sur Internet, des données des téléphones portables et des plates-formes de cloud computing.

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

Histoire de la modélisation prédictive

La modélisation prédictive est susceptible d’avoir été utilisée tant que les gens disposaient d’informations, de données et d’une méthode pour les utiliser pour visualiser les résultats possibles. La modélisation prédictive moderne aurait commencé dans les années 1940, les gouvernements utilisant les premiers ordinateurs pour analyser les données météorologiques. Au fur et à mesure que les capacités logicielles et matérielles ont augmenté au cours des décennies suivantes, de grandes quantités de données sont devenues stockables et plus facilement accessibles pour analyse.

Internet et sa connectivité ont permis la collecte, le partage et l’analyse d’énormes volumes de données par toute personne y ayant accès. En conséquence, la modélisation a évolué pour englober presque tous les aspects des affaires et de la finance. Par exemple, les entreprises utilisent la modélisation prédictive lors de la création de campagnes marketing pour évaluer les réponses des clients, et les analystes financiers l’utilisent pour estimer les tendances et les événements du marché boursier.

Types de modélisation prédictive

Plusieurs types différents de modélisation prédictive peuvent être utilisés pour analyser la plupart des ensembles de données afin de révéler des informations sur les événements futurs.

Modèles de classification

Les modèles de classification utilisent l’apprentissage automatique pour placer les données dans des catégories ou des classes en fonction de critères définis par un utilisateur. Il existe plusieurs types d’algorithmes de classification, dont certains sont :

• Régression logistique: Une estimation d’un événement qui se produit, généralement une classification binaire telle qu’une réponse par oui ou par non.
• Arbres de décision: une série de résultats oui/non, si/sinon, ou d’autres résultats binaires placés dans une visualisation connue sous le nom d’arbre de décision.
• Forêt aléatoire: Un algorithme qui combine des arbres de décision non liés en utilisant la classification et la régression.
• Les réseaux de neurones: Modèles d’apprentissage automatique qui examinent de grands volumes de données pour les corrélations qui n’émergent qu’après l’examen de millions de points de données.
• Bayes naïf: Un système de modélisation basé sur le théorème de Bayes, qui détermine la probabilité conditionnelle.

Modèles de clustering

Le clustering est une technique qui regroupe des points de données. Les analystes supposent que les données de groupes similaires doivent avoir les mêmes caractéristiques et que les données de différents groupes doivent avoir des propriétés très différentes. Certains algorithmes de clustering populaires sont :

• K-Moyennes: K-means est une technique de modélisation qui utilise des groupes pour identifier les tendances centrales de différents groupes de données.
• Décalage moyen: Dans la modélisation par décalage de la moyenne, la moyenne d’un groupe est décalée par l’algorithme de sorte que des « bulles », ou maxima d’une fonction de densité, soient identifiées. Lorsque les points sont tracés sur un graphique, les données semblent être regroupées autour de points centraux appelés centroïdes.
• Regroupement spatial basé sur la densité avec bruit (DBSCAN): DBSCAN est un algorithme qui regroupe des points de données en fonction d’une distance établie entre eux. Ce modèle établit des relations entre différents groupes et identifie les valeurs aberrantes.

Modèles aberrants

Un jeu de données a toujours des valeurs aberrantes (valeurs en dehors de ses valeurs normales). Par exemple, si vous aviez les nombres 21, 32, 46, 28, 37 et 299, vous pouvez voir que les cinq premiers nombres sont quelque peu similaires, mais 299 est trop éloigné des autres. Ainsi, il est considéré comme une valeur aberrante. Certains algorithmes utilisés pour identifier les valeurs aberrantes sont :

• Forêt d’isolement: Un algorithme qui détecte peu de points de données différents dans un échantillon.
• Déterminant de covariance minimum (MCD): La covariance est la relation de changement entre deux variables. Le MCD mesure la moyenne et la covariance d’un ensemble de données qui minimise l’influence des valeurs aberrantes sur les données.
• Facteur de valeur aberrante locale (LOF): Un algorithme qui identifie les points de données voisins les plus proches et attribue des scores, permettant aux plus éloignés d’être identifiés comme des valeurs aberrantes.

Modèles de séries chronologiques

Couramment utilisée avant d’autres types de modélisation, la modélisation des séries chronologiques utilise des données historiques pour prévoir les événements. Voici quelques-uns des modèles de séries chronologiques courants :

• ARIMA: Le modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive utilise l’autorégression, l’intégration (différences entre les observations) et les moyennes mobiles pour prévoir les tendances ou les résultats.
• Moyenne mobile: La moyenne mobile utilise la moyenne d’une période spécifiée, telle que 50 ou 200 jours, qui atténue les fluctuations.

Applications de la modélisation prédictive

L’analyse prédictive utilise des prédicteurs ou des fonctionnalités connues pour créer des modèles afin d’obtenir un résultat. Il existe des centaines, voire des milliers, de façons d’utiliser la modélisation prédictive. Par exemple, les investisseurs l’utilisent pour identifier les tendances du marché boursier ou des actions individuelles qui pourraient indiquer des opportunités d’investissement ou des points de décision.

L’un des modèles les plus couramment utilisés par les investisseurs est la moyenne mobile d’un investissement, qui lisse les fluctuations de prix pour les aider à identifier les tendances sur une période spécifique. De plus, l’autorégression est utilisée pour corréler les valeurs passées d’un investissement ou d’un indice avec ses valeurs futures.

La modélisation prédictive aide également les investisseurs à gérer les risques en les aidant à identifier les résultats possibles de différents scénarios. Par exemple, les données peuvent être manipulées pour prévoir ce qui pourrait arriver si une circonstance fondamentale change. Les investisseurs peuvent créer des stratégies pour faire face à l’évolution des marchés en identifiant les résultats possibles.

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 créés avec un réseau de nœuds interconnectés à des niveaux hiérarchiques, représentant la base 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.

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 peuvent mieux comprendre comment leurs clients interagissent avec leurs produits et peuvent identifier les risques et opportunités potentiels pour l’entreprise.

Avantages et inconvénients de la modélisation prédictive

Avantages expliqués

• Facile à générer des informations exploitables: La modélisation prédictive vous permet d’afficher des informations sur vos données que vous ne verriez peut-être pas autrement, ce qui vous permet de prendre des décisions plus éclairées.
• Peut tester différents scénarios: Les données peuvent être manipulées ou modifiées pour tester divers scénarios afin d’évaluer l’influence que les changements pourraient avoir sur vos données et vos modèles.
• Augmente la vitesse de prise de décision: Les décisions peuvent être prises beaucoup plus rapidement car des millions de points de données peuvent être analysés beaucoup plus rapidement et les tendances ou circonstances futures peuvent être théorisées en quelques minutes ou heures.

Inconvénients expliqués

• Les calculs peuvent être inexplicables: Vous ne pourrez peut-être pas interpréter les résultats une fois que vous aurez créé un modèle prédictif.
• Biais dû à l’intervention humaine: Le biais est introduit dans la modélisation parce que les humains sont impliqués dans la définition des paramètres et des critères.
• Courbe d’apprentissage élevée: Apprendre à créer des modèles prédictifs et/ou à interpréter les résultats peut être un processus long car il faut comprendre les statistiques, apprendre le jargon et peut-être même apprendre à coder en Python ou R.

L’essentiel

La modélisation prédictive est une analyse statistique des données effectuée par des ordinateurs et des logiciels avec la contribution des opérateurs. Il est utilisé pour générer des scénarios futurs possibles pour les entités à partir desquelles les données utilisées sont collectées.

Il peut être utilisé dans n’importe quelle industrie, entreprise ou entreprise dans laquelle des données sont collectées. Il est important de comprendre que la modélisation prédictive est une estimation basée sur des données historiques. Cela signifie qu’il n’est pas infaillible ou qu’il ne garantit pas un résultat donné – il est préférable de l’utiliser pour évaluer les options et prendre des décisions.