Comment les modèles prédictifs peuvent aider les professionels dans leur domaine ?

Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ?

L’Intelligence Artificielle (IA) est l’un des sujets les plus abordés ces dix dernières années. Comme le volume de données collectées augmente considérablement, des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’apprentissage approfondi ou la modélisation prédictive font partie de nos préoccupations quotidiennes.

Jetons un coup d’œil à la modélisation prédictive. 

Elle peut être définie comme le processus qui utilise un ensemble de données historiques pour construire une solution mathématique dans le but de prédire les résultats à partir de nouvelles données.

Fondamentalement, cela signifie que vous utilisez d’anciennes données avec des résultats vérifiés pour construire un modèle mathématique. 

Ce modèle sera ensuite utilisé pour calculer des prédictions, c’est-à-dire les informations que vous voulez prédire à partir de nouveaux ensembles de données.

Exemples de cas d’utilisation de la modélisation prédictive :

De nos jours, la modélisation prédictive est utilisée pour prédire n’importe quoi, des résultats de matchs de football (la France gagne à la fin) au succès du dernier blockbuster hollywoodien (les super-héros gagnent à la fin).

Mais, selon une approche plus terre à terre, les professionnels disposant de petits volumes de données peuvent également avoir besoin de construire des modèles prédictifs, quel que soit le domaine dans lequel ils travaillent :

  • Les médecins et les chirurgiens recueillent de plus en plus de données auprès de leurs patients, ils créent des ensembles de données comportant divers facteurs et résultats. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour construire des modèles prédictifs et identifier le plus tôt possible les risques potentiels de maladies, en fournissant aux futurs patients le traitement adéquat pour les éviter.
  • Dans les milieux industriels, la gestion de la maintenance est essentielle pour maintenir les équipements en état de marche et éviter les pannes. Au fur et à mesure que des données sont recueillies sur les machines, les responsables de production peuvent élaborer des modèles prédictifs pour anticiper les pannes à venir, adapter la planification de la maintenance et garantir la continuité de la production.
  • Pour les équipes de vente et de marketing, il est essentiel de limiter le nombre de clients qui va voir ce que fait la concurrence. Dans cette optique, elles peuvent construire des modèles prédictifs à partir de leurs données clients pour prévoir efficacement qui les quittera et lancer des mesures correctives.

Bien sûr, ce ne sont pas les seuls domaines où les experts métier peuvent en bénéficier.

Si vous disposez de petits ensembles de données et que vous souhaitez les utiliser pour prévoir plus efficacement de futurs résultats, pourquoi ne pas essayer par vous-même ? 

TADA de MyDataModels vous permet de créer vos propres modèles, en quelques clics, sans avoir besoin de connaissances en Data Science ou même en code.

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