Elaborer des modèles prédictifs simplement

La bonne nouvelle pour les non-développeurs est qu’il est possible d’élaborer un modèle prédictif sans compétences en Machine Learning ni en codage.

Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ? 

La modélisation prédictive, faisant aussi référence aux analyses prédictives, est un procédé qui utilise un ensemble de données historiques pour élaborer une solution mathématique dans le but de prédire des résultats à partir de données nouvelles.

La prédiction, également appelée «scoring», est l’information que vous souhaitez prédire en utilisant des algorithmes de Machine Learning. Vous pouvez prédire un problème ou une solution ou tout autre variable à partir de vos données.

Exemples de cas d’usage de modélisation prédictive 

Des modèles prédictifs peuvent être utilisés pour prédire toutes sortes de choses, des résultats sportifs au succès d’un film. Voici quelques exemples:

  • L’analyse prédictive dans la Santé : une solution de modèle prédictif peut permettre d’identifier le plus tôt possible des individus présentant un risque élevé de développer des affections chroniques. Cela peut aider des patients à éviter des problèmes de santé à long terme qui sont coûteux et difficiles à traiter.
  • La maintenance prédictive : jusqu’à maintenant, le personnel de maintenance effectuait des tâches de maintenance selon un planning établi d’avance. Dans la plupart des cas, une structure ne peut pas accepter les impacts humains et financiers de défaillances de matériels. La maintenance prédictive est une partie de la révolution de l’industrie 4.0, permettant de prévenir les temps d’arrêt imprévus.
  • La gestion de la chaîne d’approvisionnement : les outils de prédiction aident à piloter la chaîne d’approvisionnement et permettent de prendre des décisions pro-actives à partir des données.
  • La prédiction de résiliation de compte client : les algorithmes de Machine Learning peuvent prévoir quels clients sont les plus susceptibles d’arrêter d’utiliser vos services et de passer chez vos concurrents. En utilisant l’analyse prédictive, une organisation peut mettre en place des actions préventives pour retenir plus de clients 

Big Data ou Small Data 

Les données sont le carburant du Machine Learning. Plus les données sont de qualité, meilleurs sont vos résultats. Jusqu’à récemment, il y avait un engouement pour les Big Data (très grand nombre de données). Par conséquent, la plupart des plateformes actuelles ont été développées pour travailler avec d’énormes bases de données. Les algorithmes fonctionnant bien avec d’énormes bases de données ne sont pas aussi efficaces avec de petites bases de données (Small Data). Par contre, les algorithmes travaillant bien avec du Small Data sont également performants avec de grosses bases de données. Il n’y a pas de définition du Small Data mondialement admise mais généralement cela correspond à des quantités de données qui peuvent être gérées dans Excel.

TADA, la plateforme automatisée de Machine Learning, est conçue pour être très performantes avec des Small Data.

Des étapes simples pour élaborer un modèle prédictif avec TADA

Un des avantages de TADA est que vous ne n’avez pas besoin d’être un data scientist pour l’utiliser. Voici un guide simple où vous verrez étape par étape comment élaborer vos modèles prédictifs.

1. Données

La première étape est la préparation de votre base de données. Vous utiliserez vos données historiques pour créer et entrainer votre modèle. La qualité de votre base de données déterminera la qualité de votre modèle. Si vous utilisez TADA, vous avez besoin d’un minimum de temps de préparation de votre base de données car vous n’avez pas à gérer les valeurs aberrantes ni à harmoniser les catégories de valeurs. Téléchargez juste votre base de données et passez à l’étape suivante.

2. Choisir ce que vous voulez modéliser

Il s’agit ici de décider ce que vous voulez prédire. Étudiez votre base de données et choisissez l’objectif parmi toutes les variables disponibles.

3. Création du modèle

Tout ce que vous avez à faire est de cliquer et attendre quelques minutes voir quelques heures (en fonction de la taille de votre base de données)  jusqu’à ce que le modèle soit prêt.

4. Prédiction

Une fois élaboré, le modèle peut être utilisé sur une nouvelle base de données pour effectuer les prédictions, au sein même de TADA. TADA génère aussi le code qui peut être exporté dans des programmes en C++, Javascript,en Python, ou même directement dans Excel.

Résumé

Élaborer des modèles prédictifs peut être fait sans compétences en codage. L’étape la plus délicate est de préparer la base de données et définir votre objectif. La suite est aussi simple que quelques clics. Accédez à TADA en contactant notre équipe.

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