L'ANALYSE PREDICTIVE EN 6 POINTS: Les limites de l'analyse prédictive [5/6]
Comme nous l’avons vu précédemment, les limites de l’analyse prédictive sont essentiellement celles de l’analyse statistique en général. Dans un monde en perpétuel changement, et ou les changements peuvent être très violents, le recours à des modèles est peu efficace. L’élaboration d’un modèle nécessite beaucoup de temps et d’énergie, c’est une action à reconduire régulièrement, l’entreprise s’use à cette tâche pour un bénéfice de courte durée. Faire appel à des machines apprenantes devient quasi-obligatoire pour s’affranchir de ces charges.
En outre le monde devient de plus en plus individualiste, chacun veut être reconnu pour ce qu’il est et non pour la catégorie à laquelle il appartient.
On trouve aujourd’hui pléthore de modèles et algorithmes d’auto-apprentissage sur internet en open-source mais leur grande diffusion les rend impopulaires. Qui veut encore subir les effets d’un moteur de recommandation annonçant que ceux qui ont vu ce produit on aussi vu ceux-là ? Non, chacun veut que l’on s’adresse à lui individuellement pour ce qu’il est, pour ce qu’il vit.
Par exemple, ayant modifié au fil des années mes habitudes alimentaires pour des raisons médicales, je me retrouve avec une cave inexploitée et des bouteilles de vin en surnombre. Pour me rendre compte de ce que cela pouvait valoir je me suis rendu sur deux sites de vente entre particuliers et j’ai consulté nombre d’offres. J’ai immédiatement été submergé de publicités de professionnels de la filière viticole alors que je ne suis pas acheteur. Si les sites en question avaient analysé correctement ma navigation ils auraient pu induire que j’étais vendeur et non acheteur. Ils auraient pu également comprendre par mes recherches que je disposais surtout de bourgogne et ne pas m’adresser des offres de bordeaux. Ils auraient pu me fournir des conseils sur la façon de vendre ce type de vin sur leur site, me communiquer des statistiques de vente en fonction des prix, etc. Bref prendre en compte ma situation individuelle au lieu d’agir de façon ultra-standard et contreproductive.
C’est pour traiter ce genre de limitations que je mène depuis plusieurs dizaines d’années des travaux dans le domaine de l’analyse situationnelle, que j’ai imaginé des méthodes, des modèles, des algorithmes et des processeurs (machines apprenantes) qui prennent en compte chaque situation individuellement. C’est cette technologie d’analyse prédictive moderne que Netwave déploie dans sa plateforme de Personnalisation Temps Réel.
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Jean Pierre Malle
Fondateur m8 - Conseil Scientifique Netwave