Analytique prédictive

Qu'est-ce que l'analytique prédictive?

L'analytique prédictive utilise des données historiques et des modèles statistiques d'intelligence artificielle pour prévoir les résultats futurs — la demande, les risques, les besoins en ressources, le comportement des clients, ou tout résultat mesurable assorti de suffisamment de données historiques.

L'avantage concurrentiel est simple : les décisions fondées sur des prévisions précises sont meilleures que celles prises sans elles.

Ce que nous développons

Prévision de la demande. Prévoyez la demande future de services, de produits ou de ressources avec une précision que l'analyse de tendances standard ne peut égaler. Les applications vont de la demande de services gouvernementaux aux volumes de patients en santé, en passant par les mouvements du marché immobilier.

Identification des risques. Identifiez les comptes, projets ou dossiers présentant un risque élevé avant que les problèmes ne deviennent des crises. Le risque de crédit, le risque de retard de projet, le risque de conformité et le risque de réadmission des patients sont tous prévisibles lorsque les données appropriées sont disponibles.

Détection d'anomalies. Identifiez les valeurs aberrantes dans les transactions financières, les indicateurs opérationnels ou les données cliniques en temps réel. Une détection précoce des anomalies empêche les petits problèmes de devenir de gros problèmes.

Segmentation et priorisation. Utilisez des modèles prédictifs pour segmenter les clients, dossiers ou actifs selon la valeur ou le risque prévu, afin d'optimiser l'allocation des ressources.

L'exigence d'explicabilité

Dans les industries réglementées — finance, santé, gouvernement — les prédictions en boîte noire ne sont pas acceptables. Les décisions doivent être explicables et défendables.

Chaque modèle prédictif que nous développons comprend une couche d'explication : pourquoi le modèle a-t-il prédit ce résultat, quelles variables d'entrée ont le plus contribué et quels changements modifieraient la prédiction.

Ce n'est pas optionnel. C'est une exigence de conception.

Applications par secteur

Services financiers. Notation du risque de crédit, probabilité de fraude, prédiction de l'attrition client, prévision des défauts de paiement de prêts et évaluation du risque de portefeuille. Chaque modèle intègre les couches d'explicabilité exigées par les lignes directrices de l'OSFI sur la gestion du risque de modèle.

Santé. Risque de réadmission des patients, prévision des volumes aux urgences, prévision des besoins en personnel et modélisation des résultats cliniques. Les prédictions sont intégrées aux flux de travail cliniques à titre d'aide à la décision, jamais comme des décisions cliniques autonomes.

Gouvernement. Prévision de la demande de services pour la planification des programmes et l'allocation des ressources, notation du risque de conformité, prédiction des défaillances d'infrastructure et prévision des volumes de services aux citoyens. Particulièrement utile pour la justification budgétaire et la planification de la capacité.

Immobilier. Prévision des prix du marché, prédiction des coûts de construction, modélisation du risque de retard de projet et prévision de la demande locative. Les modèles sont entraînés à partir de vos données historiques de portefeuille combinées à des indicateurs de marché.

En quoi l'analytique prédictive se distingue-t-elle de la BI standard

L'intelligence d'affaires standard vous indique ce qui s'est passé. L'analytique prédictive vous indique ce qui est susceptible de se produire ensuite.

Un rapport standard indique que les volumes de demandes de service ont augmenté de 12 % au dernier trimestre. L'analytique prédictive prévoit que les volumes augmenteront de 8 % de plus au prochain trimestre, sous l'effet des variations saisonnières et d'un changement de politique entrant en vigueur en mars, et que le modèle de dotation actuel entraînera un arriéré de trois semaines d'ici mai à moins d'ajouter de la capacité.

La différence entre ces deux résultats est celle qui existe entre le reporting et la planification.

Notre approche

Nous suivons un processus rigoureux pour chaque déploiement prédictif : évaluation et préparation des données, sélection et entraînement du modèle, validation avec vos experts métier, configuration de l'explicabilité, intégration à vos flux de travail décisionnels et surveillance continue tout au long de la phase d'évolution. Chaque modèle est documenté, versionné et accompagné d'une surveillance des performances qui détecte la dérive avant qu'elle ne dégrade la précision.