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Modèle prédictif

Qu'est-ce qu'un modèle prédictif ?

Basé sur des algorithmes et des données, un modèle prédictif est un modèle de traitement des données conçu dans un but : anticiper les comportements et les actions futures.

modèle prédictif lyon

Un modèle prédictif fiable : Google prediction API

Pour construire des modèles prédictifs adaptés à votre entreprise et à votre besoin, nous utilisons Google Prediction API. C’est une application du géant Google que l’on ne présente plus.

Cette application fournit une API RESTful permettant de construire des modèles de Machine Learning. En d’autres mots, cette application permet d’obtenir des outils de prévision basés sur l’analyse des données. Les résultats sont tels que vos données deviennent des informations, et que ces informations permettent de vous éclairer sur des décisions.

Grâce à l’API Google, nous pouvons créer des applications performantes permettant de répondre à vos diverses problématiques  :

  • Montrer les habitudes des utilisateurs et prévoir les produits / services qui pourraient intéresser les utilisateurs
  • Catégoriser des emails
  • Analyser les commentaires concernant votre produit et déterminer si ils sont plutôt négatifs ou positifs
  • Deviner combien un utilisateur peut dépenser en un jour grâce à son historique de dépenses
  • Etc… 

Utilisation du modèle prédictif

Avant d’établir une quelconque prédiction, il est nécessaire de passer par diverses étapes permettant de construire, dans un premier temps, le modèle prédictif, pour pouvoir ensuite l’utiliser et en tirer des réponses. 

Utilisation d'un modèle prédictif
  1. Évaluation de votre besoin : Vous vous posez une question et vous avez besoin d’y répondre. Nous validons ensemble la pertinence de votre interrogation ainsi que son adaptabilité au modèle prédictif.
  1. Créer l’upload de données : Sur la base de votre interrogation, nous sélectionnons les données nécessaires pour y apporter une réponse adaptée. La création de ce modèle de données est l’étape la plus importante et la plus fastidieuse de l’opération. Il est primordial de bien définir quelles sont les données utiles, quelles sont les variables nécessaires au modèle, et cela prend un certain temps.
  1. Entraînement du modèle prédictif : L’upload de données effectué, l’application va ensuite retourner le modèle afin de l’habituer à recevoir une requête / question.
  1. Envoyer une requête de prédiction

L'API de prévision renvoie une réponse qui est : soit une valeur numérique estimée, soit une catégorisation de votre objet de requête, en fonction de vos données d'entraînement. 

Modèle prédictif : évolution 

Il est également possible et conseillé d’ajouter de nouvelles données. Le modèle prédictif peut ainsi être amélioré en fonction de nouvelles données qui arrivent soit par à-coup, soit régulièrement.

Si les données sont amenées à évoluer régulièrement, nous ajoutons un flux de données automatique qui viennent s’insérer dans le modèle prédictif automatiquement. C’est plus pratique (on évite de devoir réactualiser le modèle par à-coup) et le modèle est rapidement amélioré puisque cela se fait automatiquement en temps réel. 

Suite à cette démarche, vous obtenez la réponse à votre question initiale. Cette réponse vous permet de confirmer, d’infirmer ou de vous aider dans vos décisions. 

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