L’analytique prédictive transforme l’historique en signaux prospectifs pour la demande, le churn, le risque et l’approvisionnement. Nous partons des décisions à prendre et remontons vers les features, modèles et tableaux de bord qui les soutiennent. Un cadrage clair évite l’overfitting et favorise l’adoption par les métiers.
Nous mélangeons ensembles d’arbres, boosting et modèles de séries temporelles avec du deep learning lorsque les motifs sont non linéaires ou clairsemés. Nous soignons l’ingénierie de features, la maîtrise de la fuite d’information et une validation croisée robuste. L’explicabilité et les analyses de sensibilité renforcent la confiance et la prise de décision.
Nous industrialisons les modèles avec les bonnes pratiques MLOps : données fraîches, calendriers de ré-entraînement et suivi de la dérive. Des tableaux de bord compacts affichent précision, facteurs explicatifs et intervalles de confiance pour un usage éclairé. Le système s’améliore en boucle avec le process qu’il sert.
