Une nouvelle manière d’appréhender la donnée
Un contexte difficile qui nécessite une adaptation
L’intelligence se définit comme la faculté d’apprendre de manière efficiente, de réagir de manière adaptative aux informations et de les comprendre de façon juste en vue de prendre des décisions rationnelles.
Dans le contexte de l’entreprise, face aux perturbations économiques conjoncturelles et à l’abondance de données disponibles, la détection des signaux faibles (c’est-à-dire la rareté et l’anormalité) se révèle cruciale pour améliorer la précision prédictive des décisions de crédit de plus en plus automatisées.
Signaux faibles : des indices vers un signal fort
Le signal faible provient d’une information incomplète et fragmentée, située en amont de l’événement et du signal fort. Il permet d’identifier des éléments de comportement parfois dispersés, ambigus et difficiles à mettre en lumière. La difficulté à appréhender le signal faible résulte du fait qu’il s’agit d’une donnée qui n’a pas encore acquis le statut d’information.
Après avoir été détecté, validé et enrichi, le signal faible nécessite une méthodologie d’analyse et de recoupement pour être correctement évalué. On peut automatiser cette évaluation en utilisant une analyse linguistique des sentiments pour déterminer la pertinence et la signification d’une tendance ou d’une utilité.
Quel rôle de l’IA dans la détection des signaux faibles ?
Un modèle de détection
Avec une prévision de forte augmentation des défaillances d’entreprise dans les mois à venir (rattrapage du niveau avant crise Covid-19), il est crucial de détecter rapidement les fragilités de ses clients et prospects afin de réduire les risques.
Les algorithmes fondés sur des mécanismes d’apprentissage d’intelligence artificielle (IA) peuvent aider à cette compréhension en identifiant les éléments clés des prévisions à l’aide de techniques d’analyse de défaillance, telles que le calcul de similarité et le partitionnement des données.
Cette exploration vise à regrouper des données présentant des propriétés similaires pour projeter des états futurs qui reposent sur des informations établies.
L’IA comme vecteur d’optimisation
L’analyse et la compréhension des signaux faibles soulignent l’importance des processus de collecte de données, de sélection, d’anticipation et de transmission d’informations dans une stratégie de surveillance de la population. Le traitement des signaux faibles peut ainsi donner un avantage considérable aux entreprises et aux organisations capables de les interpréter et d’en extraire de la valeur.
En effet, cette capacité de traitement dans un court laps de temps permet de combler les lacunes des modèles d’analyse qui ne reposent que sur des prévisions fondées à partir d’événements passés pour anticiper une menace ou saisir une opportunité.
En d’autres termes, l’identification précoce d’informations significatives stimule le processus et la chaîne de valeur décisionnelle. Le défi pour les entreprises n’est pas tant de trouver des informations, mais plutôt de savoir comment trier en temps réel la masse d’informations collectées pour en extraire un sens.
Ainsi, une bonne information est une information datée et sourcée, fraîche, vérifiée, traitée, précise, relativement concise et ciblée dans sa distribution. Elle acquiert du sens et de la valeur lorsque le message qu’elle contient a été décrypté, fournissant ainsi une certitude informationnelle sur un code de compréhension spécifique dans un contexte donné, tel que la prise de décision en matière de crédit.
Le traitement des signaux faibles : un rôle clé dans la réduction des incertitudes
Dans la gestion des risques, les entreprises ont besoin de se nourrir de l’hétérogénéité des informations provenant de leur environnement. Ces informations peuvent être faibles, fortes, totales, partielles ou spécifiques, et chaque information s’inscrit dans un ensemble provenant de sources diverses et hétérogènes pour lui donner sa substance.
Le traitement de ces informations intègre les concepts de seuil et d’intensité, qui permettent de déterminer le moment à partir duquel une séquence d’événements esquisse une réalité et devient un signal fort pour prendre des décisions anticipées en matière de gestion des risques.
Lorsque les humains traitent des informations et que les machines analysent des données, un processus relationnel se met en place. Ce processus repose sur le concept de chaînes d’information, où chaque nouvelle information interne ou externe s’ajoute à une autre au fur et à mesure de leur survenue.
Cette accumulation progressive permet de créer une information fraîche, cohérente et significative. La valeur de ce processus réside dans le flux dynamique des données, qui permet de donner du sens à une décision prise dans un contexte donné.
Dans un contexte économique de plus en plus tendu, les credit managers ont pour objectif ou contrainte de satisfaire leur besoin en informations, qu’elles soient collectées manuellement ou automatiquement, afin de prendre des décisions éclairées.
Cependant, avec l’augmentation exponentielle des données transmises dans les systèmes d’information, la gestion efficace des signaux faibles est devenue essentielle pour assurer un traitement rapide et intégré à des modèles décisionnels.
Cela permet de réduire les incertitudes dans les processus automatisés en temps réel de la décision de crédit, où les humains consacrent beaucoup plus de temps à l’analyse.
Signaux faibles : l’aventure technologique pour une assistance décisionnelle efficace
Pour mettre en place un dispositif d’automatisation de détection des signaux faibles, il est nécessaire de disposer des compétences et outils appropriés, supervisés par un expert maîtrisant les technologies de l’intelligence artificielle, ainsi qu’une méthodologie pertinente de collecte et d’analyse des données.
Grâce à l’ajout de ces nouvelles données, les processus de décision sont améliorés. Les facteurs clés de succès de la modélisation et de l’automatisation de la décision sont donc :
- La maîtrise et la qualification des sources métier en mode flux automatisé,
- La prise en considération des usages et des attentes des utilisateurs pour définir une stratégie de détection efficace et d’automatisation des signaux faibles,
- Les progressions de l’IA grâce à l’utilisation d’algorithmes et de techniques telles que le Machine Learning et le Deep Learning, qui s’appuient sur l’apprentissage automatique, le raisonnement et la perception. Le traitement du langage naturel (TAL) inspire également cette évolution.
Les signaux faibles abondent dans toutes les activités et leur négligence peut comporter des risques. Finalement, le défi consiste à convertir la masse de données à disposition en informations pertinentes, significatives et fiables, afin d’améliorer la qualité de la prise de décision des humains.
