Une nouvelle manière d’appréhender la donnée
Un contexte difficile qui nécessite une adaptation
L’intelligence se traduit comme la faculté d’apprendre de manière efficiente, de réagir de manière adaptée aux informations, et ainsi de prendre des décisions rationnelles.
Face aux perturbations conjoncturelles et à l’abondance de données disponibles, souvent erronées, la détection des signaux faibles se révèle cruciale pour améliorer la prédiction des décisions de crédit de plus en plus automatisées.
Signaux faibles : des indices vers un signal fort
Dans la gestion du risque client en B2B, les entreprises ont besoin de se nourrir d’informations très diverses provenant de leur environnement. Ces informations peuvent être faibles, fortes, totales, partielles ou spécifiques. 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.
Quel rôle de l’IA dans la détection des signaux faibles ?
L’apport des algorithmes
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.
La nécessité d’une identification précoce et rapide
L’analyse et la compréhension des signaux faibles soulignent l’importance des processus de collecte de données, de sélection et de transmission d’informations dans une stratégie de surveillance d’une population d’entreprises. Le traitement des signaux faibles peut ainsi donner un avantage considérable aux acteurs économiques capables de les interpréter et d’en extraire de la valeur.
En effet, pour anticiper une menace ou saisir une opportunité, cette capacité de traitement rapide permet de combler les lacunes des modèles d’analyse prévisionnels qui ne reposent que sur des événements passés.
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 du 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 dans un contexte donné, tel que la prise de décision en matière de crédit.
Des expertises métier incontournables
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.
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 humaine.
