comment vous aider à concevoir un pilotage et un contrôle de gestion cohérent basé sur la structuration de vos data, sur des solutions de Machine Learning? ...Comment aligner cette ambition avec la création et le déploiement d'applications digitales ajustées à vos métiers?

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Mindoo Management © 2019
D a t a e t d é c i s i o n s
Pilotage de gestion, Data et Machine Learning
Juin 2019.

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Mindoo Management © 2019
A propos
Mindoo Management réalise des missions d’accompagnement
opérationnel et de conseil en stratégie, performance et data
management, principalement dans l’univers des
télécommunications, média et e-banking, ainsi que sur les
thèmes de la création de valeur et de l’optimisation des
processus digitaux pour des entreprises de services B2B.
En complément de cette approche diagnostic métier, pour
renforcer la pertinence des données de bout en bout et
améliorer l’explicabilité des modèles, Mindoo peut intervenir
avec un ou plusieurs partenaire(s) Data Scientist et startup
spécialisés en Analyse Prédictive (Machine Learning). Ces
partenaires sont mobilisés pour « outiller » le processus
d’analyse prédictive. Ils fournissent un accès en mode SaaS à
une solution d’Analyse Prédictive déjà construite et éprouvée.
Selon l’ambition des clients, l’objectif final peut alors aller jusqu’à
automatiser et déployer rapidement des applications métiers
basées sur l’Intelligence Artificielle.

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Allez au bout de votre projet data!
COMMENCER VOTRE PROJET D’ANALYSE PREDICTIVE
Comment passer des besoins à l’intention, de l’intention à un
projet data pour une application concrète dans les métiers de
l’entreprise?
ANALYSES PREDICTIVES
Pourquoi utiliser une solution SaaS de Machine Learning
pour structurer la chaîne de valeur de la donnée (et réduire le
time-to-market des applications, pour déploiement).
DEUX EXEMPLES D’APPLICATION
#1. Banque. Scoring crédit et Dashboard d’aide
à la décision pour les conseillers recouvrement.
#2. Energie. Modélisation et aide à l’optimisation
de la consommation clients, détection des anomalies.
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APPROCHE
Descriptions des étapes clés d’un projet
d’analyse prédictive (« Machine Learning »),
étendu à l’automatisation d’applications métier.
ALIGNEMENT DE L’INTENTION…
« Make Data the New Oil ».
CAS DE GESTION
De multiples cas de gestion sont concernés,
pour différentes applications métiers.
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Si vous torturez vos données assez longtemps,
elles finiront par avouer quelque chose…
—Ronald Coarse, Prix Nobel
Ce biais conduit a des surajustements d’information qui finalement altèrent la pertinence des modèles et des décisions…
… Un projet d’amélioration de l’efficience opérationnelle et/ou financière basé sur les data, nécessite donc par
construction, une approche qui permette un alignement de bout en bout de l’intention stratégique, de la structuration des
données, du choix du modèle d’analyse et de la fiabilisation des données et résultats générés pour un usage opérationnel.
L’entreprise reste maître de la création et du déploiement d’applications digitales afin d’automatiser les cas d’usage.
Risque & Enjeu

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CREATION ET DEPLOIEMENT D’APPLICATIONS (au cas par cas)
Généraliser les résultats de ces modèles dans des applications
permettant l’automatisation des analyses et des tâches récurrentes,
et l’amélioration des décisions clés aux relations banque-clients.
ANALYSE PREDICTIVE
Exploiter les méthodes d’analyses prédictives pour faire émerger et
qualifier des modèles descriptifs et prédictifs sous-jacents aux données
analysées pour chaque besoin métier.
STRUCTURATION ET PREPARATION DES DONNEES
Identifier et enrichir les données pertinentes à l’analyse de ces
besoins, en vue d’une modélisation prédictive (Machine Learning).
VOS BESOINS
Exploiter les données générées par la multitude d’évènements et
d’informations des processus de l’entreprise pour, in fine, saisir de
nouvelles opportunités et mitiger les risques opérationnels et financiers.
Alignement entre l’intention et l’usage des données
« Make Data the New Oil », 4 étapes clé applicables à toutes entreprises et cas de gestion (après qualification du projet data)

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Vous êtes
ici…
De nombreux cas de gestion applicables
FRAUDE:
Chèque
Obligations
contractuelle
Déclarations
Etc.
Diagnostic
ad hoc
Clustering
augmenté
(Profiling
Clients)
SCORING:
-Octroi crédit avec
édition de règles
-Investissement
locatif, crédit bail,
identification
CSP,…
CLIENT
-Recommandations
-Churn
-Up sell/Cross sell
- Score d’appétence
Gestion des flux:
-Affluence en call
center
- Cours des
matières
premières
RECOUVREMENT:
-Scoring contentieux
-Scoring plan
d’apurement
-Plan d’apurement
optimal
- Scoring en amont des
clients qui vont tomber
en recouvrement
Maintenance
Des ROI important
selon les cas de gestion
L’Analyse Prédictive est applicable à de
nombreux cas de gestion caractérisés
par une récurrence et/ou une forte
volumétrie d’événements ainsi qu’à des
coûts unitaires de traitement élevés et
non compressibles, sauf à être
automatisés (à qualifier selon
l’entreprise)

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Par quel(s) cas de gestion commencer?
ORGANISATION ET EVOLUTIONS VERS DES TÂCHES A VALEUR AJOUTEE
Appuyer le travail d’organisation et l’effort de management par une analyse des déterminants expliquant la variation d’activité
d’une entité ou d’une activité (ex. Centre d’appel). Proposer des évolutions de la répartition du travail vers des tâches à plus
forte valeur ajoutée
SUIVI DES FLUX RELATIFS A UN PROCESSUS OPERATIONNEL CLIENT
Modéliser les flux, détecter des anomalies afin de proposer une offre et une tarification mieux adaptées au profil de
consommations des clients. Proposer des solutions préventives et apporter une assistance à la résolution des anomalies.
OPPORTUNITES DE VENTES ADDITIONNELLES ET SYSTEME DE “RECOMMANDATIONS”
Comprendre le profil de consommation des clients et identifier des opportunités d’offres complémentaires. Concevoir et
donner accès à un système proactif de « recommandations ».
QUALIFICATION DES RISQUES RELATIFS AUX CONTRATS ET AU RECOUVREMENT
Modéliser les principaux termes contractuels pour détecter des « signaux faibles » pouvant induire une détérioration du
respect des obligations contractuelles par une partie prenante et plus généralement anticiper les risques financiers liés au
recouvrement de créances.

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Approche : modulaire ou « de bout en bout »*
Description générale d’un projet de data de bout en bout pour créer des applications métier améliorant la gestion au quotidien
Un pilotage de projet et des compétences à agréger : Cadrage stratégique | Data engineering & structuration | Visualisation des travaux | AMOA d’intégration aux SI métier
Plateforme Machine Learning
en Saas, ou modélisations
internes
* Construction et déploiement selon décisions client
Co-construction
et management de projet
Product Owner /
Equipe IT client
Choix du déploiement,
planification
Choix de la solution
de Machine Learning
Adhérences
avec Programme
de
transformation
digitale
Cadrage
Détection du besoin client;
Cadrage du cas de gestion
Analyse données
Identification des données
Data structuration
Construction du jeu de
données (« dataset »)
Analyse Prédictive
Modélisation; Création des
modèles prédictifs
Intégration
* Création d’application
intégrée aux outils métiers et
mise en production via API
Change Management
* Alignement
de l’organisation

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Approche : les questions clés à aborder
Principaux points clés pour qualifier un cas de gestion et une résolution dans une optique « data-driven »
Cadrage
Compréhension du
problème
Data sourcing
Identifier et préparer les
données
Modélisation
Réaliser l’Analyse
Prédictive
Déploiement
Evaluer les résultats
avant le déploiement
dans l’organisation
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Quel est le problème métier? Comment peut-on le décomposer?
Quelle est la valeur cible à évaluer/définir?
Le problème est-il supervisé (Valeur cible à déterminer?) Quel est le processus d’analyse si le problème est « non supervisé »?
A quoi correspondent les instances de données (« lignes »)?
Quels sont les attributs (dimension, colonne)? Quels sont ceux les plus pertinents pour ce problème?
Les sources de données et leurs attributs sont-ils accessibles, bien définis et formatés pour les besoins du modèle d’analyse?
Quels traitements complémentaires sont nécessaires?
Quelles mesures métiers doivent être estimées hors modèle? (ex. approche coûts/bénéfices)
Les biais de sélections sont-ils évalués entre les données d’entrainement, de test et les données d’instances à prédire?
Le choix du modèle prédictif est-il cohérent avec le type de problème et la valeur cible à déterminer?
Les contraintes de modélisation sont-elles bien prises en compte (quantité de données, préparation, notamment pour les
données non numériques, tests)
Quels est le protocole de tests? Quels sont les modèles à comparer (si pertinent)?
Pour les résolutions de type Clustering, la mesure de similarité est-elle appropriée au problème étudié?...
Quelles validations sont attendues par les experts métiers? Quelles étaient les hypothèses métier initialement identifiées?
Quels sont les contrôle de cohérence vs. Expression du problème (pertinence d’une régression, seuil de classification,
estimations des coûts/bénéfices, etc.)
Quelles comparaisons à partir de Baseline de référence sont prévus? La Baseline est-elle pertinente pour le problème et les
données?
Les estimations de probabilité sont-elles à usage direct ou pur un ranking? Quelles sont les vérifications?
Comment envisager un déploiement qui permette de répondre durablement au problème identifié? Comment suivre le rapport
coûts/gain dans le temps et entre partie-prenantes?

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Exploiter les data par la création de services basés sur l’Analyse Prédictive
Par design, il s’agit de créer un modèle d’intégration de données pour renforcer le fiabilité et l’explicabilité de bout en bout
MARKETING
PROVIDING THE BEST SOLUTIONS
Choix, entrainement des algorithmes de Machine Learning
et vérification de la fiabilité des résultats.
Analyses Prédictives (Machine Learning)2
Deux options de déploiement : restitution sous forme de
Tableaux de bord et reporting; Automatisation des processus
par le déploiement de « Smart Applications ».
Data Analytics & Déploiement d’applications3
Compréhension détaillée du cas de gestion et sélection
des données pertinentes, préparation et croisement des
données pour mettre en évidence les informations clés
Du besoin à la sélection des données1
Systèmes d’Information internes
Données structurées (ERP)
Données consolidées par Data Preparation
ETL
Dataset unique
Données de l’écosystème Entreprise
IoT
Web & Mobile
Images
…
Notebooks
Travail avec les outils de programmation déjà en
place au sein de l’entreprise (coding, interfaces,…).
Devops mode (Python, R DSK) peut être mis en
œuvre via API ou via une élaboration à partir des
Notebooks de programmation tenus en interne
Portail de Smart Apps (si automatisation)
Construire un portail utilisateurs pour couvrir les cas d’usage
correspondant aux problématiques les plus « récurrentes » et./ou à
plus fort enjeux de ROI
Création d’applications intuitives pour les collaborateurs et partagées
Faciliter le réapprentissage et la fiabilisation des modèles de
Machine Learning
BI, Csv, MS Excel,…
Data structuration sur-mesure pour permettre la
visualisation des résultat, construire des modèles et des
Dashboards complémentaires
APIs
Faciliter le déploiement via diverses solutions proposées par
des Tierces Parties
Moteur
d’Analyse Prédictive
(Modélisation Interne
ou Plateformes SaaS)
Pilotage
Assurer la traçabilité de chaque
étape de traitement des données
et en assurer la pertinence et la
fiabilité des résultats
Reporting & Visualisation
Créer, analyser et visualiser les
données avec une large gamme
de moyens de restitution et un
choix des modalités de partages

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Ex #1. Banque Création d’une application de scoring crédit et d’automatisation et d’enrichissement de l’aide à la décision
des conseillers recouvrement (à commenter – Source : partenaire)
DETECTION DES PRIORITES
Identification et qualification
automatisée des cas client nécessitant
une action
ROI
VISION CLIENT A 360°
Permettre au collaborateur une
appropriation simple, complète et
rapide de chaque dossier client
AIDE A LA DECISION
Fournir des mesures fiabilisées
(« probabilités de… ») et contextualisées
en fonction des décisions requises
Convertir ces actions automatisées et
ces décisions assistées, en gains
financiers et de productivité de travail

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Ex #2. Energie Création d’une application pour la modélisation du suivi et la détection des anomalies de consommation
d’énergie (à commenter – Source : partenaire)
SUIVI DE LA CONSOMMATION
Modélisation des pics et des creux de
consommation.
ROI
EVOLUTION DU BUSINESS MODEL
Détection des anomalies et proposition
d’aide à l’optimisation des coûts d’énergie
AIDE A LA DECISION
Qualifier les cas d’anomalie pour engager
une maintenance sur le parc d’utilisation
et faire évoluer les modalités d’achat
Création d’un nouveau service d’aide à la
résolution d’anomalies et à l’optimisation de
la consommation. Augmentation du taux de
satisfaction clients et réduction de l’attrition.
Classification par
arborescence des
évènements de
consommations

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Comment commencer votre projet d’Analyses Prédictives?
De l’intention à la création-mise en œuvre d’une application métier
Ex. de planning, pour un cas de gestion
TEST & EVALUATION
~ A dét. selon complexité
et sensibilité du cas (1…3 mois)
Définition précise du problème
Atelier Métiers / Data
INDUSTRIALISATION
~ 3 mois…
Déploiement des modèles
Structuration de l’alimentation
des données métier
Change Management
DEPLOIEMENT
1 mois…
Mise à disposition de l’application
INTENTION(S)
~ 1-4 Sem
Formuler le problème à
résoudre / l’opportunité à saisir
et décrire les scénarios
possibles de mise en oeuvre
Identifier les cas de gestion
à fort enjeu de ROI
Qualifier les besoins d’analyse
prédictive et d’automatisation
d’activités
Amorçage / Entrainement
des modèlesElaboration des modèles
Validation de la performance
Restitutions Déploiement de l’App
Recette
Amélioration continue
de la performance

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CONTACT

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Cyril Lagrange
Business & Data Consulting