Modèles de prévision des risques : Leur fonctionnement et leurs avantages

Qu'est-ce qu'un modèle de prévision des risques ?

Les modèles de prévision des risques utilisent des techniques d'analyse statistique et des algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver des modèles dans les ensembles de données liés à différents types de risques d'entreprise. L'IA joue également un rôle de plus en plus important dans leur développement. Les modèles permettent aux organisations de divers secteurs de prendre des décisions fondées sur des données concernant des risques particuliers et des opportunités commerciales dans le cadre d'initiatives de gestion des risques.

Dans le cas d'un détaillant de vêtements, un modèle de prévision des risques peut analyser les données des ventes passées, les données démographiques des clients, les tendances du marché et d'autres variables pour prévoir les ventes par produit. Le modèle évalue le risque de sous-stockage ou de sur-stockage d'articles spécifiques, en tenant compte de l'incertitude commerciale et en calculant les probabilités des différents résultats.

Ce type de modèle de prévision des ventes ne précise pas ce qu'il faut commander. En revanche, les acheteurs peuvent voir quels articles présentent un risque élevé de stocks excédentaires. Ils peuvent alors ajuster leur plan d'achat en conséquence afin d'atténuer ce risque. L'atténuation ne signifie pas toujours qu'il faut commander moins de marchandises. Au contraire, le détaillant peut envisager des mesures d'urgence en amont, telles qu'un plan d'escompte ou un contrat de revente pour les produits potentiellement sur-stockés. De plus en plus, les entreprises qui ont adopté des pratiques d'économie circulaire réutilisent les invendus d'une autre manière.

Mais toutes ces stratégies gagnent en efficacité grâce à un modèle de prévision des risques qui permet de connaître à l'avance les résultats probables et les risques potentiels.

Cas d'utilisation des modèles de prévision des risques dans l'industrie

Les modèles de prévision des risques sont utilisés dans de nombreux secteurs et scénarios métiers, dans les domaines physique et numérique. Outre les utilisations dans le secteur du commerce de détail, les applications notables sont les suivantes :

• Modélisation du risque de crédit. En prédisant le risque de défaillance des clients, les modèles de risque de crédit aident les banques à fixer des limites de crédit. Les banques et autres sociétés de services financiers utilisent également des modèles de risque pour la détection des fraudes, l'analyse des risques de portefeuille et la lutte contre le blanchiment d'argent.
• Modélisation du taux d'attrition. Il s'agit de prévoir le risque d'attrition de la clientèle. Les entreprises de télécommunications, par exemple, utilisent des modèles de désabonnement pour améliorer les offres de fidélisation et les plans d'appel.
• La modélisation actuarielle. Le secteur de l'assurance utilise des modèles actuariels pour évaluer les facteurs de risque des sinistres afin de déterminer correctement le prix des polices.
• Modélisation du risque clinique. Les organismes de soins de santé modélisent et analysent les données relatives aux patients afin d'identifier les personnes susceptibles d'être réadmises à l'hôpital ou de souffrir de complications, ce qui permet d'orienter les interventions.
• La modélisation des risques dans les administrations publiques. Les administrations publiques utilisent largement les modèles de risque pour évaluer les menaces pour la santé publique, les événements environnementaux et l'instabilité géopolitique.
• Modélisation des cyber-risques. La cybersécurité est une préoccupation croissante pour toutes les organisations. Les systèmes de prévision des risques permettent de détecter les anomalies et d'identifier les menaces de sécurité avant que les attaques ne se produisent.
• Analyse du risque de perturbation. Utiles pour se préparer à des événements tels que des pénuries de matériaux ou des catastrophes naturelles, les modèles de risque de perturbation sont devenus essentiels pour les gestionnaires de la chaîne logistique qui participent aux efforts de gestion des risques des tiers.
• Analyse des risques ESG. Les modèles utilisés pour prévoir les risques environnementaux, sociaux et de gouvernance aident les organisations à évaluer les problèmes potentiels liés à l'ESG, qui peuvent entraîner des violations de la réglementation, des risques de réputation et d'autres problèmes commerciaux.
• Analyse des sentiments dans les médias sociaux. Ces modèles utilisent l'analyse de texte et le traitement du langage naturel (NLP) pour prédire les risques de réputation en surveillant les mentions de la marque, en analysant le sentiment des clients et en identifiant les crises potentielles de relations publiques.
• Modélisation des risques climatiques. En évaluant les risques potentiels liés au changement climatique, les modèles de risque climatique aident les institutions financières, les compagnies d'assurance et d'autres organisations à évaluer l'exposition aux événements météorologiques, aux changements réglementaires et à l'évolution des préférences du marché vers des pratiques durables.

Les avantages métiers de modèles efficaces de prévision des risques

En plus d'aider les entreprises à comprendre et à gérer les risques dans leur processus décisionnel, des modèles efficaces de prévision des risques peuvent offrir les avantages suivants :

• Prévision des fraudes. Cela permet aux banques, aux sociétés de cartes de crédit et à d'autres entreprises de détecter de manière préventive les transactions non autorisées et d'y mettre fin, évitant ainsi des pertes financières.
• Maintenance prédictive. En ayant une vision précoce du risque de défaillance des équipements, les entreprises peuvent détecter les problèmes avant qu'ils ne nécessitent des réparations coûteuses. Cela permet d'optimiser les dépenses de maintenance, d'éviter les temps d'arrêt perturbateurs et de garantir la continuité de l'activité ainsi que la sécurité sur le lieu de travail.
• Augmentation de la satisfaction des clients. Une gestion efficace des risques permet de prévenir les problèmes susceptibles d'affecter la perception qu'ont les clients de l'entreprise. L'amélioration des niveaux de satisfaction réduit le taux de désaffection des clients et la nécessité de mener des campagnes coûteuses d'acquisition de nouveaux clients.
• Renforcement de la confiance des clients. Les modèles de prévision des risques aident également les entreprises à gérer de manière proactive les relations avec leurs clients. La prévision des besoins des clients ou des problèmes potentiels permet aux organisations de répondre aux préoccupations avant qu'elles ne deviennent des problèmes - une approche avant-gardiste qui renforce la confiance des clients dans l'entreprise.
• De meilleurs soins aux patients. Dans le domaine des soins de santé, les modèles de risque permettent d'identifier les patients qui bénéficieront le plus de soins préventifs et d'autres actions visant à améliorer les résultats pour le patient.
• Des processus de gestion des risques plus souples. Grâce à des modèles qui surveillent en permanence les risques potentiels, les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux menaces émergentes et à l'évolution des conditions du marché. Cette agilité accrue renforce la résilience de l'entreprise.

Les modèles de prévision des risques ne peuvent pas résoudre tous les problèmes des entreprises, mais ils sont efficaces dans de nombreux scénarios de planification et de gestion d'entreprise qui impliquent des décisions comportant un risque inhérent.

Fonctionnement des modèles de prévision des risques

Pour mieux comprendre comment la gestion prévisionnelle des risques peut servir au mieux une organisation en fonction de ses besoins spécifiques, examinons le fonctionnement de ces modèles. Voici quelques techniques courantes d'élaboration de modèles de prévision des risques :

Modèles de régression logistique

Souvent utilisée lorsque le résultat d'un projet de modélisation du risque est binaire, la régression logistique est rapide et efficace avec de très grands jeux de données. Par exemple, un modèle de régression logistique peut prédire si des prêts seront ou non en défaut de paiement en fonction de facteurs tels que le revenu, la cote de crédit et le montant du prêt, générant ainsi un score de risque de l'issue probable pour les prêts individuels.

Modèles d'arbres de décision

Ces modèles utilisent un graphique arborescent de décisions et de résultats potentiels. Ils font des prédictions en naviguant dans l'arbre en fonction des variables d'entrée, ce qui permet une compréhension intuitive et visuelle des processus complexes. Les arbres de décision sont couramment utilisés pour la segmentation de la clientèle et la détection des fraudes.

Machines à vecteurs de support

Une SVM n'est pas un dispositif mécanique ; il s'agit plutôt d'un algorithme de classification qui divise les données en catégories distinctes, telles que les clients à haut risque et les clients à faible risque. Bien que le processus soit similaire à la régression logistique, les SVM peuvent traiter plus efficacement des jeux de données complexes (par exemple, ceux qui comportent de nombreux attributs de clients). D'autre part, les SVM se concentrent sur l'aspect classification, et non sur la fourniture de probabilités pour les résultats. Par conséquent, un modèle de régression logistique peut être plus facile à comprendre et à interpréter, ce qui, dans de nombreux scénarios de modélisation des risques, est important pour instaurer la confiance dans le processus.

Modèles de risques proportionnels de Cox

Cette catégorie spécialisée de modèles d'analyse de survie est particulièrement utile pour prédire les résultats de temps à temps, tels que les taux de survie des patients, les délais de défaillance des équipements ou les périodes de désabonnement des clients. Les modèles de Cox évaluent la manière dont divers facteurs de risque affectent le taux d'aléa, c'est-à-dire la probabilité qu'un événement se produise à un moment donné. Ils sont largement utilisés dans la recherche médicale pour prédire la progression d'une maladie, dans la finance pour évaluer le risque de crédit dans le temps et dans la fabrication pour l'analyse de la fiabilité.

Modèles de temps de défaillance accélérés

Alors que les modèles de Cox prédisent le risque relatif, les modèles de temps de défaillance accélérés (ou AFT, pour Accelerated failure time model) prédisent directement le temps réel de l'événement, ce qui les rend précieux pour la planification des activités et l'allocation des ressources. Au lieu de dire "le client A a un risque de désabonnement 50 % plus élevé que le client B", un modèle AFT pourrait prédire que le client A se désabonnera dans huit mois, tandis que le client B se désabonnera dans 12 mois. Ces informations sont souvent plus exploitables pour les dirigeants d'entreprise qui planifient des interventions marketing, des calendriers de maintenance ou la gestion des stocks. Les modèles AFT sont également utilisés dans le domaine de l'ingénierie pour prédire la durée de vie des équipements et les calendriers de maintenance optimaux.

Le rôle croissant de l'IA dans la modélisation prédictive des risques

Les organisations peuvent désormais intégrer l'IA dans les applications de gestion des risques, y compris l'utilisation de nouvelles techniques d'IA pour créer des modèles de prédiction des risques. Les réseaux neuronaux sont un type d'algorithme d'apprentissage profond inspiré du cerveau humain plutôt que de techniques statistiques. Couramment utilisés dans les applications d'IA, ils reconnaissent des schémas complexes dans les données, alors que même des scientifiques de données compétents pourraient ne pas comprendre pleinement les relations sous-jacentes entre les variables.

Un autre avantage des réseaux neuronaux est qu'ils peuvent être entraînés sur de grandes quantités de données, ce qui est particulièrement utile pour les initiatives de modélisation de la prédiction des risques avec de nombreuses données historiques disponibles. Toutefois, ces modèles peuvent également être coûteux en termes de calcul, difficiles à interpréter et à expliquer aux dirigeants d'entreprise.

Néanmoins, la combinaison d'un type de réseau neuronal appelé modèle transformateur avec de grands modèles de langage (LLM) est en train de révolutionner la prédiction des risques en apportant des capacités NLP avancées au processus d'évaluation des risques. Les modèles transformateurs et les LLM qui les utilisent peuvent analyser des données textuelles non structurées provenant de sources telles que des articles de presse, des messages sur les médias sociaux, des documents réglementaires et des communications avec les clients, afin d'identifier les risques émergents. Ces modèles excellent dans la compréhension du contexte, la gestion de plusieurs langues et le traitement d'informations textuelles que les modèles statistiques traditionnels ne peuvent pas facilement intégrer.

Les applications de l'IA générative (GenAI) dans la prévision des risques comprennent la génération de scénarios pour les modèles de simulation de crise, la création d'ensembles de données synthétiques pour la modélisation d'événements rares, et la rédaction de textes explicatifs pour les résultats des modèles de risque afin d'améliorer la compréhension des parties prenantes. Par exemple, les outils d'IA générative peuvent simuler des milliers d'événements de risque potentiels pour l'analyse de scénarios dans la modélisation du risque climatique, créer des données réalistes sur les clients pour la formation au modèle de détection de la fraude tout en préservant la vie privée, et expliquer des scores de risque complexes pour les déclarations de conformité réglementaire et les communications avec les clients.

En outre, les agents d'IA et les systèmes d'IA agentique dotés de capacités prédictives apparaissent comme des outils sophistiqués pour la surveillance autonome des risques et la réponse aux risques. Ces systèmes peuvent surveiller en permanence de multiples flux de données, ajuster automatiquement les paramètres de risque en fonction de l'évolution des conditions et prendre des mesures préventives dans le cadre de paramètres prédéfinis. Par exemple, un agent d'IA peut ajuster automatiquement les limites de crédit lorsqu'il détecte des changements dans le comportement des clients ou signaler immédiatement des activités de négociation inhabituelles pour qu'elles fassent l'objet d'une enquête plus approfondie. L'apprentissage par renforcement, qui améliore les modèles d'apprentissage automatique par essais et erreurs, peut être utilisé pour former les agents d'IA à prendre de telles décisions.

Bonnes pratiques pour l'élaboration d'un modèle de prévision des risques

Les modèles de prévision des risques peuvent être difficiles à mettre en œuvre dans la pratique. La création d'un modèle efficace nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici quelques conseils de haut niveau sur les meilleures pratiques et les éléments à prendre en compte dans le processus de développement et de déploiement du modèle :

• Comprendre les données et s'assurer qu'elles sont propres. Des données de haute qualité sont la base de modèles précis. Les jeux de données pertinents doivent être identifiés et pré-traités pour traiter les valeurs manquantes, les doublons, les incohérences et les autres problèmes de qualité des données. Pour faciliter l'étape d'identification, les experts en la matière peuvent fournir des conseils sur les sources et les champs de données utiles en fonction des principaux facteurs de risque.
• Choisir le bon modèle. Différentes techniques de modélisation sont adaptées aux risques spécifiques qu'une organisation souhaite prévoir. Le choix de la technique à utiliser ne dépend pas seulement de la performance et de la précision du modèle, mais aussi de la flexibilité et de la capacité à comprendre facilement les résultats générés par le modèle.
• Éviter les biais et garantir l'interprétabilité des modèles. À mesure que les modèles pilotés par l'IA se généralisent, il devient de plus en plus crucial de garantir la transparence et l'équité. Les data scientists doivent vérifier les biais cachés de l'IA qui pourraient fausser les prédictions de risque. Donner la priorité à des modèles facilement interprétables permet également d'instaurer la confiance et la responsabilité avec les parties prenantes de l'entreprise.
• Faire de la conformité une priorité. Dans de nombreux cas, les modèles de prévision des risques doivent respecter les réglementations régissant la confidentialité des données, l'équité des prêts, les pratiques en matière d'emploi et d'autres aspects des activités de l'entreprise. Une collaboration étroite avec les équipes juridiques peut s'avérer nécessaire pour maintenir la conformité réglementaire pendant que vous développez des modèles de risque. Prenez également en compte les codes de conduite du secteur et les règles internes relatives à l'utilisation des données.

Outre ces meilleures pratiques de modélisation, il convient de garder à l'esprit que les risques évoluent. Pour suivre cette évolution, il convient de surveiller en permanence les modèles, de tester leur pertinence et de les réapprendre à partir de nouvelles données, le cas échéant. Certaines entreprises utilisent des systèmes de surveillance des modèles dédiés pour vérifier la détérioration des performances au fil du temps. D'autres se contentent de recycler leurs modèles à intervalles réguliers.

Les modèles de prévision des risques

Lorsqu'ils sont développés et utilisés correctement, les modèles de prévision des risques sont des outils puissants qui complètent les connaissances organisationnelles et l'instinct par des prévisions algorithmiques. Les gestionnaires de risques et les chefs d'entreprise peuvent les utiliser pour quantifier ce qui n'était pas quantifiable auparavant. Malgré certains défis techniques, la modélisation et la gestion prédictives des risques ne doivent pas être un plongeon dans l'abîme. Les étapes suivantes permettent de commencer à développer et à valider un modèle à petite échelle :

1. Identifier un processus métier sujet à l'incertitude et aux risques potentiels, tel que la prévision des ventes, la maintenance des équipements ou la fidélisation des clients.
2. Vérifier les données existantes relatives à ce processus et aux risques qui y sont associés afin de s'assurer que vous disposez d'intrants de haute qualité pour le processus de modélisation.
3. Lisez les études de cas disponibles auprès d'entreprises homologues, de fournisseurs de logiciels de gestion des risques et de fournisseurs de plateformes de science des données pour voir ce qui a fonctionné ailleurs.
4. Construire un prototype de base en tant que projet pilote, en mettant l'accent sur la transparence, l'éthique et la confiance. Les performances et la précision peuvent être améliorées au fil du temps, mais les valeurs et les principes métiers sont difficiles à intégrer ultérieurement dans un modèle.
5. Utilisez les informations générées par le modèle pour optimiser les décisions et les processus opérationnels liés au risque, d'abord à titre expérimental, avant de commencer à vous y fier davantage. Même dans ce cas, le contrôle humain des risques prédits doit rester un élément essentiel de votre méthodologie de modélisation des risques.
6. Adopter un état d'esprit d'amélioration continue des modèles. Les modèles de prévision des risques nécessitent une maintenance, une mise au point et une gouvernance permanentes tout au long de leur cycle de vie.

Quel que soit le secteur d'activité d'une entreprise, celle-ci gère déjà les risques. Cependant, elle peut simplement le faire avec son expérience et son intuition plutôt qu'avec des données et des processus reproductibles. Les modèles de prévision des risques ajoutent un nouvel outil au portefeuille de gestion des risques d'une entreprise - un outil puissant et pratique qui vient compléter, plutôt que remplacer, sa propre perception de ce qui l'attend.

Donald Farmer est un stratège des données avec plus de 30 ans d'expérience, notamment en tant que chef d'équipe produit chez Microsoft et Qlik. Il conseille des clients internationaux sur les données, l'analyse, l'IA et la stratégie d'innovation, avec une expertise qui s'étend des géants de la technologie aux startups.