Qu'est-ce qu'un moteur de causalité ?
Un moteur de causalité est une plateforme technologique qui apprend, comprend et tire des conclusions sur la base de la causalité, et pas seulement de la corrélation, des données saisies.
Quels sont les avantages d'un moteur de causalité ?
Un moteur de causalité permet aux utilisateurs professionnels de :
- Mieux comprendre et aborder les biais et les signaux prédictifs cachés dans les données.
- Obtenir les bonnes informations exploitables et les bons modèles pour expliquer les prévisions et garantir le niveau de qualité des comportements prédictifs dans les données.
- Déterminer rapidement ce qui compte le plus dans un ensemble de données et identifier les meilleures actions à réaliser pour obtenir les résultats escomptés.
- Hiérarchiser les facteurs pertinents et de causalité, et écarter les facteurs corrélatifs peu pertinents, pour savoir ce qui motive certains résultats et sélectionner une manière de procéder efficace pour les atteindre.
- Obtenir des résultats même dans des environnements commerciaux volatils, en ignorant les données aberrantes ou manquantes et en rassemblant et s'adaptant rapidement aux nouvelles données.
Comment fonctionne un moteur de causalité ?
Un moteur de causalité utilise une théorie de l'information mutuelle pour découvrir des relations hautement dimensionnelles dans les données. Cette approche révèle des effets de groupe qui resteraient autrement cachés, par exemple lorsque plusieurs variables interagissent et correspondent aux résultats de manière suggestive. De plus, elle permet de découvrir des modèles importants généralement négligés par les méthodes traditionnelles de science des données.
Notre moteur de causalité simplifie le processus, réduit les biais et propose des actions stratégiques et tactiques à effectuer en réponse au changement. Il évalue les milliers de variables possibles dans les données - des ventes et du marketing aux ressources humaines, de la recherche et du développement innovants à l'apprentissage des jumeaux numériques - et trouve des relations. Elle exploite des ensembles de données extrêmement vastes pour en tirer des connaissances précieuses sur les combinaisons de facteurs qui présentent la plus forte corrélation avec des résultats spécifiques.
Cette approche par boîte blanche (clear-box) fonctionne sans idées préconçues ni modèles préécrits en séparant les facteurs pertinents et contributifs des facteurs corrélatifs non pertinents afin de donner rapidement aux utilisateurs un aperçu des facteurs qui permettent de prédire les résultats. Un moteur de causalité adopte le résultat comme condition préalable à l'analyse. Il peut ensuite analyser de grandes quantités de données pour identifier les variables qui sont plus fréquemment liées que d'autres à ce résultat.
Ce faisant, il identifie les effets de combinaison, où les facteurs qui sont de faibles prédicteurs individuellement deviennent fortement prédictifs une fois combinés. Ce système fournit automatiquement plusieurs recommandations pour atteindre l'objectif attendu. Une telle analyse permet aux entreprises d'élaborer des stratégies plus éclairées et d'adopter des tactiques spécifiques pour s'attaquer aux causes. Les utilisateurs doivent seulement fournir leurs données et leurs objectifs spécifiques au domaine. Un moteur d'IA causale examine de manière autonome les relations et établit des rapports à leur sujet, réduisant ainsi la dépendance à l'égard des experts internes en la matière.
Pourquoi un moteur de causalité est-il supérieur à une plateforme de machine learning traditionnelle ?
La plupart des plateformes de machine learning basent leurs analyses sur des modèles connus, développés par des ingénieurs au cours de multiples itérations. Ils développent un algorithme et testent un modèle avec un résultat souhaité en tête. Ce développement itératif de modèles pour affiner le moteur d'IA afin de produire les résultats souhaités est laborieux et coûteux. Cela prend du temps. Il faut apprendre à la machine à reconnaître des tendances dans les données. De plus, les êtres humains sont faillibles et ont des compétences variables en matière d'analyse statistique, de science des données ou sur certains sujets nécessaires au développement des bons types d'algorithmes pour que les modèles prédictifs fonctionnent.
À l'inverse, un moteur de causalité contourne les idées préconçues et les algorithmes prédéterminés. Il adopte d'abord une hypothèse comme résultat, puis analyse d'énormes quantités de données pour déterminer quels facteurs correspondent le plus à ce résultat. Il construit un modèle unique pour les données sur lesquelles il opère. Le modèle s'affine ensuite, s'entraîne et se corrige lui-même, en produisant des facteurs plus fortement liés aux résultats, et en découvrant quelles variables sont les meilleurs facteurs de prédiction de l'objectif.
