Aidez votre entreprise à se démarquer grâce aux arbres décisionnels

It is in your moments of decision that your destiny is shaped.” – Tony Robbins

Partie 1 – Pourquoi vouloir inclure des arbres de décision dans votre solution d’affaires?

Les arbres de décision consistent en une représentation graphique d’un parcours décisionnel. Ils illustrent les solutions potentielles ainsi que les critères de sélection lors d’une prise de décision.

Il s’agit d’un outil utilisé dans la majorité des domaines qui impliquent une prise de décision. En guise d’exemples de questions auxquelles pourrait permettre de répondre un arbre de décision, on peut penser à : quel est le traitement qu’un médecin devrait choisir pour son patient? Quel client devrait être sollicité par un courtier en assurance? Quel type de lancement de produit devrait privilégier un décideur d’entreprise?

En tant qu’être humain, l’une des plus grandes limitations à la prise de décision réside dans le fait qu’il est difficile de choisir au-delà des alternatives connues. Les arbres de décision contribuent ainsi à formaliser le processus de brainstorming et permettent d’identifier une multitude de solutions possibles en se basant sur une grande quantité de données déjà recueillies. La décision qui émerge naturellement n’est pas toujours la meilleure; s’appuyer sur des données et des faits vérifiables est parfois plus profitable que de suivre son instinct.

Pourquoi se tourner vers un arbre décisionnel?

Pourquoi gagneriez-vous à en apprendre davantage sur les arbres de décision? Pour optimiser votre temps et maximiser votre rendement! Lorsqu’un assistant virtuel utilise un arbre décisionnel, il est possible d’automatiser une portion de la réflexion au moment de prendre une décision. À l’ère numérique d’aujourd’hui, ce type de solution est de plus en plus adopté et permet aux gestionnaires de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur et de réduire les possibilités d’erreurs. Faire le choix d’un logiciel muni d’un arbre décisionnel s’avère ainsi un élément différenciateur pour une entreprise qui lui permet de se démarquer de la compétition, en aidant, par exemple, les gestionnaires optimiser leurs opérations ou à augmenter leurs ventes.

Poursuivons!

Maintenant que vous êtes convaincus de la nécessité d’en apprendre davantage sur les arbres de décision, voici un résumé de ce qu’il faut savoir :

Un arbre de décision est en mesure de se construire par lui même lorsqu’on lui fournit un ensemble d’entrainement. Dans le domaine de l’apprentissage automatique, l’arbre décisionnel appartient donc à la catégorie de l’apprentissage supervisé. Chaque entrée que contient l’ensemble d’entrainement comprend une liste de caractéristiques et fournit également la valeur réponse que l’on cherche à prédire. C’est cette combinaison de caractéristiques / réponse qui sera utilisée pour construire l’arbre. Concrètement :

Caractéristiques                                                                                 Réponse
Nom                 Statut     Âge    Nb d’enfants   Salaire brut    A accepté notre assurance vie
M. Tremblay    Married   58       5                         55 000              Yes

On peut de cette façon maximiser le taux de réponses positives en concentrant ses efforts sur les clients qui sont le plus susceptibles d’accepter telle ou telle option, et par le fait même, optimiser son temps et augmenter ses revenus. Puisqu’un arbre est aussi précis que les données sur lesquelles il s’appuie, il est crucial que votre ensemble soit le plus juste possible.

Types d’arbres de décision

Un arbre de décision peut se déployer sous plusieurs formes en fonction des critères qui lui seront attribués. En pratique, deux grands types d’arbres se distinguent.

  • Classification : L’arbre sert à prédire la classe à laquelle appartient la donnée. La variable réponse est qualitative. Ex : Oui / Non, Acheter / Vendre / Conserver
  • Régression : L’arbre sert à prédire une certaine valeur qu’aura la donnée. La variable réponse est quantitative. Ex : 1, 10, 50 … 

Comment interpréter l’arbre de décision?

Un arbre de décision peut tout simplement être considéré comme présentant les chemins possibles d’une décision. Chaque chemin possible de l’arbre, partant du nœud initial aux feuilles, peut être envisagé comme une règle de décision.

Arbre de décision

Voici les différentes parties de l’arbre:

  • Noeuds (rectangle) : La condition à laquelle une décision est confrontée. Il s’agit des variables indépendantes.
  • Branches (flèche) : Les décisions prises à chacun des nœuds de l’arbre.
  • Feuilles (ellipse) : La variable réponse que l’on cherche à prédire. C’est la décision définitive fournie par l’arbre.

Dans l’exemple ci-haut, considérant un client marié, de 58 ans et qui a plus de deux enfants, il serait justifié de le contacter afin de lui offrir une nouvelle assurance vie.

Avantages et désavantages

Avantages

    • Simplicité : Très visuel et facile à interpréter. Offre davantage de visibilité et plus intuitif qu’un réseau de neurones, par exemple.
    • Réalisme : Imite la manière dont les humains procèdent à une prise de décision. Donne un algorithme précis que n’importe qui peut suivre.
    • Préparation rapide : Très peu de préparation et de nettoyage de la banque de données à effectuer (pas de standardisation nécessaire, de traitement de données manquantes ou de création de variables muettes). De plus, aucune hypothèse n’est nécessaire pour créer l’arbre.
    • Polyvalence : Le modèle tient compte à la fois de variables quantitatives et qualitatives.

Désavantages

    • Instabilité : Un léger changement dans les données peut causer un changement dans l’entrainement de l’arbre et une répercussion de ce changement sur la prédiction. Le fait d’avoir l’arbre le plus récent possible assure que celui-ci représente bien l’entièreté des données.
    • Statisme : Un arbre de décision n’est pas autonome s’il est laissé à lui-même (en raison principalement de son instabilité). Il doit être entretenu régulièrement, particulièrement dans les domaines changeants. Certain outils permettent toutefois l’automatisation du processus et donc, la facilitation et l’accélération de la construction d’un arbre.
    • Précision : La méthode n’est pas aussi précise sur le plan de l’efficacité de la prédiction que d’autres méthodes d’apprentissage. Il est aisé d’augmenter l’efficacité de la prédiction grâce à une forêt aléatoire d’arbres de décision.
    • Surapprentissage : L’arbre n’est pas à l’abri de la complexité et a tendance à être surentrainé, ce qui peut faire en sorte que l’arbre ne généralise pas au-delà des données d’entrainement. La meilleure manière de pallier le surapprentissage est de faire l’élagage de l’arbre.

Arbre de décision en entreprise

Un arbre décisionnel peut être adjoint à pratiquement toutes les solutions d’affaires. Que ce soit dans votre CRM, votre logiciel de transport et logistique ou encore dans votre système financier, un arbre de décision trouvera sa place et permettra avec certitude d’améliorer et de standardiser votre processus de prise de décision. Par le fait même, votre entreprise se démarquera des autres par ses performances et son efficacité.

Pour en retirer le maximum de bénéfices, il est essentiel que cet arbre de décision soit vivant et bien construit. Soyez assuré qu’Arcbees est en mesure de vous donner les meilleurs conseils et de prendre en charge vos besoins d’affaires en vous permettant de dépasser vos propres objectifs.

N’hésitez pas à nous contacter directement par courriel ou en laissant un commentaire ci-dessous. C’est avec grand plaisir que nous en discuterons avec vous. Notre prochain article vous guidera au travers de chacune des étapes pour passer d’un ensemble de données à un arbre fonctionnel. N’oubliez pas de suivre le blogue d’Arcbees pour ne rien manquer !