Intégrer les insights dans la prise de décision

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Décider en situation d’incertitude

• Divers moyens de gérer l’incertitude
• Comment l’intégrer dans la décision ?

Intégrer les insights pour décider

1. Définir la question ou le problème métier

Intégrer les insights pour décider

1. Définir la question ou le problème métier
2. Identifier les facteurs d’incertitude

Intégrer les insights pour décider

1. Définir la question ou le problème métier
2. Identifier les facteurs d’incertitude
3. Choisir la bonne méthode

Intégrer les insights pour décider

1. Définir la question ou le problème métier
2. Identifier les facteurs d’incertitude
3. Choisir la bonne méthode
4. Analyser et interpréter les résultats

Intégrer les insights pour décider

1. Définir la question ou le problème métier
2. Identifier les facteurs d’incertitude
3. Choisir la bonne méthode
4. Analyser et interpréter les résultats
5. Communiquer vos insights

Exemple : expansion sur un nouveau marché

• Scénario : expansion sur un nouveau marché
• Question métier : l’expansion est-elle viable ?
• Incertitudes : demande, coûts, concurrents

Exemple : expansion sur un nouveau marché

• Choisir une méthode : simulation de Monte Carlo
  • Simuler des résultats variables
  • Évaluer la probabilité de différents niveaux de rentabilité
• Compléter par d’autres méthodes pour un autre angle de vue

Exemple : expansion sur un nouveau marché

• Analyser les résultats
  • 60 % des simulations rentables
  • 20 % à l’équilibre
  • 20 % en perte
• Visualiser la distribution et résumer les métriques
• Décision : démarrer par un pilote

Passons à la pratique !

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données