SAS démocratisee l'analyse prédictive

SAS, le spécialiste des solutions décisionnelles, annonce le lancement de Rapid Predictive Modeler, un nouveau composant de son offre Enterprise Miner destiné aux analystes métier et non plus seulement aux statisticiens spécialisés.

Après le développement de la BI ("Business Intelligence") pour les besoins de suivi et d'analyse des données historiques de l'entreprise, l'utilisation des mêmes technologies pour prévoir des tendances futures prend de l'ampleur. Cependant, l'analyse prédictive requiert généralement l'intervention de spécialistes capables d'identifier les données pertinentes et de définir les modèles applicables pour obtenir des résultats utiles.

La promesse de SAS Rapid Predictive Modeler est d'ouvrir ces approches à un plus grand nombre de personnes, en les guidant pas à pas dans le choix des données et la définition des modèles, via une interface dédiée ou à travers MS Excel (le logiciel préféré des analystes). Une fois déployés, les modèles délivreront leurs résultats à travers les outils traditionnels de reporting de SAS. La facilité d'utilisation est obtenue grâce à des meta-modèles prédéfinis, des capacités de détection automatiques d'anomalies dans les données et une présentation graphique (sous de multiples formes) des résultats.

L'analyse prédictive n'est pas la première application du décisionnel dont l'accès est promis aux utilisateurs "lambdas" (en l'occurence des analystes métier ayant une bonne vision des données et de leur utilisation possible). Les limites habituelles de cette démocratisation sont toujours présentes avec l'offre de SAS : sa prise en main restera malgré tout réservée à des utilisateurs avancés (et feront-ils l'effort nécessaire pour maîtriser l'outil ?) et les modèles prédéfinis ne permettent pas les analyses fines et complexes que peuvent concevoir des spécialistes. De plus, il ne faudra pas perdre de vue les possibilités d'interprétation erronée de modèles mal définis ou mal mis en oeuvre, qui imposeront une "surveillance" de l'utilisation qui est faite des résultats. Au final, l'analyse prédictive (comme la BI en général) pour tous restera probablement marginale pour quelques temps encore...