Faire émerger des risques prévisibles
La data science permet, en effet, de multiplier et d’accélérer l’extraction et la modélisation des données dans un seul but : faire émerger des risques prévisibles. Mais cette interprétation des données (internes et externes) ne peut être réalisée que par des experts (les data scientists). Ces derniers doivent par ailleurs pouvoir s’appuyer sur des solutions intelligentes capables de les assister dans la prise de décision, l’optimisation de la gestion des risques ou des litiges.
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Data science : quelles applications dans le monde de la finance ?
Les institutions financières ont été les premières à avoir besoin d'automatiser l'analyse des risques afin de prendre des décisions stratégiques. Grâce au Machine Learning, elles sont capables d'identifier, de surveiller et de classer les risques par ordre de priorité, mais aussi de faire de l'analyse prédictive. La data science trouve sa place dans plusieurs applications :
- L’analyse des risques
La plupart des organismes financiers sont confrontés à différents types de risques. Des risques issus de la concurrence, des crédits, du marché, du comportement des clients, de leur solvabilité, etc. Pour cela, il convient d’identifier les risques, de les monitorer et de les hiérarchiser. Et comme ces organismes disposent d’une masse importante de données (transactions, informations sur les clients, etc.), ils peuvent optimiser en permanence les modèles d'évaluation des risques et optimiser leurs coûts.
- L’analyse des clients
Grâce à l’analyse en temps réel, les data scientist peuvent tirer des enseignements du comportement des clients et de prendre des décisions commerciales appropriées. Les institutions financières comme les compagnies d'assurance utilisent l'analyse des consommateurs pour mesurer la “valeur” du client, augmenter leurs ventes croisées, limiter le nombre de clients à découvert et réduire les coûts.
- La détection de la fraude
La fraude fait partie des préoccupations majeures pour les institutions financières. Mais avec la croissance de la big data et des outils d'analyse, il est maintenant possible de détecter et prévenir les fraudes. L’amélioration de cette capacité de détection est due à l'amélioration des algorithmes qui ont augmenté la précision de la détection des anomalies.
Grâce à cela, les entreprises sont alertées des anomalies détectées dans les achats financiers, ce qui leur permet de mettre en place des mesures (blocage des comptes par exemple) pour minimiser les pertes. La data science permet également d'identifier des schémas inhabituels dans les données de trading et d’alerter les institutions financières pour qu'elles les examinent plus en profondeur.
- De services personnalisés
Les institutions financières font également tout pour fournir des services personnalisés à leurs clients. Elles utilisent différents outils pour analyser les données de leurs clients et obtenir des renseignements sur leurs interactions. Et grâce aux données collectées, elles sont en mesure de prendre des décisions éclairées sur les besoins de leurs clients. L’objectif étant d’optimiser leurs stratégies commerciales et de fournir des services sur mesure à leurs clients.
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La data science constitue donc un élément clé de la prévention des risques clients à l’avenir. Mais la technologie ne remplacera pas l’intuition humaine. Tous deux serviront conjointement à détecter les risques et à prendre les meilleures décisions.
Les données de santé pour des actions de prévention ciblées
Dans le secteur de la santé aussi, la data science peut être une aide précieuse pour faire avancer la recherche mais aussi pour détecter des pathologies et mettre en place des plans sanitaires permettant in fine de réduire le coût de notre système de santé. L’adage ne dit-il pas “Mieux vaut prévenir que guérir”.
Les données de santé : quels bénéfices ?
Aujourd'hui data et santé sont de plus en plus liées. Les outils numériques servent à la santé et les nouvelles technologies détiennent de plus en plus de données de santé sur les citoyens. Ces données permettent de prendre en compte davantage de situations et d’apporter plus d’informations qui peuvent permettre de mieux diagnostiquer, de mieux soigner et de mieux pronostiquer des éléments autour de notre santé.
Vers une santé préventive
Allier le meilleur de la technologie et l’humain permet de rendre le système de santé plus simple et accessible. C’est d’ailleurs le but de certains organismes qui proposent des dispositifs de "santé préventive". Il s'agit par exemple d'informer les citoyens de la date à laquelle ils doivent se rendre chez le dentiste en envoyant une notification. Un système basé sur la prévention pour éviter des frais plus conséquents une fois qu'une pathologie s'est développée.
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Un test peu concluant
Ce système de santé préventif ne se développe pas seulement chez les professionnels de santé, mais aussi chez les GAFAM. Facebook a par exemple voulu analyser la psychologie de ses utilisateurs en analysant le type de mots employé dans les statuts publiés. L’objectif était d'identifier les utilisateurs susceptibles d’être déprimés, en position vulnérable, et de leur proposer des publicités adaptées, pour les rebooster (un abonnement à la salle de sport par exemple, etc.).
Protéger les données de santé
Reste que ces données de santé sont devenues un bien très recherché, et que leur massification a accru leur attractivité. Beaucoup d’acteurs sont très friands de cette masse d’informations sur la santé de chacun. Les laboratoires pharmaceutiques notamment, mais aussi les startups ou encore les gouvernements.
Notez d’ailleurs qu’il existe sur le Dark Web des forums spécialisés en données de santé, avec des acheteurs et des revendeurs. L’important est donc aussi de les protéger. Il s’agit de l’autre grand chantier pour permettre à la data science de libérer tout son potentiel.
