Après l’analytique, Mobi724 se lance dans le prédictif grâce à l’expertise du CRIM
S’adressant aux banques et aux institutions financières, Mobi724 propose une personnalisation des offres grâce à un système de prédiction associé aux cartes de paiement des clients. Reposant sur le développement d’algorithmes d’apprentissage par renforcement, l’outil a été conçu en partenariat avec le CRIM, qui a permis de modéliser plus fidèlement les habitudes des consommateurs. Le potentiel du système ? Cibler les préférences de millions d’usagers pour leur faire des offres adéquates. Entrevue avec David Beauchemin, chef de la technologie chez Mobi724 Global Solutions, et Michel Savard, scientifique des données sénior au CRIM, pour faire un point sur les avancées de la technologie.
Définie comme une entreprise de FinTech, Mobi724 offre des services à valeur ajoutée aux banques et aux institutions financières. Le coeur de son activité, c’est l’analyse de données. « À partir de données qui appartiennent à la banque, comme l’historique transactionnel des cartes de crédit et de débit, nous analysons les data pour calculer des offres », explique David Beauchemin. Ces offres sont par exemple le cashback que l’usager va recevoir grâce à l’achat de certains produits, les bonifications qu’il va obtenir pour avoir utilisé sa carte sous telle condition, les avantages qui s’offrent à lui en fonction de son ancienneté, etc.
Mobi724 travaille en collaboration avec le CRIM pour définir un modèle d’analyse pertinent. La collaboration s’est initiée grâce au programme « Innovation » mis en place par Investissement Québec. « Nous sommes ici dans un enjeu de big data. La personnalisation des offres doit être faite par des algorithmes prédictifs, donc de l’apprentissage automatique », commente Michel Savard. Le CRIM s’est ainsi demandé dans quelle mesure ces algorithmes doivent prendre en compte l’historique de l’usager pour comprendre ses préférences. « C’est complexe. Il y a des gens qui utilisent leur carte pour certains achats seulement, pour des raisons qu’on ne peut pas mesurer. Il y a beaucoup de variables cachées », poursuit-il.
Suite à la validation de la méthode d’analyse, le CRIM a mis en place un pipeline d’algorithmes prédictifs adéquats pour les besoins de Mobi724. Le centre a ainsi abouti à des recommandations qui ont été mises en place dans la technologie de l’entreprise de FinTech. « Cela a permis de préparer Mobi724 pour sa nouvelle phase de développement, c’est-à-dire pour l’utilisation de ses données existantes, non seulement pour de l’analytique, mais aussi pour faire du prédictif », explique Michel Savard. Faire du prédictif n’est pas chose évidente : la transformation du modèle d’analyse est encore en cours chez Mobi724. La collaboration avec le CRIM se poursuit donc.
La prochaine étape de cette collaboration comprendra une série de tests pour valider et mesurer l’efficacité de la nouvelle technologie mise en place. Ces tests feront aussi l’objet d’un compte-rendu pour garder trace et pour partager les résultats avec la communauté scientifique et entrepreneuriale. Ces tests seront un élément clé pour la suite de la collaboration de Mobi724 avec le CRIM, dans la mesure où ils détermineront si la recherche dans la voie choisie vaut la peine, ou bien s’il est préférable d’explorer une nouvelle avenue. « Ce qu’on souhaite, dans le cadre de résultats positifs et tangibles, c’est aller vers une commercialisation, bien évidemment », explique David Beauchemin.
Michel Savard insiste sur la mission du CRIM en termes de transfert technologique. « Le livrable que nous essayons de bâtir a un volet de transfert de connaissances. À travers nos interactions, nous avons formé les ingénieurs et scientifiques de données chez Mobi 724 », confie Michel Savard. L’idée est que si les tests sont satisfaisants, la technologie développée sera transférée à l’entreprise de FinTech. « Le mot clé est l’appropriation. Nous allons nous assurer que les employés de Mobi724 comprennent suffisamment la technologie et les méthodes pour continuer et répéter de nouvelles itérations de développement », explique le scientifique des données sénior.
Le CRIM vise en effet à aboutir à des prototypes fonctionnels, plutôt qu’à accompagner le développement de technologies jusqu’au produit final. Sa mission est véritablement de donner un coup de pouce aux entreprises pour parvenir à réaliser leur vision : il ne s’agit pas d’aboutir à un prototype, mais de valider une technologie. « Nous donnons des réponses scientifiques. Une fois que l’entreprise a ces réponses, elle peut continuer de son côté sans le soutien nécessaire de nos chercheurs », conclut Michel Savard. « Avec Investissement Québec, nous en sommes à la phase 1 en innovation, et nous allons regarder bientôt la phase 2, qui mène à une commercialisation », parachève David Beauchemin.