Prévision de perte de clients et optimisation de la rétention pilotées par IA : un système d'intelligence décisionnelle multi-couches

Cette recherche présente un système de prévision de perte de clients et d'optimisation de la rétention piloté par IA, conçu pour des industries basées sur l'abonnement telles que les télécommunications, les SaaS, la fintech et les plateformes de streaming. Contrairement aux modèles de perte traditionnels qui se concentrent uniquement sur la prédiction binaire, ce travail introduit une approche d'intelligence décisionnelle multi-couches qui intègre l'analyse comportementale, la prédiction des risques, la modélisation de l'impact causal, l'estimation du temps avant la perte, et l'optimisation tenant compte du budget. Le système proposé combine des techniques avancées d'apprentissage machine, y compris XGBoost pour la prédiction de perte, l'analyse de survie pour des perspectives temporelles, les modèles de Markov cachés pour la compréhension du cycle de vie, et SHAP pour l'explicabilité. Il intègre de plus des méthodes d'inférence causale pour identifier les clients qui peuvent être efficacement retenus, ainsi qu'une stratégie d'optimisation basée sur des sacs de contraintes pour maximiser le retour sur les investissements de rétention sous contraintes budgétaires. Une mise en œuvre full-stack utilisant FastAPI et React permet des analyses en temps réel et une prise de décision interactive. Les résultats expérimentaux sur des jeux de données de référence démontrent une forte performance prédictive (AUC : 0,921), une efficacité de ciblage améliorée et des gains significatifs en retour sur investissement de rétention. Le système comprend également des mécanismes de gouvernance tels que la détection de dérive et le suivi de l'équité, garantissant fiabilité et déploiement éthique de l'IA. Ce travail comble le fossé entre la recherche en apprentissage machine et les applications commerciales du monde réel en offrant une plateforme d'intelligence de rétention client évolutive, explicable et optimisée financièrement.