Transparence du moteur

Comment fonctionne PredictNeed IA

PredictNeed IA transforme des signaux de navigation autorisés en scores, profils probables et recommandations commerciales.

Moteur initial

Un scoring comportemental explicable

Au démarrage d’un site, l’application applique des règles lisibles : pages consultées, clics, durée, rebond et signaux de contact. Cette méthode reste active tant que les résultats réels ne sont pas assez nombreux pour entraîner un modèle fiable.

Machine learning supervisé

Un modèle distinct pour chaque site

Lorsqu’un site possède suffisamment de sessions associées à des leads marqués comme convertis ou perdus, PredictNeed IA entraîne une régression logistique avec ses propres données. Les données de plusieurs clients ne sont pas mélangées pour entraîner un modèle.

Le modèle n’est activé que si les deux classes sont suffisamment représentées et si l’évaluation atteint le seuil de qualité configuré. Sa version, ses coefficients, ses métriques et son volume d’entraînement sont conservés pour assurer la traçabilité.

Limites

Une probabilité n’est pas une certitude

Les résultats constituent une aide à la décision. Ils ne remplacent pas l’analyse humaine, ne garantissent aucune conversion et ne doivent pas être utilisés seuls pour prendre une décision produisant un effet juridique ou significatif sur une personne.