Spécialiste de l’analyse prédictive pour les utilisateurs métiesr, KXEN vient de dévoiler une nouvelle fonctionnalité de géo-localisation dans sa solution d’analyse prédictive, InfiniteInsight. Au menu : un traitement de données issues de GPS, téléphones, réseaux sociaux, etc. Des résultats exploitables à des fins de marketing et de détection de la fraude, par exemple. Deux terrains qui concernent les acteurs de la finance parmi lesquels les assureurs.

A l’heure de l’exploitation des Big data, l’éditeur KXEN vient d’annoncer une innovation importante pour sa solution d’analyse prédictive InfiniteInsight. Il s’agit d’une nouvelle fonctionnalité de géolocalisation. Celle-ci gère en natif les données géolocalisées dans les modèles prédictifs. Ce qui permet d’extraire de nouvelles connaissances provenant de sources de données parmi lesquelles les appels téléphoniques, les GPS, les capteurs intégrés à des machines, les signaux géo-référencés ou les réseaux sociaux (check-in, tweets, mentions « j’aime », clics, etc.). Le champ d’application de cette innovation est large et porte notamment sur le marketing basé sur la localisation, la détection de la fraude et la sécurité, le contre-terrorisme et le contrôle aux frontières. » Selon Erik Marcadé, CTO et co-fondateur de KXEN, « le monde n’a jamais été aussi dépendant de son besoin d’être connecté. Et dans la mesure où toujours plus de personnes et de terminaux sont connectés à Internet, nous constatons combien les données basées sur la localisation peuvent être précieuses, appliquées à de nombreux scénarios de modélisation prédictive. La géo-localisation fournit un nouveau degré de connaissance sur le comportement des individus ou appareils, rendant ce nouveau savoir indispensable dans le monde hyper-connecté et hyper mobile dans lequel nous vivons. »

 

Des tuiles géographiques

Cette nouvelle fonctionnalité de géo-localisation de KXEN inclut une identification de la position d’une personne ou d’une transaction en utilisant la latitude et la longitude. Et traduit ces données en un nouveau type de variable appelé « tuiles géographiques » ou régions géographiques analysé avec InfiniteInsight. Cette nouvelle information peut être utilisée pour affiner la précision d’un modèle prédictif en fournissant une recommandation personnalisée pour une boutique, voire une agence d’assurance située à proximité, par exemple.

Autre nouveauté de cette fonctionnalité, la détection des transactions ou événements survenant au même endroit sur une même période de temps. En complément, elle permet de générer une séquence de positions géolocalisées à partir de transactions horodatées pour en extraire des enchainements d’événements : compréhension des modes de conduite urbaine pour prévoir le trafic et la tarification des péages, par exemple.

Ainsi, le flot de données ne cesse de s’enrichir, imposant aux utilisateurs la nécessité de recourir à des outils de plus en plus sophistiqués. Les données géolocalisées constituent un nouvel exemple de sources qui ajoutent à la puissance mais aussi à la complexité des Big Data.

Emmanuel Mayega
A propos de l'auteur

Rédacteur en chef du magazine Assurance & Banque 2.0, Emmanuel a une connaissance accrue de l’intégration des technologies dans l’assurance, la banque et la santé. Ancien rédacteur en chef adjoint d’Assurance & Informatique Magazine, il est un observateur affûté du secteur. Critique, il se définit comme esprit indépendant et provocateur, s’il le faut.

Site web : http://www.assurbanque20.fr

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