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Toutes ces évolutions vont permettre de rendre de plus en plus exploitables les solutions digitales de recueil d’information. Car à l’heure actuelle, la conduite d’enquêtes de ce type se heurtent à des problèmes de représentativité. Les populations les plus précaires, âgées, rurales ou nomades ne disposant pas des équipements requis ; sont en effet, de ce fait, sous représentées.

Avec 46 milliards de dollars d’IDE en 2018, l’Afrique compte parmi les zones géographiques du monde qui attirent le plus de capitaux étrangers. Seulement, le continent reste pour nombre d’investisseurs étrangers un labyrinthe, car il a ses règles propres qui parfois s’écartent des standards internationaux. En effet, investir en Afrique est, il faut l’avouer, plus qu’ailleurs, une entreprise risquée. Plusieurs raisons expliquent cet état de fait.

Le Machine Learning (ML), apprentissage machine en français, est une application de l’intelligence artificielle (IA). Elle permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de données. A la différence des programmes traditionnels basés sur des algorithmes, les applications de ML sont basées sur des modèles. Ils ne sont pas explicitement programmés. Les modèles se développent en fonction des données qui leurs sont fournies.

Les mesures de lutte contre le blanchiment d’argent imposent aux banques de réunir de nombreuses données sur leurs clients afin de prouver leur existence réelle et licite. Ces règles, rassemblées sous l’acronyme KYC (pour Know Your Customer ou Connaissance du client), peuvent devenir une occasion d’affiner les offres marketing en utilisant intelligemment les informations collectées.

Une entreprise ne peut évoluer correctement et de façon régulière que si elle comprend où elle va. Quelles sont les attentes de sa clientèle ? Quels en sont les besoins réels et à venir ? Comment l’évolution de son offre de services ou de produits parviendra-t-elle à la bonne adéquation avec ces besoins actuels et futurs ? Autant de questions essentielles auxquelles l’indispensable étude de marché doit apporter des réponses en s’appuyant sur des analyses statistiques solides.

Comment, en interrogeant une poignée de personnes (le panel), les instituts de sondage parviennent-ils à connaître à l’avance une décision qui n’est pas encore prise par une foule ? Le résultat d’une élection par exemple. Ou le score des chaines de télévision en prime time. Ou l’avis des consommateurs un mois après la sortie de la nouvelle version d’un logiciel…