Niveau : Débutant
Jim Grayson, professeur, Université d'Augusta
Tout a commencé par cette demande : « Pourriez-vous nous aider à déterminer pourquoi il y a autant d’absentéismes à nos rendez-vous médicaux ? » En réponse, grâce à la modélisation prédictive JMP et après de nombreuses itérations, nous avons développé un excellent modèle prédictif pour identifier les caractéristiques de ces absentéismes. Bien que notre expertise ait permis de répondre à la question initiale, une fois le problème résolu, nous avons réalisé que le véritable besoin n’était pas de développer un modèle performant. Il nous fallait plutôt utiliser les enseignements tirés de notre modèle pour créer des interventions qui nous permettraient de comprendre le véritable objectif : inciter les patients à se rendre à la clinique pour leurs consultations !
Nous avons fait passer le projet à la phase deux et développé une expérience simple pour étudier les interventions potentielles afin de tirer parti des enseignements du modèle prédictif initial sur la population non-présente. Cette étude, achevée en avril 2019, a montré des améliorations très significatives pour deux des trois interventions.
On nous rappelle qu'il y a un début, un milieu et une fin. C'est le milieu qui nous passionne le plus : la modélisation. Mais ce qui fait notre succès ou notre échec, ce sont le début et la fin : le début consiste à comprendre le véritable objectif, et la fin, à déployer les résultats qui répondent aux attentes du projet.
Dans cet exposé, nous discuterons de l'ensemble de ce processus, depuis le démarrage de ce projet avec un objectif principalement analytique jusqu'au pivotement vers un objectif plus axé sur l'entreprise qui a parcouru le cycle complet de l'énoncé du problème au déploiement.
