Olivier Decourt

Formateur et consultant DataMining

Le DataMining, qu’est-ce que c’est et comment l’appréhender ?
Extrait d’une conversation téléphonique (réelle) : « Allô, monsieur Decourt ? Je travaille pour X1 et nous désirons rencontrer tous les habitants de votre rue (sic). Quand pouvons-nous vous rencontrer pour vous parler de nos offres en matière d’assurances ? » Cette conversation date de juillet 2000. Elle foule aux pieds tous les concepts véhiculés par le DataMining, ce qui montre combien cette discipline encore jeune a du mal à se faire une place dans les services marketing actuels. Le plan suivi ici est de prospecter de nouveaux clients, choisis presque aléatoirement (une rue dans Paris !) ; quel taux de réponse espérer de ce type de campagne ? Il risque d’être dramatiquement bas, ce qui met en doute la rentabilité de cette action. Le DataMining a pour but d’éviter ce genre de prospections dont on a l’impression qu’elles se font au hasard. Rencontrer tous les habitants d’une rue donnée semble moins prometteur que de rencontrer toutes les personnes dont le score d’appétence à un certain produit dépasse les 70 %. La « fouille des données » met au point des typologies descriptives et des modèles afin de faciliter la prise de décision. Les choix sont alors faits en fonction des résultats du score et de la composition de certaines « niches » typologiques, critères statistiques (donc objectifs) et non plus, comme ce fut longtemps le cas, sur le « flair » et l’habitude d’un vieux routier du marketing. Le but de notre propos est de brosser par touches successives le portrait d’une discipline nouvelle. Il s’agit ainsi les avis couramment exprimés par des utilisateurs et des « fouilleurs de données » , ainsi que les avis de la littérature.

2.1. Origine et émergence du concept de DataMining Historiquement, le DataMining est très jeune. Le concept apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour