FR 2878347 A1 20060526 FR 0452711 A 20041122 PROCÉDÉ DE DÉTECTION PRÉDICTIVE D'ÉVÉNEMENTS APPLIQUÉ AUX CHANGEMENTS D'ÉTATS D'UN CLIENT La présente invention se rapporte au domaine du 5 traitement prédictif des données dans une base de données de grand volume. La présente invention se rapporte plus particulièrement au traitement des données représentant par exemple une clientèle dans le but de prévoir des modèles de comportement et de détecter des événements probables. Techniquement, la gestion de base de données de clientèle pose le problème du volume des bases de données utilisées. En effet, le nombre de clients, ou d'abonnés dans le domaine de la téléphonie, peut s'élever à plusieurs millions. L'affectation d'un identifiant unique à chaque abonné rend impossible l'exploitation directe des bases ou des historiques des données. Ainsi, il est techniquement impossible de procéder à un suivi systématique et personnalisé des clients représentant des entrées dans la base de clientèle. Pour une base de données de clientèle de l'ordre de plusieurs millions d'entrées, par exemple 6 millions, l'homme du métier désirant effectuer un contrôle prédictif du comportement des clients est nécessairement confronté au problème du trop grand volume de la base de données. En effet, supposons que l'on souhaite connaître les clients qui désireront résilier leur forfait téléphonique (ou réaliser tout autre type d'action correspondant à une entrée dans la base), une première solution qui s'offre à l'homme du métier est de contacter l'ensemble des clients pour s'informer de leur comportement futur. Or, cette solution est techniquement très complexe à cause de l'envoi par exemple de 6 millions de SMS, et très peu efficace, puisque l'on contacte indifféremment des personnes désirant résilier et des personnes ne le désirant pas. Une des solutions techniques s'offrant à l'homme du métier est le recours à un traitement probabiliste de la base de données de grand volume. Dans ce cas, à partir des historiques des comportements des utilisateurs, on peut tenter de découvrir des tendances de comportement. Cependant, cette solution ne fournit pas de données prédictives temporelles permettant de savoir par exemple si tel ou tel client va résilier un contrat dans les 2 semaines, ou bien dans les deux ans. Encore une fois, pour résoudre ce problème, la solution classique pour l'homme du métier serait de contacter les clients pour connaître leur comportement à venir. La présente invention entend donc remédier au problème technique du grand volume des bases de données en effectuant une détection probabiliste du comportement futur d'un client basée sur l'historique de l'ensemble de la base de données de clientèle. L'art antérieur connaît déjà par la demande PCT WO 01/29692 un procédé de traitement des historiques de clientèles en estimant des probabilités de changement d'état entre deux états de la vie d'un client par un modèle de Markov. Ce procédé est adapté pour la production de campagnes de marketing et l'estimation du retour sur investissement d'une telle campagne. Cependant, ce document de l'art anterieur ne solutionne aucun problème technique lié au volume des bases de données, qui est seulement utilisé en terme statistique. En effet, il ne produit aucune détection d'une population particulière au sein d'un grand volume de clients. Il n'intègre pas non plus de variables temporelles (tendance, saisonnalité) et événementielle (promotions ponctuelles, nouvelles offres) pour l'évaluation des comportements futurs des clients. Ces composantes temporelles sont pourtant tout à fait importantes dans la gestion de bases de données puisqu'il est difficile de distinguer dans un traitement probabiliste, les évolutions naturelles des évolutions dues à des facteurs extérieurs. La présente invention résout de telles difficultés techniques en réalisant une sélection probabiliste selon des variables d'états, de temps et d'événement et, suite à cette sélection, en envoyant des messages, par exemple de type SMS, aux clients détectés. Pour ce faire, la présente invention est du type décrit ci-dessus et elle est remarquable, dans son acception la plus large, en ce qu'elle concerne un procédé de détection prédictive des événements au sein d'une base de données d'historiques de donnant accès à un ensemble d'états, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à . évaluer une probabilité P(K1,K2),t, dite probabilité temporelle de changement d'état, ladite probabilité étant une fonction de la probabilité naturelle de transition de l'état K1 à l'état K2, P(Ki,K2i, des états KI et K2, de la période t, et de l'ensemble des événements qui se produiront à la période t. - extrapoler temporellement ladite probabilité 5 temporelle de changement d'état pour un temps spécifique t'>t. - filtrer l'ensemble des probabilités P(Kl,K2),t' vérifiant un critère de sélection spécifique de type seuillage. - sélectionner, pour un état K2 fixé, les clients dans l'état KI correspondant audit critère de sélection spécifique - générer un message dépendant des valeurs K1, K2 et t' vers au moins un identifiant correspondant auxdits 15 clients dans l'état K1. De préférence, ledit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles comprend des données de type saisonnières. Par ailleurs, ledit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles comprend des données événementielles. Avantageusement, ladite probabilité temporelle de changement d'état, est une fonction additive de la probabilité de transition historique P(K1,K2) et dudit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles. L'invention concerne également un programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend un ensemble d'instructions pour la réalisation du procédé selon l'invention ainsi qu'un support d'enregistrement sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selcn l'invention. On comprendra mieux l'invention à l'aide de la description, faite ciaprès à titre purement explicatif, d'un mode de réalisation de l'invention, en référence aux figures annexées où : - la figure 1 représente une matrice de transition d'états de type connu, par exemple pour les historiques de 10 clientèle. - la figure 2 représente un tableau de facteur représentant pour chaque transition, les facteurs qui influent sur la probabilité de transition. - la figure 3 décrit les étapes fonctionnelles du 15 procédé selon l'invention. La difficulté de la gestion des bases de données de clientèle est due d'une part au volume de clientèle (typiquement 6 millions d'entrées et d'identifiants clients), et d'autre part aux nombreuses caractéristiques associées aux clients. La liste ci-dessous fournit des exemples de telles caractéristiques. Il est entendu que cette liste n'est pas limitative quant à la portée de la présente invention et que le domaine de la téléphonie n'est donné ici qu'à titre d'exemple: ancienneté (0, 1, 2, ..., 60 mois, ...) - sous engagement via (engagement initial, renouvellement de téléphone, ...) durée de l'engagement (0, 6, 18 mois) -engagé pour encore (0, 1, 2, mois) - libre suite à (engagement initial, renouvellement de téléphone) libre depuis (1, 2, 3, ... mois) - a déjà été libre (oui/non) - niveau de migration (prix de l'ancien plan tarifaire, prix du nouveau plan tarifaire) - actif (oui/non) - sexe (homme/femme) - tranche d'âge A partir de ces caractéristiques, on définit un 10 ensemble d'états correspondant à un groupement de valeurs de caractéristiques spécifiques. Des états sont donc définis par exemple par: Etat 1 = {ancienneté= 0, sous engagement via engagement initial, engagement restant= 12 mois, actif} Etat 2 = {ancienneté= 13, libre de tout engagement, engagement restant= 0 mois, résilié volontairement} Différentes actions permettent alors de transiter d'un état à un autre. Ces actions peuvent être par exemple et sans limitation, des activations de compte client, des migrations d'un plan tarifaire à un autre, des résiliations, ou des réengagements. À partir de ces états et des historiques des clients, on réalise une matrice de transition entre états, correspondant à la probabilité de passer d'un état à un autre. Ce type de matrice de transition est bien connu dans tous les phénomènes analysés par des modèles de Markov. La figure 1 est un exemple d'une telle matrice de probabilité de transition, et par rapport à ce tableau, on voit que la probabilité de passer de l'état 1 à 2 est de 4%, ce qui signifie que la probabilité de résilier volontairement est de 4% pour un client ayant 0 mois d'ancienneté avec un engagement initial de 12 mois. Ce type de modèle est connu et est celui utilisé dans le document d'art antérieur PCT WO 01/29692. L'aspect technique tout à fait innovant de la présente 10 invention est l'utilisation de facteurs exogènes dans ce modèle. En effet, pour l'ensemble des états, et pour chaque transition ou action possible, on liste les facteurs susceptibles de modifier la probabilité de transition naturelle . Deux facteurs sont particulièrement pertinents pour une telle analyse: le temps et les événements. Le tableau de la figure 2 représente un tableau des facteurs donnant les facteurs pertinents pour chaque transition. Ainsi, la probabilité de passer du deuxième au 25 troisième état est susceptible d'évoluer au cours du temps et d'être modifié par la promotion promo 1 . Le problème des variations temporelles des probabilités est donc résolu en introduisant une nouvelle probabilité de changement d'état dite probabilité temporelle et événementielle de changement d'état . Cette probabilité de changement d'état entre les états K1 et K2 est donc notée P(x1,K2),t et dépend d'une part des probabilités naturelles P(K1,K2) , des états K1 et K2, du temps et des événements temporels. Selon un mode de réalisation, on considère que les effets de ces trois facteurs sont des effets additifs, ce qui donne. p(K1,K2),t = 1Pe+ Api + Si[cyde] +P(KI,K2) e E Et où Et est l'ensemble des événements qui se produisent à l'instant t; Pe est la composante de la probabilité de transition 15 due à l'événement temporel e. Ap est l'augmentation de la probabilité de transition par unité de temps Su est le facteur saisonnier correspondant à un événement récurrent dans le temps et relatif à la saison d'indice u et t[Cycle] est l'indice de la saison de la date t pour la période de durée cycle. P(KI,K2) est la probabilité naturelle de la transition (si on ne tenait pas compte de l'influence du temps et des événements). Différents historiques sont issus des bases de données de clientèle comme par exemple celui de la proportion de clients passés de l'état K1 à l'état K2 ou encore celui des événements passés. Les différents paramètres de cette expression sont alors calculés grâce à ces historiques issus des bases de données de clientèle, et sont éventuellement estimés par des méthodes de minimisation de l'erreur quadratique comme par exemple des régressions linéaires connues. Les paramètres peuvent être évalués sur tout ou partie des états K1 et K2, et des instants t. Des contraintes spécifiques comme par exemple l'égalité de paramètres peuvent être prises en compte dans l'ajustement. À partir de ces estimations, on estime donc la probabilité temporelle et événementielle à l'instant t: P(Kl,K2),t= la probabilité pour un client de passer d'un état K1 à un état K2 à l'instant t. À partir de cette estimation temporelle et des événements proposés dans l'avenir,, on extrapole la probabilité sur des instants futurs selon les détections à effectuer. On estime donc pour t'>t la probabilité futur de transition de K1 vers K2 P(Kl,K2),r' à l'instant t'. L'étape suivante du procédé selon l'invention est alors de sélectionner un état d'arrivée spécifique K2 et de détecter les états de départ K1 dont la probabilité de passage futur dans l'état K2 est supérieure à un certain seuil. Un état particulièrement pertinent est celui d'une résiliation de contrat (churn en anglais). De façon plus générale, la détection peut être faite par une étape de filtrage sélectif ne correspondant pas 30 nécessairement à un seuillage. Tout type de filtrage connu de l'homme du métier est alors envisageable. On détermine donc par exemple dans le cas d'un seuillage fixe l'ensemble des états initiaux correspondant au filtrage pour un temps futur fixé et un état d'arrivé fixé. Ea K2 r' _}K,,P(K1 K2),, > a,K2fixé,t' fixé } On recherche ensuite dans la base de clientèle l'ensemble des clients dans un état K, appartenant à Ea,K,,r', et on extrait un ou plusieurs identifiants de ces clients, comme le numéro de téléphone mobile, l'adresse mail, ou l'adresse. Un message spécifique dépendant des états d'arrivées prédits, de l'état de départ, du temps futur et des événements se produisant à l'instant t' est alors envoyé à un identifiant du client. Ce message est de préférence de type SMS, mais peut être également un appel depuis un centre d'appel ou l'envoi d'un courrier. Il convient aussi de noter que l'instant futur t' peut être choisi sur un horizon plus ou moins lointain, cet horizon étant limité, a priori, par la connaissance ou les hypothèses faîtes sur les événements futurs. En particulier, ce procédé permet de prévoir l'évolution temporelle de changements d'états et le nombre d'individus dans chacun des états. Les différentes étapes du procédé tel que défini 30 précédemment sont données sur la figure 3. Il est entendu que le nombre d'état doit être défini et adapté en fonction des temps de calculs désirés, de la fiabilité du modèle statistique et de la granularité du modèle. Il convient de noter enfin que le calcul additif de la probabilité temporelle de changement d'état n'est donné ici qu'à titre explicatif et que l'homme du métier peut considéré d'autres types de dépendance entre les transitions naturelles, le temps et les événements temporels sans sortir du cadre du brevet. L'invention est décrite dans ce qui précède à titre d'exemple. Il est entendu que l'homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de l'invention sans pour autant sortir du cadre du brevet. REVENDICATIONS 1. Procédé de détection prédictive des événements au sein d'une base de données d'historiques donnant accès à un ensemble d'états, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à - évaluer une probabilité P(K1, K2),t, dite probabilité temporelle de changement d'état, ladite probabilité étant une fonction de la probabilité naturelle de transition de l'état KI à l'état K2, P(K1,K2), des états Ki et K2, de la période t, et de l'ensemble des événements qui se produiront à la période t. - extrapoler temporellement ladite probabilité temporelle de changement d'état pour un temps spécifique 15 t'>t. filtrer l'ensemble des probabilités P(K1,K2),t' vérifiant un critère de sélection spécifique de type seuillage. - sélectionner, pour un état K2 fixé, les clients 20 dans l'état K1 correspondant audit critère de sélection spécifique - générer un message dépendant des valeurs K1, K2 et t' vers au moins un identifiant correspondant auxdits clients dans l'état K1. 2. Procédé de détection prédictive des événements au sein d'une base de données d'historiques selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles comprend des données de type saisonnières. 3. Procédé de détection prédictive des événements au sein d'une base de données d'historiques selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles comprend des données événementielles. 4. Procédé de détection prédictive des événements au sein d'une base de données d'historiques selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite probabilité temporelle de changement d'état, est une fonction additive de la probabilité de transition historique naturelle P(K1,K2) et dudit ensemble d'événements dépendant de variables temporelles. 5. Programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend un ensemble d'instructions pour la réalisation du 15 procédé selon la revendication 1. 6. Support d'enregistrement sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 5.