# Modèles hybrides d’apprentissage automatique pour l’analyse de données commerciales : Une revue sélective

Haythem Saad

► To cite this version:

Haythem Saad. Modèles hybrides d’apprentissage automatique pour l’analyse de données commerciales : Une revue sélective. 2025. hal-05078079

HAL Id: hal-05078079

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Preprint submitted on 21 May 2025

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# Modèles hybrides d'apprentissage automatique pour l'analyse de données commerciales :

Une revue sélective

Par : Haythem Saad

(Version française)

Centre des Sciences de l'Ingénieur

Ministère Tunisien de l'Equipement et de l'Habitat

**Note** : Cette version est une traduction en français de la publication originale : *Hybrid machine learning models for marketing business analytics: A selective review*.

DOI : 10.5281/zenodo.15470272

L'article a été publiée en anglais le 20/05/2025 sur ZENODO: https://doi.org/10.5281/zenodo.15470272

Résumé :

Ce document explore l'utilisation de modèles hybrides d'apprentissage automatique dans l'analyse de données commerciales comme une revue sélective de quatre articles phares de la littérature existante. L'objectif est d'identifier les lacunes dans la littérature et de justifier l'importance de ces modèles pour améliorer la prise de décision dans divers domaines, notamment la finance et le marketing. Les résultats montrent que les modèles hybrides peuvent optimiser les prévisions et la personnalisation des campagnes, tout en soulignant la nécessité d'approches spécifiques pour traiter la complexité des données commerciales.

Abstract :

This paper explores the use of hybrid machine learning models in business data analysis, based on a selective review of four landmark articles. The aim is to identify gaps in the existing literature and justify the importance of these models for enhancing decision-making across various fields, including finance and marketing. The findings indicate that hybrid models can optimize forecasting and campaign personalization, while highlighting the need for specific approaches to address the complexity of business data.

ملخص :

تتطرق هذه الوثيقة لاستخدام نماذج التعلم الآلي الهجينة في تحليل البيانات التجارية، استنادًا إلى مراجعة انتقائية لأربعة مقالات
بارزة. الهدف هو تحديد الفجوات في الأدبيات الحالية وتبرير أهمية هذه النماذج لتحسين اتخاذ القرار في مجالات متنوعة بما في
ذلك المالية والتسويقية. تشير النتائج إلى أن النماذج الهجينة يمكن أن تعزز التنوؤات وتخصص الحملات (التجارية)، مع تسليط
الضوء على الحاجة إلى مناهج محددة لمعالجة تعقيد البيانات التجارية.

**Mots clés** : Modèles hybrides, Apprentissage automatique, Analyse de données commerciales, Finance, Marketing.

**Keywords** : Hybrid models, Machine learning, Business data analytics, Finance, Marketing.

الكلمات المفتاحية : النماذج الهجينة، التعلم الآلي، تحليل البيانات التجارية، المالية، التسويق.
# Sommaire

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>2. Contexte historique</td><td>1</td></tr><tr><td>2.1. Machine Learning (Apprentissage automatique)</td><td>1</td></tr><tr><td>2.2. Machine Learning en Marketing</td><td>1</td></tr><tr><td>2.3. Modèles hybrides de Machine Learning</td><td>1</td></tr><tr><td>2.4. Modèles hybrides de Machine Learning appliquée en Marketing</td><td>2</td></tr><tr><td>3. Objectifs de la revue</td><td>2</td></tr><tr><td>3.1. Question de recherche globale</td><td>3</td></tr><tr><td>3.2. Objectifs spécifiques de la revue</td><td>3</td></tr><tr><td>4. Protocole de recherche et méthodologie</td><td>3</td></tr><tr><td>5. Articles sélectionnés</td><td>4</td></tr><tr><td>6. Interprétation des résultats</td><td>4</td></tr><tr><td>7. Discussion</td><td>5</td></tr><tr><td>7.1. Modèles hybrides d'apprentissage automatique appliqués dans la prédiction financière</td><td>5</td></tr><tr><td>7.1.1. Prédiction du risque de crédit</td><td>5</td></tr><tr><td>7.1.2. Prédiction du marché boursier</td><td>7</td></tr><tr><td>7.2. Modèles hybrides d'apprentissage automatique appliqués dans le Marketing</td><td>9</td></tr><tr><td>7.2.1. Systèmes de support à la décision en Marketing</td><td>9</td></tr><tr><td>7.2.2. Prévision de la demande dans le commerce de détail</td><td>10</td></tr><tr><td>8. Synthèse</td><td>12</td></tr><tr><td>9. Conclusion</td><td>12</td></tr><tr><td>10. Références</td><td>12</td></tr></table>
# 1. Introduction :

Le présent document vise à explorer les articles pertinents dans le domaine de l'informatique décisionnelle utilisant des modèles hybrides d'apprentissage automatique et qui mettent un accent particulier sur l'analyse de données commerciales. Les articles sélectionnés offrent une diversité d'applications des modèles hybrides allant de la finance au Marketing. L'objectif est d'identifier les lacunes actuelles dans la littérature et de justifier la pertinence de l'utilisation de ces modèles dans l'analyse de données commerciales pour combler ces lacunes.

# 2. Contexte historique :

## 2.1. Machine Learning (Apprentissage automatique) :

- **Origines** : Le concept d'apprentissage automatique a des racines profondes dans les années 1940 et 1950.

- **Évolution** : Au fil des décennies, le domaine s'est développé avec des contributions significatives dans les années 1980 et 1990, notamment avec l'avènement des réseaux de neurones et des algorithmes d'apprentissage supervisé.

- **Avancées récentes** : Les avancées récentes sont fortement liées à l'augmentation de la puissance informatique et à l'énorme quantité de données disponible, permettant des progrès significatifs dans des domaines tels que l'apprentissage profond.

## 2.2. Machine Learning en Marketing :

- **Début de l'application** : L'application du Machine Learning en Marketing a gagné en popularité dans les années 2000 avec la croissance et la mondialisation des ERP, l'essor d'Internet et la collecte massive de données en ligne (Big Data).

- **Segmentation de la clientèle** : Les premières applications ont souvent été liées à la segmentation de la clientèle, à la personnalisation des recommandations et à l'optimisation des campagnes publicitaires.

- **Évolution actuelle** : Aujourd'hui, le Machine Learning en Marketing est omniprésent, utilisé pour la prévision de la demande, l'analyse des sentiments, la personnalisation de l'expérience client, etc...

## 2.3. Modèles hybrides de Machine Learning :

- **Émergence** : L'idée de combiner différents modèles d'apprentissage automatique a émergé dans le contexte de la recherche de meilleures performances en utilisant des approches complémentaires.

- **Motivations** : Les modèles hybrides visent à tirer parti des forces de différentes techniques pour surmonter les limitations individuelles de modèles isolés.
- **Application initiale** : Les premières applications se sont concentrées sur des domaines spécifiques tels que la finance, la prévision météorologique et plus récemment, l'analyse de données commerciales.

## 2.4. Modèles hybrides de Machine Learning appliquée en Marketing :

- **Rationalisation** : L'application de modèles hybrides en Marketing découle de la nécessité d'aborder la complexité des données commerciales qui peuvent être hétérogènes et multidimensionnelles.

- **Optimisation des décisions** : L'objectif est souvent d'optimiser les décisions Marketing en combinant des techniques de Machine Learning traditionnelles avec des approches plus récentes telles que l'apprentissage profond.

- **Évolution actuelle** : Les modèles hybrides en Marketing représentent un concept émergent et sont à la pointe de la recherche, cherchant à améliorer la précision des prévisions, la personnalisation des campagnes et la compréhension globale du comportement des consommateurs.

- **Limitations de la littérature existante** : Il est important de noter que la littérature existante dans le domaine des modèles hybrides appliquée en Marketing n'est pas aussi riche que dans d'autres domaines puisqu'il s'agit d'une discipline récente. Bien qu'on puisse identifier plusieurs revues de littérature portant sur le Machine Learning en marketing en général (sans l'application des modèles hybrides) comme celle faite par EWT Ngai et al. (2022) [1] ainsi que d'autres revues sur les modèles hybrides en général (sans application dans l'analyse de données commerciales). Cependant, on ne trouve aucune revue qui combine ces deux volets (une revue de littérature axée sur les modèles hybrides appliqués dans le domaine du marketing et l'analyse commerciale). Il y a seulement quelques articles restreints qui traitent cette thématique mais aucune revue de littérature. Ce manque peut être attribué à la complexité accrue des données commerciales et à la nécessité de développer des approches spécifiques pour traiter ces défis. Les recherches actuelles tentent de combler cette lacune en explorant de nouvelles méthodologies hybrides adaptées aux besoins uniques du Marketing. Dans la conviction de l'importance de combler cette lacune il est essentiel de passer en revue ces papiers scientifique existants. Dans cette optique, nous essayons de faire une synthèse bibliographique sélective basée sur quatre articles pertinents pour cette thématique.

## 3. Objectifs de la revue :

En structurant la revue autour de ces questions et objectifs, nous visons à fournir une compréhension approfondie des modèles hybrides d'apprentissage automatique dans le contexte de l'informatique décisionnelle et de leur application spécifique à l'analyse de données commerciales.
### 3.1. Question de recherche globale :

Quels sont les développements récents dans le domaine de l'informatique décisionnelle utilisant des modèles hybrides d'apprentissage automatique avec un accent particulier sur leur application dans l'analyse de données commerciales ?

### 3.2. Objectifs spécifiques de la revue :

- Analyser les modèles hybrides d'apprentissage automatique :

* Examiner en détail les modèles hybrides d'apprentissage automatique présentés dans la littérature existante.

* Identifier les composants spécifiques de ces modèles et leur application dans le contexte de l'informatique décisionnelle (même dans des domaines autres que le Marketing).

- Évaluer l'application dans l'analyse de données commerciales :

* Étudier comment les modèles hybrides sont appliqués spécifiquement à l'analyse de données commerciales et dans le Marketing.

- Identifier les aspects intégrés en hybride :

* Examiner, en relation avec le domaine d'application (financier, commercial...), les aspects intégrés par chaque modèle hybride dans le contexte de l'informatique décisionnelle.

* Identifier les domaines spécifiques où ces modèles montrent des avantages ou des limites.

- Explorer les limites et perspectives propres aux travaux de recherche :

* Analyser les limites de chaque article passé en revue.

* Explorer les perspectives suggérées pour guider la recherche ultérieure.

### 4. Protocole de recherche et méthodologie :

- Identification des articles pertinents :

* Effectuer une recherche exhaustive dans des bases de données académiques telles que PubMed, IEEE Xplore, Google Scholar et ScienceDirect.

* Utiliser des mots-clés spécifiques tels que : hybrid, Machine Learning, Marketing, Business Intelligence, data analysis, decision... et d'autres termes pertinents.

- Critères de sélection :

* Inclure des articles publiés dans les cinq dernières années pour garantir la pertinence des informations.

* Sélectionner des articles qui se concentrent sur l'application de modèles hybrides dans le domaine de l'informatique décisionnelle en mettant de côté le contexte d'application.
- Analyse des modèles :
  o Examiner en détail les modèles hybrides présentés dans chaque article sélectionné.

o Identifier les composants spécifiques de ces modèles et les techniques d'apprentissage automatique combinées.

- Évaluation de l'application :
  o Analyser comment chaque article applique les modèles hybrides.

o Identifier les secteurs spécifiques tels que la finance et le Marketing.

- Identification des aspects d'analyse :
  o Recenser les aspects d'analyse intégrés par chaque modèle hybride.

o Examiner comment ces modèles abordent les défis spécifiques liés à l'informatique décisionnelle dans le contexte d'application.

- Analyse des limites et des perspectives :
  o Examiner attentivement les limites dans chaque article.

o Explorer les perspectives pour guider la recherche ultérieure.

5. **Articles sélectionnés :**
- Forecasting SMEs' credit risk in supply chain finance with an enhanced hybrid ensemble Machine Learning approach par Y Zhu et al. (2019) [2].

- Predicting the daily return direction of the stock market using hybrid Machine Learning algorithms par X Zhong et D Enke (2019) [3].

- Data mining based Marketing decision support system using hybrid Machine Learning algorithm par DTS Kumar (2020) [4].

- A comparative study of demand forecasting models for a multi-channel retail company: A novel hybrid Machine Learning approach par A Mitra et al. (2022) [5].

6. Interprétation des résultats
- Article 1: " Forecasting SMEs' credit risk in supply chain finance with an enhanced hybrid ensemble Machine Learning approach " :

Les résultats indiquent que l'approche hybride combinant XGBoost, Random Forest, Decision Trees, SVM et d'autres, améliore la prévision du risque de crédit pour les PME dans la finance de la chaîne d'approvisionnement.

- Article 2: "Predicting the daily return direction of the stock market using hybrid Machine Learning algorithms" :
Les résultats suggèrent que l'utilisation de modèles hybrides basés sur l'agrégation, tels que Random Forest, Bagging, Boosting, permet une meilleure anticipation de la direction quotidienne des rendements boursiers bien que la sensibilité aux conditions de marché soit soulignée.

- **Article 3: "Data mining based Marketing decision support system using hybrid Machine Learning algorithm" :**

L'article ne spécifiant pas les modèles utilisés. Les résultats se concentrent sur le développement d'un système d'aide à la décision en Marketing basé sur l'exploration de données soulignant l'importance d'une utilisation contextuelle.

- **Article 4: "A comparative study of demand forecasting models for a multi-channel retail company: A novel hybrid Machine Learning approach" :**

Les résultats mettent en évidence que l'approche hybride impliquant l'utilisation de Random Forest, Gradient Boosting, ARIMA, et d'autres, offre une perspective prometteuse pour la prévision de la demande commerciale dans une entreprise de vente au détail multicanal malgré les défis liés à la variabilité saisonnière.

## 7. Discussion :

### 7.1. Modèles hybrides d'apprentissage automatique appliqués dans la prédiction financière :

Les modèles hybrides d'apprentissage automatique combinent différentes techniques pour améliorer la précision et la robustesse des prédicitions financières. Parmi ces techniques, l'approche hybride combine généralement des méthodes telles que Random Forest, XGBoost, et la Régression Linéaire. Cette combinaison permet de tirer parti des forces de chaque modèle offrant ainsi une approche plus complète pour la modélisation des données.

#### 7.1.1. Prédiction du risque de crédit :

Dans le contexte des petites et moyennes entreprises (PME), Les modèles hybrides se sont révélés efficaces dans l'application financière comme le mentionne " Forecasting SMEs' credit risk in supply chain finance with an enhanced hybrid ensemble Machine Learning approach ". Ces modèles offrent des performances supérieures ouvrant ainsi des opportunités pour des décisions plus éclairées dans le domaine financier.

Cet article propose une approche hybride pour évaluer le risque de crédit des PME dans la finance de la chaîne d'approvisionnement.
Bien que le contexte diffère de l'analyse de données commerciales, les méthodologies hybrides utilisées pour améliorer la précision des prévisions peuvent être extrapolées à des applications dans le domaine commercial.

L'article offre une perspective sur l'efficacité des modèles hybrides pour évaluer le risque de crédit dans des contextes financiers complexes. Il démontre également la capacité d'adaptation de ces modèles à des situations spécifiques telles que la chaîne d'approvisionnement.

Bien que l'article aborde efficacement le risque de crédit dans un contexte financier, il ne traite pas de l'adaptabilité de ces modèles à des contextes plus larges, notamment ceux liés à l'analyse de données commerciales.

On pourrait donc explorer comment adapter ces modèles financiers à des domaines commerciaux. La recherche pourrait se concentrer sur le développement de modèles hybrides spécifiques à l'analyse de données commerciales en s'inspirant des méthodologies efficaces identifiées dans le contexte financier par cet article.

### 7.1.1.1. Modèles et aspects évoqués :

#### - Modèles hybrides :

**Modèles Utilisés:** Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Decision Tree (DT).

L'article propose un modèle hybride qui combine plusieurs techniques d'apprentissage automatique ensemblistes. Il intègre des méthodes telles que la forêt aléatoire (Random Forest), le boosting et d'autres algorithmes d'ensemble. Ces méthodes sont combinées de manière synergique pour améliorer la précision globale du modèle.

#### - Aspects d'analyse :

**Aspects financiers évoqués** : Santé financière des PME, Historiques de paiement, Relations fournisseurs, Indicateurs financiers spécifiques à la chaîne d'approvisionnement.

Dans le contexte financier de la chaîne d'approvisionnement, le modèle hybride prend en compte divers aspects. Cela pourrait inclure des analyses financières telles que la santé financière des PME, les historiques de paiement, les relations fournisseurs et d'autres indicateurs financiers spécifiques à la chaîne d'approvisionnement. L'approche ensembliste permet de traiter des données complexes et multidimensionnelles offrant ainsi une vision plus complète sur le risque de crédit.

### 7.1.1.2. Apports :
- Méthodologies et modèles hybrides pour améliorer la précision des prévisions dans un contexte spécifique et purement financier (évaluation du risque de crédit).

- Adaptabilité des modèles hybrides à des contextes commerciaux.

### 7.1.1.3. Limites :

- La spécificité des modèles pour le contexte financier nécessite une adaptation pour des données commerciales.

- Manque de transférabilité de ces modèles à des domaines commerciaux.

### 7.1.1.4. Perspectives :

- Exploration des mécanismes d'adaptation de ces modèles financiers pour des applications commerciales.

### 7.1.1.5. Problématiques et enjeux :

- Comment adapter les modèles de prévision du risque de crédit à des domaines commerciaux autres que la finance ?

- Quelles méthodologies spécifiques peuvent être empruntées de l'approche hybride proposée pour renforcer l'efficacité des modèles dans des environnements commerciaux ?

### 7.1.2. Prédiction du marché boursier :

Les applications de modèles hybrides dans la prédiction financière sont variées, sur tout dans le contexte du marché boursier. D'ailleurs, la majorité des études sur les approches hybrides se concentre dans ce contexte. Des études telles que " Predicting the daily return direction of the stock market using hybrid Machine Learning algorithms " ont démontré l'efficacité de ces modèles dans la prévision des tendances du marché financier. Les résultats soulignent la capacité d'adaptation de ces modèles à des situations spécifiques telles que la chaîne d'approvisionnement, offrant ainsi des perspectives prometteuses pour des applications dans divers contextes.

Cet article se concentre sur la prédiction quotidienne de la direction du marché boursier via des algorithmes hybrides. Bien que centré sur la finance, l'utilisation de modèles hybrides souligne leur efficacité pour la prédiction ce qui représente une compétence clé pour l'analyse de données commerciales axée sur la prédiction.

L'article apporte des enseignements précieux sur l'application de modèles hybrides à des données financières volatiles (marché boursier). Il met en lumière l'importance de la flexibilité des modèles dans la prévision des tendances du marché.
Bien que l'article excelle dans la prédiction des tendances boursières, il ne traite pas spécifiquement des applications dans le domaine de l'analyse de données commerciales.

On pourrait explorer comment ces modèles peuvent être adaptés pour anticiper les tendances commerciales. Les perspectives de recherche pourraient se concentrer sur l'adaptation des modèles hybrides pour prédire les tendances commerciales en s'appuyant sur les méthodologies réussies identifiées dans le contexte financier.

#### 7.1.2.1. Modèles et aspects évoqués :

##### - Modèles hybrides :

**Modèles utilisés** : Moving Average Convergence Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), SVM, Stochastic Oscillator, DT.

L'article utilise des algorithmes d'apprentissage automatique hybrides pour prédire les rendements boursiers. Ces modèles combinent probablement des approches de séries temporelles avec des méthodes ensemblistes telles que le bagging ou le stacking. L'hybridation vise à améliorer la capacité prédictive du modèle.

##### - Aspects d'analyse :

**Aspects financiers évoqués** : Prix des actions. Volumes de transactions. Tendances historiques. Données macroéconomiques influençant les marchés financiers.

Les aspects financiers analysés incluent des indicateurs de marché tels que les prix des actions, les volumes de transactions, les tendances historiques ainsi que des données macroéconomiques influençant les marchés financiers. L'approche hybride permet de prendre en compte la complexité des interactions entre ces différents facteurs pour une prédiction plus robuste.

#### 7.1.2.2. Apports :

- Importance de la prédiction dans l'analyse de données.

- Efficacité des modèles hybrides dans des contextes dynamiques comme le marché boursier.

#### 7.1.2.3. Limites :

- La volatilité des marchés financiers peut rendre la prédiction difficile (Nécessité de modèles adaptés aux changements rapides des données).

- Manque de recherche sur la prédiction dans le contexte commercial.

#### 7.1.2.4. Perspectives :

- Adapter ces méthodes pour prédire des indicateurs commerciaux pertinents.

#### 7.1.2.5. Problématiques et enjeux :
- Comment appliquer les modèles hybrides à des données commerciales pour anticiper les tendances ?

- Quelles caractéristiques spécifiques des données commerciales doivent être prises en compte dans le développement de ces modèles ?

## 7.2. Modèles hybrides d'apprentissage automatique appliqués dans le Marketing :

### 7.2.1. Systèmes de support à la décision en Marketing :

L'utilisation de modèles hybrides dans les systèmes de support à la décision en Marketing offre une perspective intéressante comme le souligne " Data mining based Marketing decision support system using hybrid Machine Learning algorithm ". Ces systèmes peuvent améliorer la prise de décision en tirant parti de la puissance prédictive des modèles hybrides dans l'analyse des données en Marketing.

Cet article introduit un système d'aide à la décision en Marketing basé sur l'exploration de données et des algorithmes hybrides. L'accent est mis sur l'amélioration de la prise de décision en Marketing grâce à des modèles complexes, soulignant leur applicabilité à l'analyse de données commerciales.

L'article offre des contributions significatives pour notre sujet en mettant en avant l'application des modèles hybrides dans le contexte des décisions en Marketing. Il souligne l'importance de l'exploration de données pour optimiser les stratégies commerciales.

Bien que l'article soit robuste dans son application au Marketing, il n'explore pas explicitement la dimension commerciale globale avec ses différents aspects.

On pourrait s'efforcer de généraliser ces approches pour des contextes plus larges d'analyse de données commerciales. Les perspectives pourraient consister à élargir l'application des modèles hybrides en examinant comment ces méthodes peuvent être adaptées pour prendre en compte des aspects commerciaux plus vastes.

#### 7.2.1.1. Modèles et aspects évoqués :

- Modèles hybrides :

**Modèles utilisés** : Non spécifiés (L'article donne des généralités sur l'approche à suivre sans plonger dans les détails techniques)

L'article présente un système de support à la décision en Marketing basé sur l'exploration de données et utilisant un algorithme hybride. Les détails spécifiques de l'hybridation ne sont pas fournis.
- Aspects d'analyse :

**Aspects commerciaux évoqués** : Comportement et préférences des consommateurs, Habitudes d'achat, Performances des campagnes Marketing.

Les aspects commerciaux analysés inclurent le comportement des consommateurs, les préférences, les habitudes d'achat, les performances des campagnes Marketing, etc. L'hybridation des algorithmes permet de traiter des ensembles de données complexes et de fournir des recommandations plus précises pour les décisions.

7.2.1.2. Apports :

- Application des modèles hybrides à la prise de décision en Marketing.

- Pertinence des modèles dans des environnements commerciaux.

7.2.1.3. Limites :

- L'application est réduite (nécessité de personnalisation pour d'autres aspects d'analyse commerciale et de secteurs spécifiques).

7.2.1.4. Perspectives :

- Adapter ces modèles pour la prise de décision dans les entreprises dans différents aspects et secteurs spécifiques.

7.2.1.5. Problématiques et enjeux :

- Comment les modèles hybrides peuvent-ils être ajustés pour soutenir les décisions commerciales globales ?

- Quelles sont les spécificités de l'analyse de données commerciales qui nécessitent une adaptation des modèles existants ?

7.2.2. Prévision de la demande dans le commerce de détail :

Dans le contexte du commerce de détail, les modèles hybrides sont appliqués avec succès pour la prévision de la demande commerciale. " A comparative study of demand forecasting models for a multi-channel retail company: A novel hybrid Machine Learning approach " met en lumière l'amélioration des performances de la prévision de la demande, soulignant l'importance de ces modèles pour une gestion efficace des stocks.

Cet article se concentre sur la prévision de la demande commerciale en utilisant une approche hybride.
Les résultats montrent une amélioration significative de la précision par rapport à d'autres modèles,
mettant en avant l'importance de la prévision dans l'analyse de données commerciales en général.

L'article offre une contribution significative à notre sujet en présentant une approche hybride de
modélisation pour la prévision de la demande dans un contexte commercial complexe. Il met en
lumière l'importance de la combinaison de plusieurs modèles pour améliorer la précision des prévisions.

Bien que l'article soit solide dans sa méthodologie, il se concentre spécifiquement sur un seul aspect : la prévision de la demande dans le secteur de la vente au détail.

On pourrait viser à généraliser ces approches hybrides pour s'appliquer à d'autres aspects de l'analyse de données commerciales. Les perspectives offertes par l'article incluent la possibilité d'adapter des modèles hybrides à d'autres domaines de l'analyse de données commerciales. Il suggère également que des ajustements spécifiques peuvent être nécessaires en fonction des propriétés distinctes des produits dans différents secteurs.

### 7.2.2.1. Modèles et aspects évoqués :

- Modèles hybrides :

**Modèles utilisés** : SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average), Long Short-Term Memory (LSTM), Prophet.

L'article propose une approche de modélisation hybride pour la prévision. Les détails spécifiques ne sont pas fournis, mais cela pourrait impliquer une combinaison de méthodes à explorer en poursuivant les recherches dans ce contexte.

- Aspects d'analyse :

**Aspects commerciaux évoqués** : Tendances d'achat des consommateurs, Impact des promotions, Saisonnalité, Variables spécifiques au commerce de détail.

Les aspects commerciaux analysés inclurent les tendances d'achat des consommateurs, l'impact des promotions, la saisonnalité, et d'autres variables spécifiques au commerce de détail. L'hybridation des modèles vise à capturer la complexité de ces facteurs et à fournir des prévisions plus précises pour optimiser la gestion des stocks et des canaux de distribution et d'autres aspects variés de l'analyse commerciale.

### 7.2.2.2. Apports :

- Méthodologie hybride pour la prévision de la demande commerciale.

- Pertinence de l'analyse de données dans le contexte du commerce de détail.

### 7.2.2.3. Limites :

- Nécessité de connaissances sectorielles pour une personnalisation efficace.

- L'application est réduite : la prévision de la demande ne représente qu'un seul aspect (nécessité de personnalisation pour d'autres aspects d'analyse commerciale et de secteurs spécifiques).
#### 7.2.2.4. Perspectives :

- Explorer la personnalisation pour différentes industries dans le contexte commercial.

- Explorer la personnalisation pour différents aspects de l'analyse commerciale.

#### 7.2.2.5. Problématiques et enjeux :

- Comment les modèles hybrides développés pour la prévision de la demande peuvent-ils être étendus à d'autres aspects de l'analyse de données commerciales ?

- Quelles sont les considérations spécifiques à prendre en compte lors de l'application de ces modèles à différentes industries ?

### 8. Synthèse :

La diversité des applications dans les articles examinés renforce la pertinence des modèles hybrides d'apprentissage automatique dans le domaine de l'informatique décisionnelle pour l'analyse de données commerciales. Ces modèles offrent des solutions prometteuses pour améliorer la précision des prévisions, optimiser la prise de décision en Marketing, et répondre aux défis spécifiques des domaines d'application.

Les limites identifiées fournissent des points de départ pour des recherches futures justifiant ainsi la nécessité de poursuivre les recherches sur les approches hybride pour l'application dans l'analyse commerciale.

Les perspectives identifiées suggèrent des avenues prometteuses pour le développement et l'adaptation continue dans ce sujet.

### 9. Conclusion :

La littérature existante offre des perspectives et des approches intéressantes pour des domaines spécifiques tels que la finance, les marchés boursiers, le support à la décision et la vente. Cependant, le développement d'une approche hybride qui s'applique de manière plus spécifique à l'analyse de données commerciales pourrait apporter une contribution significative en combinant les meilleures pratiques de divers secteurs et en comblant les lacunes méthodologiques identifiées dans la littérature.

### 10. Références :

1. Ngai, E. W., & Wu, Y. (2022). Machine learning in marketing: A literature review, conceptual framework, and research agenda. Journal of Business Research, 145, 35-48.

2. Zhu, Y., Zhou, L., Xie, C., Wang, G. J., & Nguyen, T. V. (2019). Forecasting SMEs' credit risk in supply chain finance with an enhanced hybrid ensemble Machine Learning approach. International Journal of Production Economics, 211, 22-33.
3. Zhong, X., & Enke, D. (2019). Predicting the daily return direction of the stock market using hybrid Machine Learning algorithms. Financial Innovation, 5(1), 1-20.

4. Kumar, D. T. S. (2020). Data mining based Marketing decision support system using hybrid Machine Learning algorithm. Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks, 2(3), 185-193.

5. Mitra, A., Jain, A., Kishore, A., & Kumar, P. (2022, September). A comparative study of demand forecasting models for a multi-channel retail company: A novel hybrid Machine Learning approach. In Operations Research Forum (Vol. 3, No. 4, p. 58). Cham: Springer International Publishing.