Utilisation de l’IA pour prédire les probabilités de survie des start-ups

Recherche publiée dans le Journal international de science des données a utilisé l’apprentissage automatique pour prédire le cycle de vie des entreprises opérant dans l’économie numérique. Le travail pourrait aider les entreprises et les décideurs politiques à comprendre la longévité de l’entreprise, la montée, la disparition ou la probabilité d’acquisition, dans un paysage technologique en évolution rapide.

Shulei Yin de l’université normale de Qilu à Jinan, Shandong, Chine, a utilisé un modèle d’arbre de régression (GBRT) de régression (GBRT) pour gérer les relations complexes et non linéaires requises au sein de grands ensembles de données. Elle l’a appliqué avec deux outils de l’analyse de survie: la courbe de survie de Kaplan-Meier et le modèle accéléré du temps de défaillance (AFT).

Chaque outil apporte quelque chose à l’approche. Le modèle GBRT affine la précision de la prédiction. La courbe de Kaplan-Meier peut estimer la probabilité de survie des entreprises au fil du temps. Le modèle AFT quantifie comment les variables externes, telles que la concurrence ou l’échelle d’entreprise, peuvent accélérer ou ralentir les différentes phases du développement d’une entreprise.

Le résultat de cette combinaison sont des prédictions qui offrent une précision beaucoup plus grande que les modèles plus simples et plus simples. Le travail est opportun étant donné que le cycle de vie commercial traditionnel du démarrage, de la croissance, de la maturité et du déclin est devenu instable sur le plan économique. Les technologies numériques telles que le cloud computing, l’intelligence artificielle et l’analyse des mégadonnées ont abaissé les barrières d’entrée et des délais d’innovation condensés.

Cela signifie que certaines entreprises peuvent s’améliorer rapidement, changer les stratégies sur un coup de tête ou simplement perdre leur marché brusquement lorsque l’environnement et la faveur des consommateurs changent. Une telle volatilité rend plus difficile pour toute personne impliquée dans les activités numériques, que ce soit dans les acteurs privés ou publics de prédire comment les choses pourraient se dérouler pour une entreprise sur laquelle ils s’appuient pour leurs propres opérations.

L’étude offre ainsi le potentiel de plus de certitude dans le monde des affaires numériques. S’il est possible de prédire quelles start-ups prospèrent et survivront, d’autres peuvent ajuster leurs propres stratégies en conséquence. Ils peuvent faire des choix de chaîne d’approvisionnement et de ressources basés sur la longévité prédite et éviter de s’inscrire aux entreprises qui pourraient disparaître de la scène aussi brusquement qu’elles apparaissent.