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IA · Fiche projet
Prédiction NPS client — Challenge Artefact
Prédire la satisfaction client en tenant compte du biais de sélection et de l’équité.
Pythonscikit-learnLightGBMSHAPStreamlit
01
Contexte & démarche
Prédiction de la catégorie NPS (Detractor / Passive / Promoter) de clients télécom n'ayant jamais répondu à l'enquête de satisfaction, à partir d'un modèle entraîné sur un échantillon biaisé de répondants, avec interprétabilité SHAP et audit d'équité.
02
Livrables & résultats
Modèle ordinal robuste au biais de sélection (QWK 0.273 sur la population silencieuse), dashboard Streamlit à 4 pages (prédiction individuelle, SHAP, performance, équité), pipeline reproductible et documenté (38 décisions tracées).
03
Technologies
Pythonscikit-learnLightGBMSHAPStreamlit
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